本文關(guān)鍵詞：基于機(jī)器視覺的啤酒瓶口缺陷檢測分類方法研究

  更多相關(guān)文章： 缺陷分類與檢測 機(jī)器視覺 特征提取 支持向量機(jī)

【摘要】：針對目前國內(nèi)玻璃空瓶機(jī)器視覺檢測系統(tǒng)存在瓶口缺陷分類檢測精度不高的問題,提出一種基于機(jī)器視覺的可靠的檢測方法。首先選取封蓋面缺口、外環(huán)口崩口、口緣毛刺、口面磨損、內(nèi)環(huán)口崩口、封蓋面破裂等6種常見缺陷類型作為分類目標(biāo),研究6種常見瓶口缺陷類型圖像的表面特征,提出以灰度方差等6種瓶口的缺陷特征構(gòu)成支持向量機(jī)(SVM)分類算法的輸入向量,并擇優(yōu)選擇徑向基(RBF)函數(shù)作為SVM分類器的核函數(shù),然后根據(jù)瓶口缺陷的分類性質(zhì)選擇多類分類方式中的一類對余類法(OVR)設(shè)計相應(yīng)的SVM。最后,每種缺陷都選取80個樣本對所設(shè)計SVM分類器進(jìn)行訓(xùn)練學(xué)習(xí)與測試。測試結(jié)果表明:設(shè)計的SVM分類器能較精準(zhǔn)地檢測出6種常見的瓶口缺陷類型,識別率為91.6%,滿足生產(chǎn)企業(yè)對機(jī)器視覺檢測系統(tǒng)缺陷分類識別的要求。
【作者單位】： 湖南大學(xué)電氣與信息工程學(xué)院機(jī)器人視覺感知與控制技術(shù)國家工程實(shí)驗(yàn)室;
【關(guān)鍵詞】： 缺陷分類與檢測 機(jī)器視覺 特征提取 支持向量機(jī)
【基金】：國家自然科學(xué)基金(61072121,61271382) 國家科技支撐計劃(2015BAF11B01)資助項(xiàng)目
【分類號】：TP391.41
【正文快照】：

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本文編號：741198