改进的BP网络在纸病识别中的应用

【引言】纸是现代工业不可缺少的原材料， 常见的脏斑、孔洞、褶皱和裂口等缺陷严重影响着纸的品质，所以要对纸病进行检测识别。纸张表面缺陷检测经历了人工目测、传统无损检测和机器视觉检测3 个发展阶段。人工目测纸病的方法效率低、容易漏检、劳动强度大和实时性差。传统无损检测方法识别的缺陷种类少、检测实时性不强。本文采用机器视觉技术检测纸病表面缺陷， 将改进的BP 网络算法应用到纸病的分类与识别，达到较好的识别和分类效果。