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基于BP网络和图像处理的煤矸石的动态识别
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作者
廖阳阳
《工业控制计算机》
2015年第7期119-120,122共3页
为提高煤矸石的自动识别和分选效率,选用基于BP网络和纹理识别煤矸石的方法。为了模拟煤和矸石在线识别,选取粘连在一起的煤和矸石作为样本,经过图像预处理及图像灰度和纹理特征分析后,选取灰度均值、灰度共生矩阵最大值、二阶矩、...
为提高煤矸石的自动识别和分选效率,选用基于BP网络和纹理识别煤矸石的方法。为了模拟煤和矸石在线识别,选取粘连在一起的煤和矸石作为样本,经过图像预处理及图像灰度和纹理特征分析后,选取灰度均值、灰度共生矩阵最大值、二阶矩、惯性矩、相关性、熵为有效特征。采用BP网络来完成图像的自动识别过程,选取上述六个参数作为神经网络的输入层,对网络进行训练,实验表明该方法具有较高的识别率。
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关键词
煤矸石
图像处理
灰度分析
纹理分析
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基于BP网络和图像处理的煤矸石的动态识别
认领
被引量:
2
1
作者
廖阳阳
机构
上
海海
事
大学
控制
理论
与
控制工程
专业
出处
《工业控制计算机》
2015年第7期119-120,122共3页
文摘
为提高煤矸石的自动识别和分选效率,选用基于BP网络和纹理识别煤矸石的方法。为了模拟煤和矸石在线识别,选取粘连在一起的煤和矸石作为样本,经过图像预处理及图像灰度和纹理特征分析后,选取灰度均值、灰度共生矩阵最大值、二阶矩、惯性矩、相关性、熵为有效特征。采用BP网络来完成图像的自动识别过程,选取上述六个参数作为神经网络的输入层,对网络进行训练,实验表明该方法具有较高的识别率。
关键词
煤矸石
图像处理
灰度分析
纹理分析
Keywords
BP
coal
gangue,image processing,Intensity analysis,texture analysis,BP
分类号
TP18 [自动化与计算机技术—控制科学与工程][自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
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作者
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1
基于BP网络和图像处理的煤矸石的动态识别
廖阳阳
《工业控制计算机》
2015
2
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