基于ANN集成的贴片安装机器视觉检测

• 作者: 吴锐珍 罗兵 陈恒法
• 来源期刊: 华南师范大学学报（自然科学版）
• 学科: 工学
• 关键词: ANN集成 自适应提升 机器视觉 模式识别 遗传算法
• 年，卷（期）: 2008,（2）
• 页码范围: 43-49
• 页数: 7页
• 分类号: TP391
• 字数: 4371字
• 语种: 中文

摘要

在贴片安装产品机器视觉检测中,由于图像数据量大、变化复杂、样本分布和错误代价不平衡及检测实时性的要求,引脚的焊接缺陷检测难度最大. 从图像中选择和提取多个特征,分别用于各个结构简单的ANN检测分类器,再将多个ANN输出进行线性组合来得到最后的检测结果. 各ANN学习时,样本初始权重考虑样本的不平衡性,学习中再用提升算法来调整样本权重和集成系数;用遗传算法来学习确定ANN,用代权重的检测正确率和最小正确分隔边缘作为适应值函数,两类边缘与代价成正比. ANN集成后在精度提高的同时保持了良好的泛化性能. 实验结果表明:本方案准确率高、泛化性好、速度快.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	吴锐珍	华南师范大学南海学院	7	12	2.0	3.0
2	罗兵	华南师范大学南海学院	10	137	6.0	10.0
3	陈恒法	华南师范大学南海学院	4	60	2.0	4.0