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针对胶囊常见的凹陷缺陷进行不变矩分析,提取胶囊的偏心率和圆形度为特征变量,提出一种基于极端学习机的胶囊缺陷检测与识别的方法,对胶囊进行检测分类.仿真结果表明基于极端学习机的胶囊分类算法能很好地区分出具有缺陷的胶囊,分辨正确率接近100％,运算速度比BP神经网络更快,训练过程稳定,也说明所提取的特征能很好区分有凹陷与无凹陷胶囊.
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福州大学学报（自然科学版）
ISSN： 1000-2243
CN： 35-1337/N
Year： 2012
Issue： 4
Volume： 40
Page： 489-494
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