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应用ART2人工神经网络自组织形成焊缝图象中的典型空间模式 ( EI收录)
The Self-Organization of Typical Space Patterns in Welding Seam Tracking Image by Using ART2 Artiticial Neural Networks
文献类型：期刊文章
机构地区：[1]华南理工大学机械工程二系
年 份：1994
卷 号：11
期 号：6
起止页码：720-727
语 种：中文
收录情况：BDHX、BDHX1992、CAS、CSA、CSA-PROQEUST、CSCD、CSCD2011_2012、EI、INSPEC、JST、MR、SCOPUS、ZGKJHX、ZMATH、核心刊
摘 要：应用ＡＲＴ２人工神经网络算法，使采集到的焊缝横截面方向上的灰度分布数据自组织形成若干种空间模式，并把它们作为典型空间模式存储在ＡＲＴ２人工神经网络的ＬＴＭ中．对实时采样到的灰度分布进行空间模式匹配程度检验，根据模式分布情况确定出焊缝位置．文中对梯度法检测结果进行了分析和比较，结果表明基于ＡＲＴ２人工神经网络的焊缝位置检测方法具有更强的噪声抑制能力，因而检测结果更准确、可靠．
关 键 词：人工 神经网络 焊缝图象 弧焊 空间模式
分 类 号：TG441.3]
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