羽毛球工艺球缺陷检测：BP神经网络与特征提取

本文主要探讨了基于BP神经网络的羽毛球工艺球缺陷检测技术，发表于2012年第1期的《广东工业大学学报》。研究者针对羽毛球工艺球的图像进行预处理，目的是获取缺陷的形状信息。首先，通过图像处理技术，提取了五个极半径不变矩特征，这些特征对于保持形状信息的不变性至关重要。此外，还考虑了圆心度这一关键指标，它反映了图像中圆的中心位置相对于整体轮廓的重要性。另外，为了更精确地评估球体表面的平整度，论文中引入了球体外圆和球头圆心偏差这两个特征，它们有助于检测表面不规则或偏移的现象。 提取的这些特征被组合成一个7维的图像特征向量，该向量包含了对羽毛球工艺球缺陷的全面描述。接着，构建了一个三层结构的BP（Back Propagation，反向传播）神经网络模型。BP神经网络是一种强大的非线性逼近工具，其通过训练能够学习并模拟输入与输出之间的复杂映射关系。在这个案例中，将特征向量归一化后作为输入，确保了网络处理时各特征的权重相对均衡。 经过训练的神经网络能够根据输入的特征向量进行预测，输出的结果用来判断是否存在缺陷。实验结果显示，这种方法在羽毛球工艺球的缺陷检测方面表现出较高的准确性和有效性，证明了BP神经网络作为一种有效的机器学习手段在工业产品质量控制中的应用潜力。 论文的关键点在于结合了图像处理技术和神经网络算法，以实现对羽毛球工艺球缺陷的自动化检测，这对于提升生产效率和保证产品质量具有实际意义。这项研究不仅为羽毛球制造业提供了新的检测策略，也为其他领域的缺陷检测技术提供了一种新的思路和方法。