【摘 要】
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针对淡水无核珍珠质层内部缺陷检测的需求,提出一种通过光学相干层析图像实现淡水无核珍珠内部缺陷自动检测的方法。根据珠层灰度变化的特点,识别图像中缺陷区域的梯度特征和
【基金项目】
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2017年度教育部人文社会科学研究一般(规划基金)项目:“互联网+”背景下大学生创新创业环境构建研究(17YJA880004),浙江省科技计划(2017C31038,LGN19B050002)
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针对淡水无核珍珠质层内部缺陷检测的需求,提出一种通过光学相干层析图像实现淡水无核珍珠内部缺陷自动检测的方法。根据珠层灰度变化的特点,识别图像中缺陷区域的梯度特征和缺陷位置变化特征,并利用缺陷特征建立反向传播神经网络模型。实验中采集了内部无缺陷和内部有多种类型缺陷淡水无核珍珠的光学相干层析图像各20幅,对图像进行预处理并提取特征,利用K-means算法检测样本类型与所提取特征的匹配度,用特征与类型相匹配的样本特征训练反向传播神经网络模型,使用反向传播网络模型对淡水无核珍珠内部缺陷层进行分类识别。实验结果表明
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