基于小波变换和SSVME的PCB产品视觉检测中缺陷分类研究

• 作者: 任斌 程良伦
• 来源期刊: 计算机应用与软件
• 学科: 工学
• 关键词: PCB 缺陷检测 小波变换和光滑支持向量机集成算法 分类
• 年，卷（期）: 2012,（6）
• 所属期刊栏目: 基金项目论文
• 页码范围: 167-171
• 分类号: TP302.7
• 字数: 4305字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1000-386X.2012.06.045

摘要

针对PCB产品视觉检测中图像缺陷细微、形状复杂、特征难于提取、易受噪声影响的问题,提出基于小波变换和光滑支持向量机集成SSVME( Smooth Support Vector Machine Ensemble)的多分类方法,有效解决了细微、复杂缺陷难以识别分类的问题.实验表明,该方法六类缺陷混合识别率达到95.26％,高于BP神经网络的最优识别率90.35％和基于区域方法的80.67％,而且训练和分类时间短.从理论和实验中验证了该方法的有效性,是PCB产品视觉检测领域中缺陷识别分类的新方法,具有重要的应用价值.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	任斌	东莞理工学院电子工程学院	49	340	10.0	16.0
2	程良伦	广东工业大学自动化学院	274	1459	17.0	25.0