中小学教师信息技术应用能力提升工程2.0项目研修反思报告(共七篇).pdf，这是一份不错的文件
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1.1 神经网络
神经网络因其具有非线性特性、大量的并行分布结
构以及学习和归纳能力而在诸如建模、时间序列分析、模
式识别、信号处理以及控制等方面得到了广泛应用。尤
其面对缺少物理或统计理解、观察数据中存在着统计变
化、数据由非线性机制产生等棘手问题，神经网络能够
提供较为有效的解决方法 [4]，是替代人工检测工艺实现智
能分类最合适的选择。
在人工神经网络技术中，神经网络的结构种类繁多，
而在模式识别中 BP 网络是应用最广泛得到效果也比较
好，BP 网络是采用 BP 算法的前馈型神经网络 [5]。它是
由多层感知机发展起来的层次型网络，可实现从输入到
输出的任意非线性映射。
1.2 神经网络的输入
瓷砖的主要缺陷包含：色差、凸块、凹陷、孔洞、污垢、
纹理、裂纹等表面缺陷 [6]。对于图像而言颜色是图像内
容组成的基本要素，也描述图像各像素点值分布的表征，
再结合瓷砖的形状特征通过神经网络进行综合判断。
1.2.1 颜色特征
颜色相对于几何形状特征图形而言，对平移、旋转、
缩放等变换具有不变性，对图像本身的尺寸、方向、视
角的依赖性较小，表现出相当强的鲁棒性 [7]。颜色表示
方式有很多，颜色直方图是表达颜色特征最常用的方式，
除此之外，还有色彩矩和色彩集合。该文采用面向硬件
设备的 RGB 模型 [8-9] 三色分量叠加处理 {P1、P2、P3}
来表示图像的颜色特征。
1.2.2 形状特征
瓷砖是规则的矩形结构，针对于现在家居装修所用
瓷砖出现的大小不一、形变现状，把握住瓷砖这一形状
特点来表征目标能够提高系统的正确率。因此，提取了
瓷砖的面积、周长和角度三分量作为神经网络的另外三
个输入量 {p4、p5、p6}。
2 MATLAB 中瓷砖分类的设计
瓷砖分类基于 MATLAB 的程序 (M 文件 ) 开发设计
主要分为两大模块：数据处理（特征提取）与智能判断。
该程序设计思想：是针对目前使用较广泛的边长相等瓷
砖而设计的，适合于严格的正方形结构（规则的长方形
结构产品分类方法类似）。
产品检测算法设计：
（1）规定四边形结构瓷砖的四个顶点为其固有角点
数 (cnt=4)，当产品表面存在斑点、裂缝、污点等缺陷时，
cnt>4 程序跳出判其为次品；
（2）判断产品边长是否相等，不相等跳出显示次品；
（3）同理，分析四个角是否为直角；
（4）提取特征参数：计算 R、G、B、Area、Suml
收稿日期：2008-9-25
作者简介：陈瑶（1982-），女，汉族，硕士研究生，从
事检测技术与自动化装置的研究。
Email：homewhp@163.com
生产与应用 文章编号：1001-9642（2008）12-0052-03
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