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  • 简介:为了实现倒装和弯钩次品针头的自动检测,提出了一种基于BP神经网络的注射器针头合格性检测方法。该方法首先对针头图像进行去噪、目标分割和针头轮廓提取等预处理,其次采用边界区域不变矩法和针头边缘曲率法提取针头特征,然后用合格针头、弯钩针头和倒装针头样本的特征对设计好的BP神经网络进行训练,最后利用训练好的BP神经网络实现注射器针头的合格性检测。通过大量真实针头的合格性检测实验,验证了本研究所提出方法的有效性,可用于实际生产中。

  • 标签: 注射器针头 边界区域不变矩 曲率 BP神经网络
  • 简介:采用BP神经网络对聚酯玻璃钢氙弧灯加速老化的弯曲寿命进行了预测。通过对聚酯及其玻璃钢的人工氙弧灯加速老化,测试其不同老化时间的弯曲强度,对弯曲强度与老化时间进行BP神经网络的建模分析,借助MATLAB软件对聚酯玻璃钢的使用寿命分别进行分析与预测,并采用最小二乘法对所预测的结果进行了对比。结果表明:在以弯曲强度达到初始强度值的一半作为失效条件下,聚酯的氙灯老化寿命为813d,含填料玻璃钢老化寿命为1031d,无填料玻璃钢老化寿命为1065d,说明BP神经网络可以预测玻璃钢的老化寿命,预测结果与最小二乘法预测结果误差不大于8%,而且预测结果与该材料性能的实际情况相符。

  • 标签: BP神经网络 聚酯玻璃钢 氙弧灯加速老化 寿命预测
  • 简介:设计了一个基于VisualC++平台的多输入多输出的BP神经网络程序,依据正交实验设计训练样本,实现了注射成型产品多质量指标的高精度预测,可实现对注塑产品质量的监控,提高了实际生产效率。

  • 标签: 多输入多输出BP神经网络 正交实验 注射成型 质量指标