基于神经网络和不变矩的绝缘瓷瓶裂缝类型识别

摘要：

采用CCD摄像头等硬件模拟机器人的视觉,首先完成对绝缘瓷瓶裂缝图像的采集,再将采集到的图像等分为16×16像素的子块图像,并用灰度方差值描述子块图像特征,区分有裂缝子块和无裂缝子块,再利用子块图像模式分类结果所组成的特征矩阵对瓷瓶裂缝图像进行分割.最后将瓷瓶裂缝图像子块模式矩阵的不变矩作为瓷瓶裂缝图像的整体特征,在此基础上设计了基于BP网络的神经网络分类器,实现对瓷瓶裂缝三种状态:单裂缝、块状、网状裂缝的分类识别.

关键词：瓷瓶裂缝、模式识别、不变矩、神经网络

分类号：TM8;TP3

资助基金：国家863基金项目2005AA420064

在线出版日期：2008-11-18（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共4页

页码：12-14,23