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韩英莉

作品数：12 被引量：97H指数：6
供职机构：天津工业大学机械工程学院更多>>
发文基金：国家自然科学基金国家重大基础研究前期研究专项科技部基础研究重大项目前期研究专项更多>>
相关领域：自动化与计算机技术自然科学总论金属学及工艺冶金工程更多>>

合作作者

文献类型

  • 12篇中文期刊文章

领域

  • 10篇自动化与计算...
  • 2篇自然科学总论
  • 1篇冶金工程
  • 1篇金属学及工艺

主题

  • 10篇带钢
  • 6篇带钢表面
  • 6篇带钢表面缺陷
  • 6篇面缺陷
  • 5篇神经网
  • 5篇神经网络
  • 4篇轧带
  • 4篇冷轧
  • 4篇冷轧带
  • 4篇冷轧带钢
  • 3篇实时检测
  • 3篇特征提取
  • 3篇网络
  • 2篇支持向量
  • 2篇支持向量机
  • 2篇人工神经
  • 2篇人工神经网络
  • 2篇向量
  • 2篇向量机
  • 2篇小波

机构

  • 9篇东北大学
  • 3篇天津工业大学
  • 1篇东软集团

作者

  • 12篇韩英莉
  • 7篇颜云辉
  • 3篇李骏
  • 3篇王成明
  • 2篇盛国荣
  • 2篇陈凡
  • 1篇洪英
  • 1篇陈世礼
  • 1篇王永慧
  • 1篇韩英慧
  • 1篇吴艳萍
  • 1篇张尧
  • 1篇苏卫星

传媒

  • 2篇机械制造
  • 2篇东北大学学报...
  • 2篇计算机工程与...
  • 1篇光电子．激光
  • 1篇钢铁研究学报
  • 1篇仪器仪表学报
  • 1篇自然辩证法研...
  • 1篇表面技术
  • 1篇东北大学学报...

