[发明专利]一种焊点缺陷鉴别方法有效
| 申请号： | 201110311514.5 | 申请日： | 2011-10-14 |
| 公开（公告）号： | CN102509108A | 公开（公告）日： | 2012-06-20 |
| 发明（设计）人： | 周德俭;李春泉;吴兆华;黄春跃;陈小勇 | 申请（专利权）人： | 桂林电子科技大学 |
| 主分类号： | G06K9/62 | 分类号： | G06K9/62;G06N3/02 |
| 代理公司： | 桂林市华杰专利商标事务所有限责任公司 45112 | 代理人： | 巢雄辉 |
| 地址： | 541004 广西*** | 国省代码： | 广西;45 |
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| 摘要： | 本发明提出的焊点缺陷鉴别方法中，包括对采集到的焊点图像信息进行特征提取，然后根据特征进行判别、模糊推理及神经网络等方法进行焊点缺陷的鉴别，其过程包含下述步骤：1）基于焊点形态理论，根据正交试验的原理，得到对人工神经网络进行训练用的样本；2）用改进神经网络算法对人工神经网络进行训练，得到用于预测焊点各种缺陷可能度的网络；3）对实际焊点进行图像处理后，提取形态质量特征作为训练好的人工神经网络的输入，利用训练好的网络进行前向计算，实现焊点缺陷的鉴别。本发明将BP神经网络进行了改进，将遗传算法收入到了神经网络算法训练中，解决了神经网络存在收敛性慢及容易陷入局部最优解等缺陷，对网络性能起到一定的改善，从而能实现复杂焊点的缺陷鉴别。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 点缺陷 鉴别方法 | ||
【主权项】：
一种焊点缺陷鉴别方法，包括对采集到的焊点图像信息进行特征提取，然后根据特征通过神经网络等方法进行焊点缺陷的鉴别，其特征在于包含下述步骤：1）、基于焊点形态理论，根据正交试验的原理，得到对人工神经网络进行训练用的样本；2）、用改进神经网络算法对人工神经网络进行训练，得到用于预测焊点各种缺陷可能度的网络； 3）、对实际焊点进行图像处理后，提取形态质量特征作为训练好的人工神经网络的输入，利用训练好的网络进行前向计算，实现焊点缺陷的鉴别。
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