基于BP神经网络的表面缺陷检测分类
来源：机床与液压杂志2017年第16期北京时间：
作者：杨加东
单位：南京工业大学电气工程与控制科学学院；南京工业大学电气工程与控制科学学院；南京工业大学电气工程与控制科学学院；南京工业大学电气工程与控制科学学院
摘要：精密轴承应用广泛，精度要求高，轴承表面缺陷对其使用影响很大。因此，对轴承缺陷的检测很有必要。目前的检测以人工为主，但当缺陷小于0.075 mm时人眼就很难识别。以CCD摄像机为视觉结合图像处理技术，设计一种轴承在线检测方法，能够在很大程度上提高检测效率和检测精度，最后利用BP神经网络进行缺陷分类，实验结果表明：分类正确率可达92.7%，符合工业要求。
关键词：精密轴承;表面缺陷;图像处理;BP神经网络
