作者：罗超,高军,沙丰永,骆飞 单位：天津市电子仪表信息研究所 出版：《数字技术与应用》2016年第04期 页数：3页  （PDF与DOC格式可能不同） PDF编号：PDFSZJT2016040320 DOC编号：DOCSZJT2016040329 下载格式：PDF + Word/doc 文字可复制、可编辑

    • 本文研究了基于机器视觉玻璃表面缺陷检测方法与原理。在玻璃的生产过程中对玻璃进行图像采集，通过对图像的处理，对玻璃中存在的缺陷进行有效的处理，本系统在缺陷的提取上与缺陷的识别分类上分别运用的是一种改进的动态阈值算法与一种改进的BP神经网络算法。研究结果表明，改进的两种算法简单、速度快、系统抗干扰能力强，在检测精度，效率和准确度上都有较大的提高。

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