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提出了一种新的表面组装焊点的自动光学检测分类方法.采用单层环形光源获取焊点图像,并根据归一化分割曲线方程将焊点图像分成四部分,分别提取其特征.使用BP神经网络将焊点按照锡量多少分成三类:少锡,容许和多锡.实验结果证明该方法分类正确率达到了99.2%,具有较高的实用价值.
基于BP神经网络的焊点自动光学检测
【摘 要】
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提出了一种新的表面组装焊点的自动光学检测分类方法.采用单层环形光源获取焊点图像,并根据归一化分割曲线方程将焊点图像分成四部分,分别提取其特征.使用BP神经网络将焊点按
【机 构】
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教育部现代光学技术重点实验室,江苏,苏州,215006苏州大学,物理科学与技术学院,江苏,苏州,215006;苏州大学,物理科学与技术学院,江苏,苏州,215006;恭硕电子科技(上海)有限公司,上海
【出 处】
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光学技术
【发表日期】
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2009年6期
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