年份

  • 2篇2015
  • 1篇2014
  • 5篇2007
  • 2篇2006
  • 2篇2005
共 12 条 记 录，以下是 1-10
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排序方式：
论技术发展过程中的累积效应被引量：8
2005年
技术是一个连续发展的累积过程。随着技术累积的发展,必然会产生技术累积效应,从而对技术本身以及自然和社会带来一定的影响。技术累积效应表现为技术发展的体系化、技术结构的复杂化、技术基础变化的加速化等,它具有连续性与阶段性的统一、滞后性或潜在性、相关性等特征。技术累积效应的产生与技术自身的相对独立性的特点是分不开的,与技术的扩展性是有联系的,与技术的属性是紧密联系的。
盛国荣陈凡韩英莉
一种改进全变差正则化的Shearlet自适应带钢图像去噪算法被引量：5
2014年
目的有效去除生产现场所采集的带钢图像上的混合噪声。方法结合Shearlet变换具有较好的稀疏表示图像特征的性质与全变分各向异性扩散的优点,提出一种带钢图像去噪新算法。对Shearlet变换分解后的图像进行硬阈值处理,再进行Shearlet变换重构形成估计图像,采用改进自适应的变差正则化的极小化迭代模型对估计图像进行迭代修正。结果去噪后的图像具有很好的视觉效果,避免了伪吉布斯效应的产生。在强噪水平下,对比新模型与小波去噪,PSNR提高了约9 d B,均方差降低了约319。结论该方法获得了较好的峰值信噪比增益,使信号幅度有较高的保真度,具有更好的平滑噪声和边缘保持功能。
韩英莉
关键词：冷轧带钢图像去噪SHEARLET变换
一种带钢表面缺陷识别与分类的研究——基于混合加权特征和RBF网络的方法被引量：3
2007年
为了为高速生产线上的带钢表面缺陷的实时检测提供有利的条件,对已有的19维特征向量通过顺序后退法选择了混合加权的9维特征向量,选用RBF神经网络作为分类器,通过对现场采集的带钢表面缺陷图片进行训练与识别,确定了RBF网络的扩展速度的最佳值0.4,网络的训练速度较快,缺陷的平均识别率为93.85%。结果表明:提取混合加权向量与选择RBF神经网络的分类器,能够使网络的结构大大减少,同时具有识别速度和识别率上的优势,能够为带钢表面缺陷的在线实时检测提供软件方面的智能技术。
韩英莉颜云辉
关键词：神经网络带钢表面缺陷实时检测
基于BP神经网络的带钢表面缺陷的识别与分类被引量：35
2006年
运用神经网络处理非线性问题的优势,将其应用于带钢表面缺陷的识别与分类研究。本文采用灰度共生矩阵的特征提取,提出了基于BP神经网络进行缺陷识别与分类的方法,编制了带钢表面缺陷的识别与分类软件。分类测试表明,该软件有较好的识别与分类效果。
韩英莉颜云辉
关键词：带钢表面缺陷灰度共生矩阵人工神经网络BP算法
论技术发展过程中的量变和质变现象——累积效应与技术革命被引量：9
2005年
本文认为技术的发展过程中存在量变与质变现象,是一个连续发展的累积性过程和非连续发展的革命性过程的统一。随着技术累积的发展,必然会产生技术累积效应,从而对技术本身以及自然和社会等带来一定的影响,并最终导致在量变的基础上产生质变———技术革命的发生。文章从累积效应入手,分析了技术发展过程中的技术累积效应并由此而带来的技术革命,以期能揭示出技术发展过程中的量变质变现象———累积效应与技术革命。
盛国荣陈凡韩英莉
神经网络方法在冷轧带钢表面质量检测中的应用研究被引量：5
2006年
针对冷轧带钢表面缺陷图像识别的特点,在小波变换提取特征的基础上,提出应用BP神经网络的非线性模式识别方法对其进行识别。对几种生产现场出现频率较高、危害严重的典型缺陷进行计算机实验研究,结果显示,该方法能对纹理变化复杂、规律性不强、图片质量较差的缺陷图像进行有效识别,具有更好的适应性。
王成明颜云辉韩英莉李骏王永慧张尧
关键词：冷轧带钢小波变换神经网络
基于DSP的带钢表面缺陷实时检测系统的研究被引量：3
2007年
为了有效地解决在线高速实时检测这个关键性问题,本研究主要从软、硬件两个方面进行,将制约系统实时性的缺陷图像的识别过程分离出来,交由DSP芯片进行专门的处理,同时采用了兼顾识别效率及识别准确性的支持向量机的二级分类器对带钢的缺陷图像进行识别.在该硬件检测系统下对缺陷图像的正确识别率达到98%,缺陷图像的识别时间可控制在10 ms以下.通过理论上的分析和试验的测试证明所搭建的先进的TMS320C6416 DSP图像处理平台能够很好地满足实际生产线上的带钢表面缺陷的实时检测系统在处理速度和精度上的要求.
韩英莉颜云辉李骏苏卫星
关键词：实时系统DSP支持向量机
基于改进支持向量机的冷轧带钢表面缺陷分类识别被引量：17
2007年
针对冷轧带钢表面缺陷图像模式识别中存在的问题,提出了基于改进支持向量机的冷轧带钢典型表面缺陷分类识别方法.根据带钢表面缺陷图像识别的特点,对渐进直推式支持向量机在其基本原理基础上加以改进,设计了一种冷轧带钢表面缺陷图像模式识别的分类器.通过实验确定了分类器的结构,给出了相关参数选择的方法.对几种生产现场出现频率较高的典型缺陷图像进行了计算机实验研究.研究结果显示,这种分类器很好地克服了传统支持向量机中存在的推广性能差以及当类别距离过近时准确率下降的问题,具有更好的适应性和准确性.
王成明颜云辉陈世礼韩英莉
关键词：冷轧带钢支持向量机分类器
基于Mallab的RBF网络的带钢表面缺陷的识别与分类研究
2007年
采用灰度直方图特征、灰度共生矩阵特征和小波变换特征相结合的提取方法,在提取特征向量的基础上,基于Matlab6．5环境下的神经网络工具箱,应用了兼顾识别速度与分类准确性的RBF神经网络分类器对带钢表面缺陷进行识别与分类,通过试验数据的分析,证明此算法可以作为高速生产线的带钢表面缺陷的实时检测优选方案。
韩英莉颜云辉韩英慧
关键词：神经网络带钢表面缺陷特征提取
带钢表面缺陷的一种在线检测识别算法研究被引量：12
2015年
为了有效提高在线带钢表面缺陷检测的识别率和实时性,提出了一种优化的量子粒子群-径向基函数(QPSO-RBF)网络的带钢缺陷分类识别算法。首先采用加权模糊C-均值聚类(WFCM)算法确定RBF网络隐含层参数,算法对带钢缺陷特征数据出现的团状分布与疏散分布问题能够达到很好的聚类划分,避免对特征数据集等划分的趋势;然后采用QPSO算法对RBF网络的参数编码成粒子个体,在全局空间中动态地搜索最优适应值的RBF网络参数,提高了网络的学习性能,并建立了带钢缺陷分类识别的专家知识库。实验结果表明:本文算法可以自动获得较优的网络结构,收敛速度快,对带钢缺陷的平均识别率为94.63%,平均误识率为3.0%,对测试样本的识别时间为4ms,小于生产线上每张图片的采集周期10ms,因此,可以为高速生产线上的带钢表面缺陷在线实时检测提供了有利条件。
韩英莉洪英
关键词：带钢表面缺陷实时检测特征提取
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