10.3969/j.issn.1000-386x.2015.03.046
基于 BP 神经网络的胶囊异物缺陷识别
针对胶囊异物缺陷在图像中表现的模糊性和多样性问题，利用神经网络处理非线性问题的优势，将神经网络应用到胶囊异物缺陷的识别。先将 Y 方向的 Sobel 算子应用于胶囊图像从而将图像分割成三部分，对每部分图像进行滤波降噪的预处理，然后再提取各部分的图像直方图的相对平滑度、偏斜度、平坦度、扭曲度、峰度、和熵这些特征，运用基于聚类归一化的方法对数据进行归一化，提出基于 BP 神经网络进行胶囊异物缺陷识别的算法。实验表明，该算法能够达到较高的识别精度。
胶囊、直方图、聚类、归一化、神经网络
TP391(计算技术、计算机技术)
湖北省优秀中青年创新团队项目T200801；湖北省教育厅重点项目D20091103
2015-04-03（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）
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