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基于优化BP神经网络的铝箔封口检测研究

赵士龙，李维军，石成江

辽宁石油化工大学学报 2019, 39 (1): 97-100. DOI: 10.3969/j.issn.1672-6952.2019.01.018

摘要（474）

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PDF （1666KB）（320）

提出一种高效率和高精度的铝箔封口完整密封性检测方法。首先，通过红外线热像仪获取铝箔封口处的热像图，然后利用MATLAB软件批量获取热像图的信息，再对其进行图像预处理。随后用遗传算法对BP神经网络进行优化，进行图像特征提取与分类识别。实验结果证明，此密封性检测方法识别率高、训练时间短，为后续的铝箔封口生产线中的密封不良产品自动筛选和剔除提供了保证。

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基于红外成像技术的铝箔封口密封完整性检测研究

赵士龙,李维军,石成江

辽宁石油化工大学学报 2018, 38 (02): 80-84. DOI: 10.3969/j.issn.1672-6952.2018.02.016

摘要（1019）

PDF （5658KB）（256）

提出一种检测精度和检测效率高的铝箔封口密封完整性检测方法。首先，采用红外成像技术，获取铝箔封口部位的红外图像。然后，对所获的红外图像进行预处理，并以环形对称Gabor小波对其进行特征提取。最后，用最近邻分类器对所获图像进行识别与分类处理。实验证明，此密封性检测方法所运用的环形对称Gabor小波较传统的 Gabor变换的算法识别率高、速度快，为后续的铝箔封口生产线中的密封不良产品的自动筛选、剔除提供了技术保证。