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基于FNBC分类器的PCB产品视觉检测中缺陷分类研究 被引量:1
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作者 张绍钧 《自动化与仪器仪表》 2010年第2期101-102,共2页
针对PCB产品视觉检测中图像缺陷细微、形状复杂、特征难于提取、易受噪声影响的问题,本文把Fisher分的属性转换方法和朴素贝叶斯分类器相结合,把Fisher分的属性转换方法应用朴素贝叶斯分类器上提出一种新的分类器—Fisher分朴素Bayes分... 针对PCB产品视觉检测中图像缺陷细微、形状复杂、特征难于提取、易受噪声影响的问题,本文把Fisher分的属性转换方法和朴素贝叶斯分类器相结合,把Fisher分的属性转换方法应用朴素贝叶斯分类器上提出一种新的分类器—Fisher分朴素Bayes分类器(Fisher Naive Bayes Classifier,FNBC)。并将Fisher分朴素Bayes分类器应用到PCB产品视觉检测中缺陷分类中。实验表明,该方法六类缺陷混合识别率达到95.6%,高于BP神经网络的最优识别率91.8%和基于区域方法的81.3%,而且训练和分类时间短,具有重要的应用价值。. 展开更多
关键词 PCB 缺陷检测 fnbc算法 分类
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