光纤缺陷实时检测与分类方法研究

• 作者: 刘小勇 郑琨
• 来源期刊: 西安交通大学学报
• 关键词: 光纤缺陷 快速检测 形态特征 AdaBoost级联分类器
• 年，卷（期）: 2014,（9）
• 页码范围: 1-5,18
• 页数: 6页
• 分类号: TP274
• 语种: 中文
• DOI: 10.7652/xjtuxb201409001

摘要

针对人工检测高速运动光纤表面缺陷的效率低、准确性差、难以实时检测等问题,设计实现了一套基于机器视觉的快速光纤缺陷检测系统.定义光纤缺陷,建立分类数据库和分类标准;设计全方位数据采集系统自动连续获取光纤表面图像信息,输入工控机进行处理;提取光纤目标区域,获得光纤缺陷形态学特征数据;针对光纤缺陷特点和AdaBoost分类器的优缺点,设计了一种改进的基于形态特征的AdaBoost级联分类器用于光纤缺陷检测与分类,实现了光纤质量的实时监控.最后,将改进算法与标准AdaBoost算法在实际工业环境下进行对照实验,实验数据表明,改进算法的准确率达到99％以上,同时能大幅减少检测耗时,证明了所设计的检测系统具有很好的实时性和准确性.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	刘小勇	西安交通大学电子与信息工程学院	24	152	7.0	10.0
2	郑琨	西安交通大学电子与信息工程学院	1	7	1.0	1.0