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提出了一种基于图像灰度变换和BP神经网络的纸病识别算法。该算法是利用动态双阈值法和图像合成法对图像进行预处理,提取出纸病的特征值,再利用BP神经网络对纸病进行分类。结果表明,BP神经网络分类器可以很好地识别出纸病图像中的孔洞、脏点和褶皱,平均识别率达93.8%。
一种基于机器视觉的纸病识别方法
【摘 要】
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提出了一种基于图像灰度变换和BP神经网络的纸病识别算法。该算法是利用动态双阈值法和图像合成法对图像进行预处理,提取出纸病的特征值,再利用BP神经网络对纸病进行分类。结果表明,BP神经网络分类器可以很好地识别出纸病图像中的孔洞、脏点和褶皱,平均识别率达93.8%。
【机 构】
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华南理工大学制浆造纸工程国家重点实验室,华南理工大学广东省造纸技术与装备公共实验室,华南理工大学机械与汽车工程学院
【出 处】
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中国造纸学报
【发表日期】
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2013年01期
【基金项目】
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国家重点基础研究发展规划（973计划,2010CB732205）, 国家科技支撑计划项目（2007BAF25B00）
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