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基于决策树学习的柱状二极管表面缺陷检测系统设计
被引量:
3
1
作者
郭朝伟
张中炜
《微型机与应用》
2015年第6期39-41,共3页
研究对象为柱状二极管,管体表面分布着白色文字和极性环。通过光学原理设计出能够减弱反光、打亮侧面的光学平台。同时,从对象分割、特征提取和决策树分类器三方面讲述视觉软件系统的设计流程:针对文字与缺陷ROI相混的情况,先利用笔画...
研究对象为柱状二极管,管体表面分布着白色文字和极性环。通过光学原理设计出能够减弱反光、打亮侧面的光学平台。同时,从对象分割、特征提取和决策树分类器三方面讲述视觉软件系统的设计流程:针对文字与缺陷ROI相混的情况,先利用笔画宽度转换(SWT)分割文字,剩下的连通ROI即是缺陷ROI;针对缺陷特征,提出平均灰度、环状度、边缘方向直方图和LBP四项特征值;最后利用决策树分类器对缺陷ROI进行分类,缺陷ROI识别率接近100%,缺陷ROI分类正确率达到92.3%,取到了较好的识别和分类效果。
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关键词
机器视觉
笔画宽度转换
全局LBP纹理算子
决策树学习分类器
下载PDF
职称材料
题名
基于决策树学习的柱状二极管表面缺陷检测系统设计
被引量:
3
1
作者
郭朝伟
张中炜
机构
东华大学信息科学与技术学院
出处
《微型机与应用》
2015年第6期39-41,共3页
基金
东华大学研究生学位论文创新项目基金(104-06-0019024)
文摘
研究对象为柱状二极管,管体表面分布着白色文字和极性环。通过光学原理设计出能够减弱反光、打亮侧面的光学平台。同时,从对象分割、特征提取和决策树分类器三方面讲述视觉软件系统的设计流程:针对文字与缺陷ROI相混的情况,先利用笔画宽度转换(SWT)分割文字,剩下的连通ROI即是缺陷ROI;针对缺陷特征,提出平均灰度、环状度、边缘方向直方图和LBP四项特征值;最后利用决策树分类器对缺陷ROI进行分类,缺陷ROI识别率接近100%,缺陷ROI分类正确率达到92.3%,取到了较好的识别和分类效果。
关键词
机器视觉
笔画宽度转换
全局LBP纹理算子
决策树学习分类器
Keywords
machine vision
stroke width transform(SWT)
local binary patterns (LBP)
decision tree learning classifier
分类号
TP751.1 [自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于决策树学习的柱状二极管表面缺陷检测系统设计
郭朝伟
张中炜
《微型机与应用》
2015
3
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