陳寶遠　李紫賀　劉景陽　蘭雅瓊　于曉洋

摘要：雙向拉伸聚酯薄膜（BOPET）中的氣泡直接影響產品質量，準確快速地檢測與識別氣泡有重要意義.提出了一種基于LVQ神經網絡的BOPET薄膜氣泡的檢測與識別方法.該算法對采集到的薄膜圖像進行處理得到薄膜疵點輪廓，提取長寬比、圓形度、形狀復雜性及伸長度4個特征值，輸入至已經訓練好的基于LVQ神經網絡的氣泡識別系統(tǒng)中識別氣泡并確定其位置與面積.LVQ神經網絡的設計的是通過研究BOPET薄膜中氣泡的特征，提取特征輸入向量，通過訓練用的特征值的輸入使神經網絡達到學習和預測的目的.通過實驗測試表明，此方法能滿足BOPET薄膜中氣泡的檢測要求.

關鍵詞：LVQ神經網絡；canny邊緣檢測；聚酯薄膜；氣泡檢測

DoI：10.15938/j.jhust.2015.01.012

中圖分類號：TP274 文獻標志碼：A 文章編號：1007-2683（2015）01-0061-05