[发明专利]一种基于卷积柔性神经森林的竹片虫洞和霉斑检测方法有效
| 申请号： | 201911405692.7 | 申请日： | 2019-12-31 |
| 公开（公告）号： | CN111242895B | 公开（公告）日： | 2023-04-18 |
| 发明（设计）人： | 蒋丽峰;郭洪涛;杨亚蕾;陈婷婷 | 申请（专利权）人： | 福建工程学院 |
| 主分类号： | G06T7/00 | 分类号： | G06T7/00;G06V10/30;G06V10/44;G06V10/764;G06N3/006;G06V10/82;G06N3/0464 |
| 代理公司： | 浙江千克知识产权代理有限公司 33246 | 代理人： | 裴金华 |
| 地址： | 350118 福建省福州*** | 国省代码： | 福建;35 |
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| 摘要： | 本发明提供了一种基于卷积柔性神经森林的竹片虫洞和霉斑检测方法。包括步骤：获取目标竹片图像；将目标竹片图像转换为灰度图像；通过均值滤波法过滤灰度图像的椒盐噪声；将灰度图像转换为二值图；采用sobel算子对二值图中的竹片边缘进行提取，进而获取目标竹片轮廓的二值图；构建第一卷积神经树群体模型；对第一卷积神经树群体模型的每个个体进行评估，并根据评估结果优化第一卷积神经树群体模型的结构；使用PSO粒子群算法对第一卷积神经树群体模型进行参数优化，进而提取出第一卷积神经森林模型；将目标竹片轮廓的二值图输入第一卷积神经森林模型中，并与测试集进行测试，进而得到第一分类结果信息。本发明可以高效、准确的检测多种竹片缺陷种类。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 卷积 柔性 神经 森林 竹片 霉斑 检测 方法 | ||
【主权项】：
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