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文檔簡介
1、板帶材在鋼鐵工業(yè)中占有極其重要的地位,它不僅在汽車、家電等人們生活所需要的產(chǎn)品中得到廣泛運用,而且是軍事、造船、航空航天等行業(yè)的重要原材料,其表面質(zhì)量直接影響最終產(chǎn)品的質(zhì)量和性能。隨著市場競爭的日趨激烈,板帶材的表面質(zhì)量已成為國內(nèi)外市場競爭的關(guān)鍵性能指標(biāo)之一。進行板帶材表面質(zhì)量在線監(jiān)控研究不僅具有重要的理論創(chuàng)新意義,而且具有重大的工程應(yīng)用價值,可以取得可觀的經(jīng)濟效益。 在本課題中,首先在提出基于灰度直方圖特征的基礎(chǔ)上,設(shè)計了基于
2、灰度值方差和灰度差絕對值方法進行板帶材的初級檢測,實驗證明該方法在進行缺陷有無判別方面有較好的實用性。其次結(jié)合小波變換方法和灰度共生矩陣方法,以類別可分離性判據(jù)為依據(jù),提出了將順序前進搜索算法應(yīng)用于特征選擇,以提高特征的分類有效性。 在有效特征提取與選擇的前提下,利用模糊模式識別在剔除噪音數(shù)據(jù)和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在模型擬合和非線性識別上的優(yōu)勢,構(gòu)造了一種新的模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(簡稱FBP模式識別)。經(jīng)實驗證明,該方法在識別方面較前兩種方法有明顯
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