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A note on neurofractal-based defect recognition and classification in nonwoven web images

机译:关于基于神经分形的无纺布网络图像缺陷识别和分类的说明

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摘要

This paper introduces the off-line neurofractal method developed for defect detection and classification in thermal-bond nonwoven web images using box counting dimension as feature extractor and backpropagation neural network algorithm as defect classifier. The results of applying the proposed methodology on nonwoven web images show that defects are recognized and classified with high accuracy.
机译:本文介绍了一种离线神经分形方法,该方法用于以盒计数维为特征提取器,并采用反向传播神经网络算法作为缺陷分类器,用于热粘合非织造幅材图像中的缺陷检测和分类。将所提出的方法应用于非织造幅材图像的结果表明,缺陷可以被高精度地识别和分类。

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