基于SVM与D-S论据理论纱管检测

发布时间：2021-06-23 22:43

　　针对理管机对残纱检测的精度不够且检测环境要求高的问题,文章提出了一种基于视觉显著性和特征融合的残纱纱管检测改进算法。该方法首先应用Gabor滤波器和Canny边缘算子,分别提取纱管的纹理和形状。然后使用SVM对每个特征进行残纱检测。再利用D-S论据理论将SVM的分类结果进行融合,得出最终结果。在实际生产线获取的纱管数据库上实验记录表明,该算法明显的提升了残纱纱管检测的精度,具有良好的鲁棒性。 

【文章来源】：科技视界. 2020,(04)

【文章页数】：2 页

【文章目录】：
0 引言
1 纹理特征和颜色特征的分离
    1.1 获取纹理特征图
    1.2 获取形状特征图
2 S V M和D-S证据理论
    2.1 支持向量机（SVM)
    2.2 D-S证据理论
3 决策级融合残纱识别
    3.1 单特征SVM识别
    3.2 BPA函数构造
4 识别实验结果与分析
5 结论



本文编号：3245800