一种基于神经网络的电缆芯材识别方法

本发明公开了一种基于神经网络的电缆芯材识别方法，包括以下步骤：步骤一、采集电缆芯材的图像；步骤二、对图像进行预处理；步骤三、使用边缘检测算法得到电缆芯材的边缘轮廓；步骤四、提取电缆芯材的颜色特征：步骤五、训练基于神经网络架构的电缆芯材识别模型；步骤六、使用步骤二到步骤五的方法处理电缆芯材的待识别图像，使用电缆芯材识别模型对待识别图像进行识别分类，输出分类结果。本发明结构简单、设计合理，在边缘检测算法中，使用最大类间方差寻找最佳阈值；在更新聚类中心时，引入动量项；电缆芯材识别模型基于ART模型构建，能够在不同光照条件、图像角度和背景干扰下保持稳定的识别性能，具有良好的鲁棒性。