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基于机器视觉的铸件表面缺陷人工神经网络检测方法

石争浩  冯亚宁  付长龙  徐伟  李生斌  李长河  黄士坦  
【摘要】:提出一种基于机器视觉与人工神经网络的铸件表面缺陷识别方法,采用计算机图像技术采集和处理生产线上的铸件表面图像信号,采用改进的BP神经网络算法对图像信号进行缺陷识别分析。该方法在为某厂研制的铸件表面缺陷检测系统中使用后,作业时耗平均降低4min/工件,表面缺陷检出准确率平均提高15%,实践表明本文方法是可行、有效的。

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