基于机器视觉的冻干粉中的异物检测分类技术研究

利用数字图像处理技术对冻干粉不良品进行检测分类。为了更高效地自动检测并分类出冻干粉中存在的纤维、毛发、玻璃碎屑等可见异物,研究了基于主成分分析(PCA)特征提取,并用BP神经网路和支持向量机(SVM)算法进行分类识别。通过工业小样本数据仿真实验,测试结果表明,两种方法都具有较好的可行性和实用性,相比之下基于PCA与SVM算法的识别率比基于PCA与BP算法的识别率高。