【引证文献】 引用本文的文献。本文研究工作的继续、应用、发展或评价。
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中国优秀硕士学位论文全文数据库 共找到 21 条
[1] | 熊志明. 基于图像处理技术的铸坯表面缺陷自动检测系统的研究[D]武汉科技大学, 2011
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[2] | 雷华堂. 基于粗糙神经网络的轨枕缺陷检测研究[D]西南交通大学, 2011
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[3] | 孟红飞. 基于雷达回波的高速公路绿色通道车辆检测系统[D]河南科技大学, 2011
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[4] | 许小润. 基于人工免疫系统的带钢表面缺陷检测技术[D]河南科技大学, 2011
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[5] | 王煜. 基于支持向量机的规则零件机器视觉检测技术研究[D]东华大学, 2012
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[6] | 王洪波. 聚合物挤出胀大的实验研究及预测系统开发[D]内蒙古工业大学, 2007
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[7] | 潘栋. 基于神经网络的汽车减振器建模方法研究与应用[D]浙江大学, 2007
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[8] | 张洋. 巡道车视频处理系统关键技术的研究[D]北京交通大学, 2008
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[9] | 符能. 基于机器视觉的管制瓶检测系统的研究[D]合肥工业大学, 2009
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[10] | 仝建. 板带钢表面缺陷的多尺度边缘检测研究[D]东北大学 , 2009
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中国博士学位论文全文数据库 共找到 5 条
中国期刊全文数据库 共找到 15 条
[1] | 李长乐,臧希吉吉,程万胜,赵杰. 基于偏微分方程的带钢表面图像去噪方法[J]大连海事大学学报, 2008,(01)
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[2] | 马俊,苏寒松,任杏. BP神经网络在巴布剂涂布质量控制中的应用[J]电子测量技术, 2011,(10)
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[3] | 李刚,汪仁煌,李佩. 基于BP神经网络的工艺球缺陷检测[J]广东工业大学学报, 2012,(01)
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[4] | 向阳,陈黎,张晓龙. 基于支持向量机的带钢表面缺陷识别研究[J]工业控制计算机, 2012,(08)
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[5] | 童超,郭鹏. 基于特征选择和BP神经网络的风电机组故障分类监测研究[J]动力工程学报, 2014,(04)
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[6] | 杨戈,张威强,黄静. 一个感知机神经网络字符识别器的实现[J]电子技术应用, 2015,(03)
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[7] | 章智儒. SVM在图像分类中的应用[J]信息技术, 2009,(08)
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[8] | 金艳,杨长辉,张建勋. 基于神经网络和形态学的钢表面缺陷识别[J]机床与液压, 2010,(21)
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[9] | 孟红飞,牛建强,杨瑞瑞,段世忠. 基于香蕉雷达回波图像的特征提取与识别[J]计算机应用, 2011,(02)
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[10] | 甘胜丰,孙林,雷维新,曹阳,刘广益. 硅钢酸洗-冷连轧系统中表面缺陷识别方法研究[J]机械设计与制造, 2009,(09)
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中国重要会议论文全文数据库 共找到 2 条
[1] | 田陆,陈胜蓝. 连铸缺陷表面质量检测系统[A]2013年连铸新技术及关键耐材长寿化学术研讨会论文集[C], 2013
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[2] | 田陆,陈胜蓝. 连铸缺陷表面质量检测系统[A]第十七届(2013年)全国炼钢学术会议论文集(B卷)[C], 2013
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