基于PCNN和FCM的钢带表面缺陷检测

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文件名称：基于PCNN和FCM的钢带表面缺陷检测
文件大小：1.01MB
文件格式：PDF
更新时间：2021-04-16 15:32:10
缺陷检测；最短路径；耦合神经网络；模糊聚类 针对目前还没有较好的方法正确的检测金属钢带表面缺陷，提出一种结合耦合神经网络（PCNN）和模糊C-均值（FCM）的钢带表面缺陷检测算法，首先通过有效性指数求得聚类中心，其次用PCNN最短路径法确定目标函数极小值，最后通过改进的FCM分割目标。通过对比实验表明，该算法能够快速的分割出缺陷目标，正确率在95%以上。