一种基于差影法及SVM的在线纸病检测分类方法

• 作者: 冯波 曲蕴慧 汤伟
• 来源期刊: 包装工程
• 学科: 工学
• 关键词: 差影法 纸病分类 特征向量 支持向量机
• 年，卷（期）: 2018,（23）
• 所属期刊栏目: 图文信息技术
• 页码范围: 176-180
• 页数: 5页
• 分类号: TS75
• 语种: 中文
• DOI: 10.19554/j.cnki.1001-3563.2018.23.030

摘要

目的 解决目前纸病分类算法存在的实时性差、难以适应生产线在线检测要求等问题.方法 提出一种基于差影法和支持向量机的在线纸病检测分类方法.首先使用差影法来判断纸张是否含有纸病;对含有纸病的纸张进行打标机打标,同时存储图像,提取纸病区域外接矩形的特征向量;最后使用支持向量机对纸病进行分类.结果 将该方法与已有的BP神经网络以及朴素贝叶斯方法进行对比可知,分类正确率高于目前已有的分类方法,对于4种纸病的分类正确率均在90％以上,而且实时性好,更加适合于在线检测.结论 该方法可以有效地对纸病进行分类,满足生产线实时检测分类的要求.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	汤伟		240	1092	15.0	22.0
2	曲蕴慧		5	10	2.0	3.0
3	冯波		7	4	1.0	2.0