基于极限学习机的玻璃瓶口缺陷检测方法研究

发布时间：2017-11-22 03:10

  本文关键词：基于极限学习机的玻璃瓶口缺陷检测方法研究

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【摘要】：针对目前玻璃空瓶回收再生产过程中造成瓶口缺陷破损的在线实时检测难题,提出一种基于极限学习机(Extreme Learning Machine,ELM)的检测算法。首先对采集的瓶口进行预处理,通过研究表面缺陷,提取灰度方差等6种表面特征。然后运用遗传算法对极限学习机的输入层层的阈值和权值进行优化,提高算法的检测精度。最后现场选取569个样本对所设计ELM分类器进行训练学习与测试,并与LVQ算法、BP分类器对比实验。结果表明该算法能够满足对机器视觉检测系统缺陷检测高速高精度的要求。
【作者单位】： 湖南大学机器人视觉感知与控制技术国家工程实验室;湖南师范大学附属中学;
【基金】：国家自然科学基金项目(61072121,61271382) 国家科技支撑计划项目(2015BAF11B01)
【分类号】：TP391.41;TP181
【正文快照】： 1引言质检行业面临劳动力供给不足和劳动力成本上升的压力,采用自动化视觉机器代替人工操作岗位,是解决制造业用工问题的最有效途径。机器视觉检测已在集成电路质检、医药灌装、电力线路巡检等方面取得广泛的应用[1-4],采用机器视觉检测代替人工检测。2图像采集预处理空瓶检测

【参考文献】

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【相似文献】

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8 胡sズ，

本文编号：1213249