[发明专利]基于神经网络BP模型的物料识别方法在审
| 申请号： | 202310030964.X | 申请日： | 2023-01-10 |
| 公开（公告）号： | CN116051576A | 公开（公告）日： | 2023-05-02 |
| 发明（设计）人： | 王英豪;董孟;李未然;王鹏超 | 申请（专利权）人： | 南秀（河南）数字科技有限公司 |
| 主分类号： | G06T7/11 | 分类号： | G06T7/11;G06V10/774;G06V10/82;G06N3/084;G06V10/56 |
| 代理公司： | 北京中普鸿儒知识产权代理有限公司 11822 | 代理人： | 张婉 |
| 地址： | 450018 河南省郑州市郑东*** | 国省代码： | 河南;41 |
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| 摘要： | 本发明公开了基于神经网络BP模型的物料识别方法，涉及视觉检测技术领域，在将所拍摄的物料照片输入至已经完成训练的神经网络BP模型之前，对所拍摄的物料照片进行预处理，通过将物料照片划分为若干个单元区域，获得每个单元区域的中心点的LBP编码，对所拍摄的物料照片的无效部分进行剔除，再将经过预处理后的物料图片输入至已经完成训练的神经网络BP模型内，一方面降低神经网络BP模型的所需要的计算力，同时降低神经网络BP模型对无效部分的误识别的可能性，进而提高神经网络BP模型对物料的识别精度，解决了现有技术中，物料识别精度低的问题。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 神经网络 bp 模型 物料 识别 方法 | ||
【主权项】：
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