基于改進BP神經網絡陶瓷梭式窯火焰圖像識別方法

作者：朱永紅,夏力,王俊祥

摘要：在陶瓷產品生產過程中,不同燒制階段陶瓷梭式窯燒結帶溫度發生相應的變化,其對應的火焰圖像也隨著變化。本文針對陶瓷梭式窯燒結帶溫度檢測提出一種基于改進BP神經網絡的火焰圖像識別方法。首先對獲取的火焰圖像利用改進的小波閾值算法去除圖像中的噪音進行預處理,其次基于改進的BP神經網絡對得到的火焰圖像三個分量值R、G、B和測得的火焰溫度進行數據擬合,最后測試已訓練的神經網絡識別火焰圖像的效果。實驗結果表明,改進后的BP神經網絡收斂速度更快、訓練時間更短、誤差更小,能夠更好地檢測陶瓷梭式窯火焰圖像溫度。

發文機構：景德鎮陶瓷大學機械電子工程學院

關鍵詞：BP神經網絡動態學習效率函數激活函數火焰圖像識別BP neural networkdynamic learning efficiency functionactivation functionflame image recognition

分類號： TQ174.653[化學工程—陶瓷工業][化學工程—硅酸鹽工業]