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一种冷轧带钢表面缺陷原因分析方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤1：组建基于学习向量量化神经网络的缺陷原因特征知识库；步骤2：实时缺陷图像输入单元采集实时缺陷图像，并将所述实时缺陷图像发送到缺陷原因匹配单元；步骤3：所述缺陷原因匹配单元通过缺陷图像特征提取法提取出所述实时缺陷图像的缺陷图像特征向量，然后通过学习向量量化神经网络在所述缺陷原因特征知识库中匹配出与所述实时缺陷图像的缺陷图像特征向量相对应的缺陷原因，并将所述缺陷原因发送到缺陷原因输出单元；步骤4：所述缺陷原因输出单元通过输入单元将所述缺陷原因进行显示；所述步骤1具体包括以下步骤：步骤1.1：通过输入单元将缺陷原因知识输入到所述缺陷原因特征知识库；步骤1.2：通过输入单元将缺陷图像输入到所述缺陷原因特征知识库，并通过缺陷图像特征提取法提取出所述缺陷图像的缺陷图像特征向量；步骤1.3：缺陷原因特征训练单元通过学习向量量化神经网络和matlab工具对输入的所述缺陷原因知识和缺陷图像特征向量进行训练，得到所述缺陷原因知识与所述缺陷图像特征向量的映射关系，并将所述映射关系发送到原因特征共享编码单元；步骤1.4：所述原因特征共享编码单元对所述映射关系进行编码，并将编码结果发送到数据库单元；步骤1.5：所述数据库单元存储所述编码结果。 |
