【摘 要】
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为了解决传统接触式煤位检测方法存在的缺点,如使用寿命短、时间长,费工费时等。提出了基于细胞神经网络的煤仓图像处理方法,核心思想是:通过CNN基本状态方程的基本原理,构造
【机 构】
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河南职业技术学院,郑州铁路职业技术学院,
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为了解决传统接触式煤位检测方法存在的缺点,如使用寿命短、时间长,费工费时等。提出了基于细胞神经网络的煤仓图像处理方法,核心思想是:通过CNN基本状态方程的基本原理,构造出数学形态滤波的细胞神经网络MMCNN方程。细胞神经网络完成了膨胀、腐蚀具体的计算。经过测试验证,效果很好。其应用可以实现远程监控,实时性很好,具有广阔的应用空间。
In order to solve the shortcomings of traditional contact coal detection methods, such as short service life, long time, labor-intensive and time-consuming. The core idea of coal bin image processing based on Cellular Neural Networks is to construct a mathematic morphology-filtered cellular neural network (MMCNN) equation through the basic principle of CNN basic state equation. Cellular neural network to complete the expansion, corrosion specific calculations. After testing and validation, the effect is very good. Its application can achieve remote monitoring, real-time is good, has a vast application space.
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