基于神经网络的人造板装饰纸表面色泽特征分类研究

通过测定人造板专用装饰纸表面的色泽参数(色度学参数和光泽度),对装饰纸表面色泽特征进行量化分析,并利用色泽参数的特征信息结合误差反向传播神经网络(BP神经网络)对装饰纸进行建模分类,探讨利用装饰纸表面的色泽参数进行装饰纸表面色泽特征分类。以色泽参数数据作为神经网络的输入变量,装饰纸类型作为神经网络的输出变量,建立三层BP神经网络模型,其中,隐含层的最佳节点数为9。结果表明:通过对色泽度参数的主成分分析,增加了光泽度参数后,各类装饰纸之间的独特性增强,更利于对装饰纸进行分类。利用色度学参数(明度指数L*,红绿轴色品指数a*和黄蓝轴色品指数b*)对装饰纸进行建模分类时,判别的总正确率为80.9%,引入光泽度参数之后判别的总正确率提高至92.9%,说明利用色度学与光泽度参数结合BP神经网络可以用于装饰纸表面视觉特征的量化分析以及快速识别分类。