基于支持向量机的油封缺陷图像检测方法

提出一种基于支持向量机分类的油封缺陷图像检测方法,把油封外观中的有无缺陷看作两种不同的类别模式,应用支持向量机对两类不同的样本采样学习,然后进行分类判断。采集油封各部位图像并进行预处理,利用算法切割出各个检测区域图像,根据油封主要部位的各类缺陷特点,选取不同特征参数。应用径向基核函数建立支持向量机识别模型,并通过实验实现核函数参数寻优。实验结果表明,该方法具有检测成本低、可靠性高、泛化能力强、容易在线实施等特点,具有实用推广价值。