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BP神经网络在金刚石锯片磨粒识别中的应用
  • ISSN号:1673-1433
  • 期刊名称:超硬材料工程
  • 时间:2014.2.15
  • 页码:1-4
  • 分类:TG580[金属学及工艺—金属切削加工及机床] TQ164[化学工程—高温制品工业]
  • 作者机构:[1]华侨大学脆性材料加工技术教育部工程研究中心,福建厦门361021
  • 相关基金:国家科技支撑计划(2012BAF13B04);国家自然科学基金(51175194,51105148);新世纪优秀人才支持计划(NCET-11-0852)
  • 相关项目:基于微段弧区锯切新方法的石材锯切过程岩屑作用行为研究
作者: 邢延动|李远|
中文摘要:

为了提高金刚石锯片磨粒识别的效率和质量,将BP神经网络算法应用于金刚石锯片磨粒的识别。以三维形貌的高度、梯度、二阶差分作为神经网络的输入,磨粒、结合剂作为神经网络模式识别的二类输出,应用处理过的形貌对网络进行训练,建立了磨粒识别的神经网络模型。实现了对三维金刚石磨粒的自动识别,避免了人为判断的主观性。实例表明,该方法可以有效地识别磨粒,具有较好的推广价值。

英文摘要:

In order to improve the efficiency and quality of diamond saw blade abrasive grain of recognition,BP neural network algorithm was applied to the recognition of diamond saw blade abrasive grain.Abrasive grain identification of neural network model is established through neural network input with the height,gradient and the second order difference of 3Dmorphology,second neural network output with abrasive grain and bonding agent,and training neural network with processed morphology.Thereby,it achieves automatic identification of the 3Ddiamond abrasive grain,avoids subjectivity of human judgment.Examples show that the method can efficiently identify the abrasive grain,which owns a good promotion ability.

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期刊信息
  • 《超硬材料工程》
  • 主管单位:有色金属工业协会
  • 主办单位:桂林矿产地质研究院
  • 主编:吕智
  • 地址:桂林市辅星路9号
  • 邮编:541004
  • 邮箱:cyclgc@sina.com
  • 电话:0773-5839554
  • 国际标准刊号:ISSN:1673-1433
  • 国内统一刊号:ISSN:45-1331/TD
  • 邮发代号:48-64
  • 获奖情况:
  • 国内外数据库收录:
  • 美国化学文摘(网络版),美国剑桥科学文摘
  • 被引量:962