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题名基于机器视觉的轴承盖外形轮廓分类方法
被引量：6
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作者
王晓初
邱杰豪
欧阳祥波
简川霞
范彬祥
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机构
广东工业大学
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出处
《包装工程》
CAS
北大核心
2020年第23期217-222,共6页
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基金
广东省信息物理融合系统重点实验室项目(2016B030301008)
广东工业大学青年基金(17QNZD001)。
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文摘
目的实现曲轴轴承盖在包装生产线上的自动分选,提高生产效率,降低企业生产成本。方法提出一种基于机器视觉的曲轴轴承盖外形轮廓分类方法,首先等间隔提取预处理曲轴轴承盖图像的行和列,计算每行和每列所含目标像素数量,将关于图像中心对称的2列目标像素数量求和,将提取的特征依序组成对轴承盖正反摆放具有不变性的特征向量;然后采用主成分分析法,对归一化处理的特征向量进行降维;最后采用支持向量机分类。结果实验结果表明,对样本集的特征向量提取前5个主成分,零件外形轮廓分类准确率达到99.8%。结论文中所述方法可实现轴承盖零件的准确分类。
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关键词
机器视觉
零件分类
特征提取
支持向量机
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Keywords
machine vision
parts classification
feature extraction
support vector machine
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分类号
TP391.4
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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题名基于支持向量数据描述的印刷图像套准状态检测方法
被引量：1
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作者
简川霞
敖银辉
郭本果
范彬祥
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机构
广东工业大学
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出处
《包装工程》
CAS
北大核心
2019年第11期212-217,共6页
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基金
广东工业大学青年基金重点项目(17QNZD001)
广东工业大学大学生创新创业项目(xj201811845001)
广东省信息物理融合系统重点实验室项目(2016B030301008)
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文摘
目的针对不均衡的印刷标志图像训练集构建的二分类模型,对少类的印刷套不准图像识别准确率低的问题,研究不均衡印刷标志图像套准状态的单分类模型识别方法。方法提出支持向量数据描述方法,实现多类的印刷套准图像和少类的印刷套不准图像的准确识别。采用多类的印刷套准图像训练支持向量数据描述,构建模型。采用网格寻优方法和交叉验证方法确定模型的最佳参数C和s。利用模型对印刷标志图像套准状态进行识别。结果采用文中提出的支持向量数据描述方法,对印刷标志图像套准状态识别获得的总体识别率a为0.9500,印刷套准图像和印刷套不准图像识别准确率的几何平均数Gmean为0.9513。结论文中提出的方法获得的总体识别率a和识别率的几何平均数Gmean要优于实验中的其他方法。
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关键词
支持向量数据描述
印刷套准
不均衡数据
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Keywords
support vector data description
printing registration
imbalanced data
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分类号
TS807
[轻工技术与工程]
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