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基于PCNN和FCM的钢带表面缺陷检测

消耗积分:0 | 格式:pdf | 大小:1034KB | 2015-12-24

张瑾

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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。
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