基于神经网络图像处理的轮胎橡胶炭黑分散度评价方法及系统

摘要

本发明公开了一种基于神经网络图像处理的轮胎橡胶炭黑分散度评价方法及系统，该方法包括以下步骤：S1、获取样本集中的胶料图像，对其进行预处理，并提取特征数据；S2、获取样本集中一部分胶料图像的特征数据作为训练数据，分别根据BP网络模型和RBF网络模型对训练数据进行训练，通过自适应遗传算法得到最优混合系数，根据最优混合系数对两个网络模型进行并联，得到BP‑RBF混合神经网络评价模型；S3、获取样本集中另一部分胶料图像的特征数据作为评价数据，将其代入训练得到的BP‑RBF混合神经网络评价模型中，输出获得胶料中炭黑分散度等级。本发明具有较高的准确度，且可在使用中随着样本数的增加对参数进行调整与优化，具有很强的健壮性。