基于BP神经网络的弹壳表面缺陷分类方法

来源 :兵工自动化 | 被引量 : 4次 | 上传用户:linjing912977
下载到本地 , 更方便阅读
声明 : 本文档内容版权归属内容提供方 , 如果您对本文有版权争议 , 可与客服联系进行内容授权或下架
论文部分内容阅读
为了对弹壳表面缺陷进行分类,提出一种基于BP(back propagation)神经网络的弹壳表面缺陷分类方法。针对弹壳缺陷的特点,提取了各类缺陷的灰度特征、形状特征、几何特征,建立缺陷特征数据库,并采用改进的BP神经网络算法设计了缺陷分类器。实验结果表明,该方法在枪弹缺陷识别方面具有很好可行性和有效性。
其他文献
铜铅锌是重要的基础原材料,在有色金属工业中具有举足轻重的地位.自2012年11月党的十八大以来,铜铅锌产业全面贯彻党的十八大和十八届三中、四中、五中、六中全会以及中央经
针对传统的惯性导航误差模型推导不适合空间应用以及GPS信号传输修正能力有限等问题,提出一种基于GPS/SINS/CNS的组合导航系统总体设计方案。在导航仿真系统中增加组合导航系统性能评估模块,推导了基于J2000坐标系的惯性导航误差模型,给出GPS、SINS与CNS的数学模型,利用扩展的卡尔曼滤波设计组合导航系统,对连续信号和信号中断两种模式进行了仿真。仿真结果表明,该导航系统能很好地满足航天器在
为充分利用水流、水层密度差等水下条件来游动以达到节省电量、增大航程的目的,介绍了一种综合多种运动模式于一体的水下机器鱼设计方案。从机械结构、运动模式和控制系统3大
由于雷达仿真系统设计时常存在参数设计未知和替代模型合理性验证的问题,为解决此类仿真过程存在问题,以恒虚警率(constant false alarm rate,CFAR)建模为例,提出一种全数字雷