基于BP神经网络的铆接位置识别方法设计

摘要：

为完成某大型设备铆接位置的判断，设计了一种基于BP神经网络的铆接位置图像识别方法，包括工厂作业图像采集程序设计、位置图像特征提取及储存入库、3层BP神经网络系统设计训练及测试三个部分。通过使用LABVIEW软件设计程序，对铆接过程中含位置信息的图像进行采集，获取和量化图像的总体灰度平均值和质心，将每幅图像循环写入Microsoft Access的数据库中。在MATLAB软件平台下，将图像特征数据转化成训练样本输入离线网络进行训练，最后利用除训练样本外的图像特征数据输入在线识别程序验证网络的识别能力。试验结果表明，该方法能较准确地识别出该大型设备制动杠杆在组装过程中铆枪铆接时的位置，准确率达到100%，可有效判断出漏铆问题的发生，保证设备的生产质量。

关键词：图像采集、图像识别、BP神经网络、铆接位置

分类号：TP391.4(计算技术、计算机技术)

在线出版日期：2016-04-08（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：38-41