基于PCNN和FCM的钢带表面缺陷检测

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针对目前还没有较好的方法正确的检测金属钢带表面缺陷,提出一种结合耦合神经网络(PCNN)和模糊C-均值(FCM)的钢带表面缺陷检测算法,首先通过有效性指数求得聚类中心,其次用PCNN最短路径法确定目标函数极小值,最后通过改进的FCM分割目标。通过对比实验表明,该算法能够快速的分割出缺陷目标,正确率在95%以上。
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