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基于Gabor变换和极限学习机的铝箔密封性检测
常珈铭,李维军,石成江
辽宁石油化工大学学报
2017, 37 (3):
64-69.
DOI: 10.3969/j.issn.1672-6952.2017.03.014
针对铝箔封口温度场分布特征进行了研究,提出了一种基于Gabor变换和极限学习机(ELM)的封口密封性检测方法。对采集到的不同特征类型热像图进行Gabor变换,提取纹理特征训练极限学习机神经网络。然后利用训练结果对热像图进行分类识别,通过热像图分类特征判断铝箔封口密封情况。与提取颜色特征的BP神经网络对比分析发现,基于Gabor变换和极限学习机的算法具有泛化性强、响应速度快、精度高等优势。
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