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提出了一种零件图像识别的方法,即对零件图像进行二值化处理,分割成若干个区域并统计各区域的相对像素系数,作为神经网络的训练样本和测试样本。神经网络的输出作为D-S证据推理的基本概率分配,依据证据理论的合成规则可提高零件的识别结果。
基于图像分割和证据理论的零件图像识别
【摘 要】
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提出了一种零件图像识别的方法,即对零件图像进行二值化处理,分割成若干个区域并统计各区域的相对像素系数,作为神经网络的训练样本和测试样本。神经网络的输出作为D-S证据推理的基本概率分配,依据证据理论的合成规则可提高零件的识别结果。
【机 构】
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南京康尼科技实业有限公司
【出 处】
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中国制造业信息化
【发表日期】
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2012年23期
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