【摘 要】
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纸张表面缺陷会直接影响印刷产品的质量。为了快速、准确地检测出纸张缺陷,本文提出了一种基于BP神经网络的纸张缺陷检测与识别的方法。先将纸张缺陷经过形态学处理,再进行形
【机 构】
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西安理工大学印刷包装与数字媒体学院
【基金项目】
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陕西省重大科技创新资助项目(2008ZKC02-13)
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纸张表面缺陷会直接影响印刷产品的质量。为了快速、准确地检测出纸张缺陷,本文提出了一种基于BP神经网络的纸张缺陷检测与识别的方法。先将纸张缺陷经过形态学处理,再进行形状分析,然后把距离、面积、延长因子和圆度因子四个特征参数输入神经网络进行训练,最后利用训练后的神经网络对纸张缺陷类型进行识别。实验表明:将BP神经网络用于纸张缺陷检测中,能有效地检测缺陷类型,并准确识别常见的尘埃、孔洞、裂口和褶子四种纸张缺陷。
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