23、基于BP神经网络算法的故障检测与图像信息隐藏加密技术

基于BP神经网络算法的故障检测与图像信息隐藏加密技术

1 基于BP神经网络算法的故障检测技术

在产品检测领域，为了实现产品的自动检测与诊断，基于BP神经网络算法的故障检测技术应运而生。

1.1 故障检测流程

• 特征对比 ：在设定错误范围的条件下，将产品特征与标准样本图像进行对比，得到对比结果，再利用图像分析理论判断错位部分。
• 旋转判断 ：若某些关键零部件无法判断，将产品旋转一定角度（通常为90度），再回到第一步进行特征对比。
• 系统状态计算 ：确认所有关键零部件的状态后，利用可靠理论计算系统状态。
• 结果输出与记录 ：计算机输出的检测结果可显示产品系统状态（正常或故障）。若系统有故障，需输出导致系统故障的零部件状态，并将每个产品的状态记录在数据库中，以便二次维修。

一般情况下，两张相差90度的图像即可判断产品状态。

1.2 图像预处理

在识别前，需要对标准图像和检测图像进行预处理，目的是去除噪声，突出产品组件信息。主要的预处理方法包括：
- 滤波降噪 ：X射线图像中除了量子波动噪声外，还有少量脉冲噪声。采用中值滤波器去除噪声，且不会使边缘模糊。
- 背景分割 ：实际检测中，检测目标只是整个图像的一部分，其余为背景。背景因素会降低特征提取的准确性，因此需要分割目标和背景，消除其对