基于支持向量机的油封缺陷图像检测方法

被引：12

作者：

吴彰良 ^{[1
,2
]}

孙长库 ^{[1
]}

刘洁 ^{[2
]}

机构：

[1] 天津大学精密测试技术及仪器国家重点实验室

[2] 郑州轻工业学院机电工程学院

来源：

光电工程 | 2012年 / 39卷 / 03期

关键词：

支持向量机; 图像处理; 油封; 缺陷检测;

D O I：

暂无

中图分类号：

TP391.41 [];

学科分类号：

080203 ;

摘要：

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。

引用

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