【摘 要】
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双向拉伸聚酯薄膜(BOPET)中的气泡直接影响产品质量,准确快速地检测与识别气泡有重要意义.提出了一种基于LVQ神经网络的BOPET薄膜气泡的检测与识别方法.该算法对采集到的薄膜
【机 构】
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哈尔滨理工大学测控技术与仪器黑龙江省高校重点实验室
【基金项目】
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哈尔滨理工大学自制仪器设备项目(2012XZA04014);黑龙江省教育厅教学研究项目(JG2013010302)
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双向拉伸聚酯薄膜(BOPET)中的气泡直接影响产品质量,准确快速地检测与识别气泡有重要意义.提出了一种基于LVQ神经网络的BOPET薄膜气泡的检测与识别方法.该算法对采集到的薄膜图像进行处理得到薄膜疵点轮廓,提取长宽比、圆形度、形状复杂性及伸长度4个特征值,输入至已经训练好的基于LVQ神经网络的气泡识别系统中识别气泡并确定其位置与面积.LVQ神经网络的设计的是通过研究BOPET薄膜中气泡的特征,提取特征输入向量,通过训练用的特征值的输入使神经网络达到学习和预测的目的.通过实验测试表明,此方法能满足BOPET薄膜中气泡的检测要求.
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