摘要：为建立冲压作业过程中人手与坯料的神经网络分类器模型，以解决冲压时不能连续进料的问题，采用了BP算法对人手和坯料的温度数据对进行训练，并利用样本估计其错误率小于4％。实验结果表明，此BP分类器模型结构简单，错误率低，对冲压设备智能安全保护装置的研究有很好的指导作用。

关键词：冲床 bp算法 分类器模型 样本估计 错误率 

单位：上海理工大学光学与电子工程学院; 上海200093; 中国计量学院计量技术工程学院; 浙江杭州310018