[发明专利]一种基于伽柏变换和极限学习机神经网络的铝箔封口密封性检测方法在审
| 申请号： | 201810316633.1 | 申请日： | 2018-04-10 |
| 公开（公告）号： | CN108510534A | 公开（公告）日： | 2018-09-07 |
| 发明（设计）人： | 李维军;周益邦 | 申请（专利权）人： | 辽宁石油化工大学 |
| 主分类号： | G06T7/40 | 分类号： | G06T7/40;G06T7/00;G06N3/08;G06N3/04 |
| 代理公司： | 辽宁沈阳国兴知识产权代理有限公司 21100 | 代理人： | 姜婷婷 |
| 地址： | 113001 辽*** | 国省代码： | 辽宁;21 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于伽柏(Gabor)变换和极限学习机(ELM)神经网络的铝箔封口密封性检测方法。该方法包括：首先对采集到的不同特征类型铝箔封口热像图集合进行伽柏(Gabor)变换，利用变换结果训练极限学习机(ELM)神经网络。然后利用训练后的神经网络对热像图进行实时的图像纹理特征提取、分类识别和密封性判别。通过与提取颜色特征的反向传播(BP)神经网络对比分析发现，基于伽柏(Gabor)变换和极限学习机(ELM)的检测方法具有网络泛化性强、响应速度快、算法具有较高精度等优势，能够满足密封性检测的精度要求。 | ||
| 搜索关键词： | 神经网络 极限学习机 伽柏 封口 密封性检测 铝箔 热像图 图像纹理特征 变换结果 对比分析 反向传播 分类识别 精度要求 特征类型 颜色特征 泛化性 密封性 算法 集合 采集 检测 响应 网络 发现 | ||
【主权项】：
1.一种基于伽柏(Gabor)变换和极限学习机(ELM)神经网络的铝箔封口密封性检测方法，其特征在于，包括下述步骤：步骤1，采集铝箔封口热像图；步骤2，图像预处理；步骤3，对采集到的不同特征类型热像图集合进行伽柏(Gabor)变换；步骤4，利用变换结果训练极限学习机(ELM)神经网络；步骤5，利用训练后的神经网络对热像图进行实时的图像纹理特征提取、分类识别和密封性判别。
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