神经网络决策树算法在钢材表面缺陷检测中的应用研究

摘要：

文中采用BP神经网络决策树算法实现钢材表面缺陷非人工检测和分类,依据缺陷的特征提取数据,采用BP神经网络决策树算法构多类造分类器,输入标准样本分类器训练后,对钢材在实际生产过程中可能出现的氧化色、飞边、辊印、擦伤、孔洞、压痕等缺陷进行检测和分类,通过对检测结果的分析,缺陷分类准确率高,速度快。

关键词：缺陷检测、决策树、多类分类器

所属期刊栏目：25

分类号：TP391.41(计算技术、计算机技术)

在线出版日期：2012-04-21（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共3页

页码：44-45,50