《表3 部分样本识别结果》

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《机器视觉在网片缺陷检测与分类中的应用》

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取不同的缺陷样本各50个训练设计好的BP神经网络。经过864次的训练后，达到设定的误差值0.01。然后取两种缺陷样本各40个进行分类，部分测试样本在神经网络中的实际输出值和期望输出值，如表3所示。最终实验结果，如表4所示。可以看出BP神经网络对网片缺陷类型的分类准确率达到91.25%，满足实际要求。