改进PCNN在陀螺轴尖缺陷检测中的应用

"该资源是一篇发表在2012年3月《北京航空航天大学学报》第38卷第3期的自然科学论文，作者包括赵慧洁、葛文谦和李旭东。论文主要研究了如何利用改进的脉冲耦合神经网络（PCNN）对陀螺轴尖表面缺陷进行检测。" 正文: 脉冲耦合神经网络（PCNN）是一种独特的神经网络模型，不同于传统的训练型神经网络，PCNN可以直接应用于图像处理任务而无需预先训练。这种网络模型通过模拟生物神经元的脉冲耦合行为来处理信息，尤其适用于图像处理中的边缘检测和分割。 在论文中，研究人员针对PCNN模型存在的问题，即结构参数多且需要大量人工试验设定，提出了一种改进方案。他们简化了馈送输入和连接输入，减少了模型的待定参数，使得模型更易于调整和优化。此外，论文中还介绍了如何根据邻域灰度动态计算内部连接系数，通过欧氏距离计算权值矩阵，并依据图像的灰度特性来确定动态阈值。这些改进旨在提高模型的适应性和准确性，特别是在处理复杂或变化的图像时。 论文应用改进后的PCNN模型对陀螺轴尖的表面缺陷图像进行分割，采用基于完整性与正确性的缓冲区匹配方法来评估新方法、最大熵法以及Canny方法的性能。实验结果显示，提出的算法在完整性与正确性方面均超过了0.9，表现出优于其他方法的效果。这表明改进的PCNN模型在轴尖表面缺陷检测上具有更高的效率和准确性。 关键词涵盖了脉冲耦合神经网络、陀螺轴尖以及缺陷检测，表明该研究专注于利用先进的人工智能技术解决航空工业中陀螺仪制造的关键问题，即确保轴尖表面的质量控制。中国分类号和文献标识码则指明了这篇论文的学科领域和类型，文章编号1001-5965(2012)03-0340-05则为读者提供了引用该论文的具体信息。 这篇论文不仅展示了PCNN在图像处理领域的应用潜力，还提出了一种针对性的改进策略，对于提升轴尖表面缺陷检测的自动化水平和精度具有重要意义。这项工作对于理解神经网络在复杂工业检测任务中的应用以及推动相关领域的技术发展具有参考价值。