BOPET薄膜中气泡的检测及识别方法研究

陈宝远　李紫贺　刘景阳　兰雅琼　于晓洋

摘要：双向拉伸聚酯薄膜（BOPET）中的气泡直接影响产品质量，准确快速地检测与识别气泡有重要意义.提出了一种基于LVQ神经网络的BOPET薄膜气泡的检测与识别方法.该算法对采集到的薄膜图像进行处理得到薄膜疵点轮廓，提取长宽比、圆形度、形状复杂性及伸长度4个特征值，输入至已经训练好的基于LVQ神经网络的气泡识别系统中识别气泡并确定其位置与面积.LVQ神经网络的设计的是通过研究BOPET薄膜中气泡的特征，提取特征输入向量，通过训练用的特征值的输入使神经网络达到学习和预测的目的.通过实验测试表明，此方法能满足BOPET薄膜中气泡的检测要求.

关键词：LVQ神经网络；canny边缘检测；聚酯薄膜；气泡检测

DoI：10.15938/j.jhust.2015.01.012

中图分类号：TP274 文献标志码：A 文章编号：1007-2683（2015）01-0061-05