基于支持向量机的规则零件检测技术研究

• 作者: 刘敏 王煜
• 来源期刊: 电子测量技术
• 学科: 工学
• 关键词: 支持向量机 机器视觉 图像处理 缺陷检测
• 年，卷（期）: 2012,（1）
• 所属期刊栏目: 信息技术及图像处理
• 页码范围: 80-84
• 分类号: TP29
• 字数: 3801字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1002-7300.2012.01.022

摘要

基于机器视觉的零件检测系统由于具有非接触、实时性强、速度快等优点广泛应用于各种工业生产中,提出了一种基于边缘跟踪的零件缺陷边缘智能检测算法,很好的检测到了完整的缺陷边缘,为特征提取提供了高质量的缺陷边缘参数.采用基于支持向量机的分类识别算法,避免了神经网络算法中需要多样本和过度拟合的问题,通过对比分析选择合适于本系统的核函数,并运用基于交叉验证和网格搜索的参数选择方法找到核函数的最佳参数,采用一对一的投票策略进行分类训练和测试,最后对采集到的缺陷零件样本进行了分类测试实验,达到预定的较高的检测精度.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	刘敏	东华大学信息科学与技术学院	12	122	7.0	11.0
2	王煜	东华大学信息科学与技术学院	2	18	2.0	2.0