计量学报

作者：石龙杰,周扬,岑岗,刘铁兵,施秧,陈正伟,黄俊,汪凤林,岑跃峰

单位：浙江科技学院 信息与电子工程学院,浙江 杭州 310012

关键词：计量学; 光学相干层析成像; 珍珠; 缺陷; 梯度特征; 位置特征;反向传播神经网络

基金：2017年度教育部人文社会科学研究一般(规划基金)项目:“互联网+”背景下大学生创新创业环境构建研究(17YJA880004),浙江省科技计划(2017C31038,LGN19B050002)

光学相干层析技术(OCT)作为一种高分辨率的无损光学检测手段,已被用于珍珠的内部质量检测。针对淡水无核珍珠质层内部缺陷检测的需求,提出一种通过光学相干层析图像实现淡水无核珍珠内部缺陷自动检测的方法。根据珠层灰度变化的特点,识别图像中缺陷区域的梯度特征和缺陷位置变化特征,并利用缺陷特征建立反向传播神经网络模型。实验中采集了内部无缺陷和内部有多种类型缺陷淡水无核珍珠的光学相干层析图像各20幅,对图像进行预处理并提取特征,利用K-means算法检测样本类型与所提取特征的匹配度,用特征与类型相匹配的样本特征训练反向传播神经网络模型,使用反向传播网络模型对淡水无核珍珠内部缺陷层进行分类识别。实验结果表明该方法提取特征的匹配度为92.5%,分类准确率达到100%,验证了该方法的可行性和有效性,提出的方法能够作为淡水无核珍珠内部缺陷识别和自动分类的有效手段。

来源：2020年第10期

《计量学报》期刊编辑部

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