基于ART2神经网络的机械零件模式识别

作     者：李静蕊 王刚 周运金 宫云飞 LI Jing-rui;WANG Gang;ZHOU Yun-jin;GONG Yun-fei

作者机构：天津大学机械工程学院天津300072 

基　　金：国家自然科学基金资助项目(60475028) 

出 版 物：《哈尔滨工业大学学报》 (Journal of Harbin Institute of Technology)

年 卷 期：2009年第41卷第3期

页      码：117-120页

摘      要：为了实现可靠的机械零件识别,设计了一套基于ART2神经网络的零件形状识别系统,采用一种新的图像特征,即对预处理后的图像进行正交傅里叶-梅林矩变换.该特征对图像大小、方位、强度变化具有良好的不变性.同时采用ART2神经网络识别方法,并进行了算法改进.实验结果表明,该系统能够进行有效识别.最后,对正交傅里叶-梅林矩的计算进行分析,并提出进一步研究的方向.

主 题 词：模式识别 特征提取 正交傅里叶-梅林矩 归一化 ART2 

学科分类：0810[工学-土木类] 12[管理学] 1201[管理学-管理科学与工程类] 081104[081104] 08[工学] 0805[工学-能源动力学] 0835[0835] 0811[工学-水利类] 0812[工学-测绘类] 

核心收录：

馆 藏 号：203956058...