紙病在線檢測(cè)方法的研究.pdf

1、造紙業(yè)為人類文明成果起到傳承與保存作用，是促進(jìn)社會(huì)經(jīng)濟(jì)進(jìn)步的支柱性產(chǎn)業(yè)?，F(xiàn)代造紙工業(yè)正向高速方向發(fā)展，紙幅寬度可達(dá)12米，紙機(jī)速度高達(dá)30米/秒。由于各種因素的影響，在造紙過程中紙幅上不可避免會(huì)產(chǎn)生一些紙病，比如:臟斑、孔洞、褶皺和裂口等。傳統(tǒng)人工檢測(cè)紙病方法效率低、識(shí)別精度低且勞動(dòng)強(qiáng)度大，已經(jīng)無法滿足企業(yè)的需求。
　　 針對(duì)上述問題，本文以實(shí)驗(yàn)環(huán)境下，假設(shè)紙幅采集時(shí)受到高斯噪聲和椒鹽噪聲污染，來模擬造紙過程紙幅受到各種噪聲干擾

2、過程。通過對(duì)各種數(shù)字濾波器的濾波性能研究比較，提出一種基于鄰域灰色關(guān)聯(lián)特性的消噪方法，對(duì)消噪處理后的紙病采用BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對(duì)紙病進(jìn)行在線檢測(cè)和識(shí)別。本文主要研究?jī)?nèi)容和貢獻(xiàn)總結(jié)如下3個(gè)方面:
　　 1)紙病圖像的消噪處理。在對(duì)傳統(tǒng)均值濾波、中值濾波優(yōu)缺點(diǎn)分析基礎(chǔ)上，引入一種改進(jìn)濾波消噪方法。該方法針對(duì)紙病圖像噪聲源多、樣本有限的問題，根據(jù)系統(tǒng)各因素間的內(nèi)部聯(lián)系和發(fā)展態(tài)勢(shì)的相似程度來度量各因素之間的關(guān)聯(lián)程度。然后進(jìn)行濾波，從而解決紙病

3、消噪問題。結(jié)果表明，改進(jìn)型去噪算法在高斯噪聲和椒鹽噪聲方面能有效地濾除噪聲，同時(shí)還能較好的保護(hù)圖像細(xì)節(jié)部分。在紙病檢測(cè)測(cè)試中，可以解決紙病準(zhǔn)確去噪問題，較好地恢復(fù)原始圖像。
　　 2)紙病圖像的辨識(shí)與識(shí)別。針對(duì)BP網(wǎng)絡(luò)收斂速度慢、計(jì)算量大等缺點(diǎn)，采用學(xué)習(xí)樣本產(chǎn)生總誤差自適應(yīng)調(diào)整權(quán)值，以提高BP算法速度。實(shí)踐表明，較BP網(wǎng)絡(luò)而言，改進(jìn)型自適應(yīng)調(diào)整輸入樣本順序的BP網(wǎng)絡(luò)檢測(cè)效果較好，網(wǎng)絡(luò)受到后面輸入樣本影響較小且在一定范圍內(nèi)提高了學(xué)