[发明专利]基于BP神经网络的汽车胶管芯轴质量评价方法有效
| 申请号： | 201710455979.5 | 申请日： | 2017-06-16 |
| 公开（公告）号： | CN108133261B | 公开（公告）日： | 2021-04-06 |
| 发明（设计）人： | 孟凡武;任璟睿;张腾;王琦 | 申请（专利权）人： | 北京理工大学 |
| 主分类号： | G06N3/04 | 分类号： | G06N3/04;G06N20/00;G06T7/00 |
| 代理公司： | 北京理工大学专利中心 11120 | 代理人： | 高燕燕 |
| 地址： | 100081 *** | 国省代码： | 北京;11 |
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| 摘要： | 本发明提供一种基于BP神经网络的汽车胶管芯轴质量评价方法，通过统计每段芯轴表面的不同种类缺陷的大小和数量，为胶管生产用芯轴的合格与否提供依据。包括以下步骤:步骤一、基于机器视觉系统对胶管芯轴的图像进行分析，得出芯轴表面的缺陷种类、大小和数量数据；步骤二、构造人工神经网络，包括神经网络的类型、层数、各层节点数；步骤三、根据步骤一确定的胶管芯轴表面的缺陷种类、大小、数量和芯轴质量情况构造训练样本；步骤四、利用步骤三构造的训练样本训练人工神经网络模型；步骤五、通过步骤四训练的神经网络模型对未知质量状态的芯轴表面进行检测，给出芯轴质量判断结果。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 bp 神经网络 汽车 胶管 质量 评价 方法 | ||
【主权项】：
基于BP神经网络的汽车胶管芯轴质量评价方法，其特征在于，包括以下步骤:步骤一、基于机器视觉系统对胶管芯轴的图像进行分析，得出芯轴表面的缺陷种类、大小和数量数据；步骤二、构造人工神经网络，包括神经网络的类型、层数、各层节点数；步骤三、根据步骤一确定的胶管芯轴表面的缺陷种类、大小、数量数据和芯轴质量情况构造训练样本；步骤四、利用步骤三构造的训练样本训练人工神经网络模型；步骤五、通过步骤四训练的神经网络模型对未知质量状态的芯轴进行检测，给出判断结果。
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