10.3969/j.issn.1002-7300.2012.01.022
基于支持向量机的规则零件检测技术研究
基于机器视觉的零件检测系统由于具有非接触、实时性强、速度快等优点广泛应用于各种工业生产中,提出了一种基于边缘跟踪的零件缺陷边缘智能检测算法,很好的检测到了完整的缺陷边缘,为特征提取提供了高质量的缺陷边缘参数.采用基于支持向量机的分类识别算法,避免了神经网络算法中需要多样本和过度拟合的问题,通过对比分析选择合适于本系统的核函数,并运用基于交叉验证和网格搜索的参数选择方法找到核函数的最佳参数,采用一对一的投票策略进行分类训练和测试,最后对采集到的缺陷零件样本进行了分类测试实验,达到预定的较高的检测精度.
支持向量机、机器视觉、图像处理、缺陷检测
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TP29(自动化技术及设备)
2012-04-27（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）
共5页
80-84
