【摘 要】
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为实现枪弹外观缺陷自动检测,提出一种基于BP神经网络的枪弹外观缺陷自动识别与分类方法。首先针对枪弹外观缺陷图像特点,从形状、颜色、纹理提取类别差异明显的缺陷特征向量
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为实现枪弹外观缺陷自动检测,提出一种基于BP神经网络的枪弹外观缺陷自动识别与分类方法。首先针对枪弹外观缺陷图像特点,从形状、颜色、纹理提取类别差异明显的缺陷特征向量,作为神经网络的输入,以提高分类效果;然后通过经验和实验验证确定神经网络结构及参数,并分析传统BP算法在枪弹外观缺陷分类应用中的不足,通过优化BP算法以提高网络分类性能。实验表明：优化BP算法能够有效分类枪弹外观缺陷测试样本,识别率达到92.1%,与传统BP算法相比,提高了收敛速度,并表现出较好的准确性和鲁棒性,能够更好满足枪弹外观缺陷自动检测
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