10.3969/j.issn.1001-7415.2018.05.017
基于Halcon多层感知机的织物色差检测研究
探讨基于Halcon中多层感知机织物色差检测研究.首先将数据库中部分样本特征数据输入神经网络, 然后采用均方误差最小化训练优化神经网络, 构建样本特征与色差类别的多层感知机映射函数;最后将面积更大、上色情况更复杂的织物输入多层感知机, 通过形态学算法分割出织物中不同类别的色差区域, 并统计三种颜色织物的色差检测平均准确率, 最低可达到89.7%.认为:织物图像中的不同色差区域均能准确判别并分割出来, 能满足工业色差检测的准确率与灵敏度要求.
图像处理、织物色差、多层感知机、色差检测模型、神经网络
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TS107(纺织工业、染整工业)
国家自然科学基金51375351
2018-08-30(万方平台首次上网日期,不代表论文的发表时间)
共6页
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