【摘 要】
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传统磁钢表面缺陷分类一般采用人工检测方式,存在着检测效率低下和视觉疲劳等不可避免的缺点。针对磁钢的缺角、断裂和刀痕等缺陷类型特征,介绍了一种基于BP神经网络对磁钢表
【机 构】
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上海大学机电工程与自动化学院,上海大学微电子研究与开发中心
【基金项目】
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国家自然科学基金(61376028)
论文部分内容阅读
传统磁钢表面缺陷分类一般采用人工检测方式,存在着检测效率低下和视觉疲劳等不可避免的缺点。针对磁钢的缺角、断裂和刀痕等缺陷类型特征,介绍了一种基于BP神经网络对磁钢表面缺陷进行分类的方法。首先通过工业相机获取磁钢图像并进行图像处理,得到磁钢缺陷的形状图像。由于不同缺陷的特征差异明显,采用Blob分析提取出缺陷形状的7个特征参数(圆形度、矩形度、长宽比等参数),将上述的特征参数作为BP神经网络的输入,最后采用BP神经网络对磁钢缺陷特征进行训练并分类。通过实验表明,该方法能用较少数量的迭代训练,就可以快速且准确地分类出磁钢缺陷类型,具有简单、快捷以及计算量少的特点,为自动化质量检测系统中的提供一种切实可行的方案。
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