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摘要:
传统瓶口缺陷检测算法通过边缘检测和滤波等操作区分和定位缺陷,该算法受瓶口光照影响较大,瓶口粗糙毛刺区域和缺陷部分在图像中均表现为亮色,难以区分,且传统检测算法对检测阈值设置精度要求极高,因此结合瓶口图像灰度值的分布一致性和缺陷的亮度突变性特征,提出基于四线性插值梯度方向直方图(Histogram of Oriented Gradients,HOG)特征的瓶口缺陷检测算法.由于缺陷与背景具有较大的灰度对比度,通过HOG可以对瓶口圆环区域中的所有灰度值突变像素点进行统计,在统计过程中,根据梯度方向对梯度幅值进行竖直方向上的增强和水平方向上的抑制,得到适用于瓶口缺陷场景的特征向量.结合支持向量机(Support Vector Machine,SVM)二类别判决器,实现瓶口的缺陷检测.实验结果表明,检测耗时为170 ms,相较于传统检测方法具有更高的准确率.
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文献信息
篇名 基于改进HOG特征的瓶口缺陷检测算法
来源期刊 现代制造工程 学科 工学
关键词 缺陷检测 梯度方向直方图 线性插值 特征向量 支持向量机
年,卷(期) 2019,(1) 所属期刊栏目 仪器仪表/检测/监控
研究方向 页码范围 126-131
页数 6页 分类号 TP277
字数 3216字 语种 中文
DOI 10.16731/j.cnki.1671-3133.2019.01.024
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 李勃 南京大学电子科学与工程学院 55 607 16.0 22.0
2 董蓉 南通大学电子信息学院 24 66 4.0 7.0
3 赵妍 南京大学电子科学与工程学院 1 0 0.0 0.0
4 朱泽民 南京大学电子科学与工程学院 2 4 1.0 2.0
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研究主题发展历程
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缺陷检测
梯度方向直方图
线性插值
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支持向量机
研究起点
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期刊影响力
现代制造工程
月刊
1671-3133
11-4659/TH
大16开
北京市西城区核桃园西街36号301A
2-431
1978
chi
出版文献量(篇)
9080
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50123
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