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申请/专利权人：敬业钢铁有限公司
摘要：本申请涉及图像处理技术领域，特别是涉及到一种基于图像处理的钢铁缺陷预测方法及系统，所述方法包括：采集钢铁表面图像，对所述钢铁表面图像进行预处理，得到第一图像；对所述第一图像进行特征提取，得到形状特征数据、纹理特征数据、灰度特征数据和颜色特征数据；将所述形状特征数据、所述纹理特征数据、所述灰度特征数据和所述颜色特征数据进行归一化处理，得到归一化特征数据；预构建BP神经网络模型，将所述归一化特征数据输入至所述BP神经网络模型，得到钢铁表面缺陷预测结果。通过上述方法，提高了钢铁缺陷预测结果的可靠性和准确性。
主权项：1.一种基于图像处理的钢铁缺陷预测方法，其特征在于，包括：采集钢铁表面图像，对所述钢铁表面图像进行预处理，得到第一图像；对所述第一图像进行特征提取，得到形状特征数据、纹理特征数据、灰度特征数据和颜色特征数据；将所述形状特征数据、所述纹理特征数据、所述灰度特征数据和所述颜色特征数据进行归一化处理，得到归一化特征数据；预构建BP神经网络模型，将所述归一化特征数据输入至所述BP神经网络模型，得到钢铁表面缺陷预测结果。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 敬业钢铁有限公司 基于图像处理的钢铁缺陷预测方法及系统
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