基于支持向量机的印品缺陷分类方法

• 作者: 刘全香 舒文娉
• 来源期刊: 包装工程
• 学科: 工学
• 关键词: 印品缺陷 人眼视觉 支持向量机 分类方法
• 年，卷（期）: 2014,（23）
• 所属期刊栏目: 技术专论
• 页码范围: 138-142
• 页数: 5页
• 分类号: TS807
• 语种: 中文

摘要

目的 研究印品图像的各类形状缺陷,建立基于支持向量机(Support vector machine,SVM)的印品形状缺陷分类模型.方法 对印品进行符合人眼视觉特性的缺陷识别,并对提取缺陷进行特征分析.将特征数据导入支持向量机进行训练学习,SVM分类器对缺陷图像进行测试.结果 分类器对点缺陷和面缺陷的识别率为100％,对线缺陷的分类准确率达93.94％.结论 基于SVM的缺陷分类方法能较好地满足印品质量检测的需求.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	舒文娉		4	0	0.0	0.0
2	刘全香		16	17	2.0	3.0