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基于卷积神经网络与机器视觉的纸张尘埃度测量系统的设计与应用研究
1
作者
李欢
李亮
《中国造纸》
北大核心
2025年第8期157-163,共7页
本研究基于卷积神经网络(CNN)与机器视觉,设计了纸张尘埃度测量系统。该系统基于模型训练和检验2个模块构建,使用高分辨率扫描仪获取尘埃数据集和纸张样品图片,使用不同优化算法训练分类模型,并采用对角线测量算法,制作标准尘埃像素表...
本研究基于卷积神经网络(CNN)与机器视觉,设计了纸张尘埃度测量系统。该系统基于模型训练和检验2个模块构建,使用高分辨率扫描仪获取尘埃数据集和纸张样品图片,使用不同优化算法训练分类模型,并采用对角线测量算法,制作标准尘埃像素表用于定级和分类统计,进而计算尘埃度。结果表明,该系统的精度可达0.007 mm^(2),优于GB/T 1541—2013《纸和纸板尘埃度的测定》要求,分类准确度达95.89%,能够实现多类纸品的全量程测量,单样本重复性测量误差为0,相比人工检测系统单样本检测用时缩短了约97%,实现了纸类产品尘埃度的高效、精准检测。
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关键词
纸张尘埃度
卷积神经网络(CNN)
机器视觉
图像处理
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职称材料
题名
基于卷积神经网络与机器视觉的纸张尘埃度测量系统的设计与应用研究
1
作者
李欢
李亮
机构
武汉产品质量检验所有限公司
出处
《中国造纸》
北大核心
2025年第8期157-163,共7页
文摘
本研究基于卷积神经网络(CNN)与机器视觉,设计了纸张尘埃度测量系统。该系统基于模型训练和检验2个模块构建,使用高分辨率扫描仪获取尘埃数据集和纸张样品图片,使用不同优化算法训练分类模型,并采用对角线测量算法,制作标准尘埃像素表用于定级和分类统计,进而计算尘埃度。结果表明,该系统的精度可达0.007 mm^(2),优于GB/T 1541—2013《纸和纸板尘埃度的测定》要求,分类准确度达95.89%,能够实现多类纸品的全量程测量,单样本重复性测量误差为0,相比人工检测系统单样本检测用时缩短了约97%,实现了纸类产品尘埃度的高效、精准检测。
关键词
纸张尘埃度
卷积神经网络(CNN)
机器视觉
图像处理
Keywords
paper dirt
convolutional neural network(CNN)
machine vision
image processing
分类号
TS77 [轻工技术与工程—制浆造纸工程]
TP391.41 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于卷积神经网络与机器视觉的纸张尘埃度测量系统的设计与应用研究
李欢
李亮
《中国造纸》
北大核心
2025
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