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針對(duì)現(xiàn)階段基于圖像檢測(cè)的板形識(shí)別在缺陷的檢出率普遍較低以及檢測(cè)速度慢等問(wèn)題，文中提出了一種基于計(jì)算機(jī)圖像處理的板形識(shí)別系統(tǒng)，其通過(guò)直方圖均衡化與高帽變換對(duì)初始圖像進(jìn)行處理，并通過(guò)邊緣檢測(cè)算法提取輪廓，然后利用BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分類器進(jìn)行缺陷識(shí)別與分類。其在實(shí)驗(yàn)及實(shí)際工業(yè)生產(chǎn)中，均具有較高的識(shí)別率，可達(dá)到約90%，且還具有較好的板形識(shí)別效果。
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