基于灰度共生矩阵和BP神经网络的织物组织结构自动识别

"人工智能-基于灰度共生矩阵和BP神经网络的织物组织结构识别" 本文主要介绍了基于灰度共生矩阵和BP神经网络的织物组织结构识别方法。该方法通过对织物图像进行特征提取，使用灰度共生矩阵和BP神经网络对提取出的特征值进行识别和分类。实验结果表明，该方法可以达到93.45%的正确识别率，对平纹、斜纹、缎纹三种组织织物图像的识别。 灰度共生矩阵是一种基于图像处理技术的特征提取方法，它可以对图像进行灰度化处理，并提取出图像中的灰度共生信息。BP神经网络则是一种常用的神经网络模型，可以对输入数据进行分类和识别。 在本文中，作者首先使用灰度共生矩阵对织物图像进行特征提取，然后使用BP神经网络对提取出的特征值进行识别和分类。实验结果表明，该方法可以对织物组织结构进行准确的识别和分类。 此外，本文还介绍了小波分解理论在织物组织结构识别中的应用。小波分解理论可以对图像进行多尺度分解，提取出图像中的纹理信息。作者使用小波分解理论对织物图像进行处理，提取出织物组织点的位置信息，并对织物组织结构进行分析。 本文提出的基于灰度共生矩阵和BP神经网络的织物组织结构识别方法可以对织物组织结构进行准确的识别和分类，具有很高的应用价值。 知识点： 1. 灰度共生矩阵是一种基于图像处理技术的特征提取方法，可以对图像进行灰度化处理，并提取出图像中的灰度共生信息。 2. BP神经网络是一种常用的神经网络模型，可以对输入数据进行分类和识别。 3. 小波分解理论可以对图像进行多尺度分解，提取出图像中的纹理信息。 4.织物组织结构识别可以使用基于灰度共生矩阵和BP神经网络的方法来实现。 5.织物组织结构识别可以使用小波分解理论来提取织物组织点的位置信息，并对织物组织结构进行分析。 本文提出的基于灰度共生矩阵和BP神经网络的织物组织结构识别方法可以对织物组织结构进行准确的识别和分类，具有很高的应用价值。