基于灰度共生矩阵和模糊BP神经网络的木材缺陷识别

编号 zgly0001537274

文献类型 期刊论文

文献题名 基于灰度共生矩阵和模糊BP神经网络的木材缺陷识别

作者 牟洪波  王世伟  戚大伟  倪海明 

作者单位 东北林业大学理学院 

母体文献 森林工程 

年卷期 2017年04期

年份 2017 

分类号 S781.5  TP183 

关键词 木材缺陷  灰度共生矩阵  特征提取  模糊BP神经网络 

文摘内容 针对当前木材资源紧缺的严重形势,提高木材缺陷检测的准确率显得尤为重要。利用X射线无损检测技术获取木材缺陷的图像,并且通过灰度共生矩阵的方法能够有效地提取图像的主要特征值即特征向量,同时将模糊数学与BP神经网络相结合设计出模糊BP神经网络(FBP),并采用最大隶属度方法对特征向量进行模式识别,从而实现木材缺陷的自动识别和分类。经多次学习训练,结果表明FBP网络的平均识别成功率在90%以上。因此,FBP神经网络对木材缺陷有较高的识别准确率,可以为缺陷识别提供重要的理论依据。