热轧钢板表面缺陷模式分类器设计与实现
热轧钢板是冶金行业的一种重要产品,钢板表面缺陷的计算机自动分类识别系统是当前的研究热点。本文主要针对这一应用背景设计了一种基于BP算法的人工神经网络分类器,用以实现缺陷的分类识别。通过对该神经网络分类器的训练和分类测试,在测试的10个数据中对1、4、5类缺陷(分别对应带状缺陷、凹凸缺陷和裂纹缺陷)识别效果较好;但该网络对缺陷类型2(龟裂)和缺陷类型3(密集的不规则分布缺陷)的识别没有达到预期的效果,还有待于进一步改进。
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