微镜阵列的缺陷提取与识别

微镜阵列作为现在广泛应用的一种微米量级的微小型光学元件,缺陷识别是其加工制造的一个重要问题。文章着重于微镜特征提取和微镜阵列的评定。使用Gabor滤波和灰度共生矩阵提取缺陷特征,提出了基于支持向量机的多类分类缺陷识别方法.根据统计学原理,使用核函数将样本映射到高维空间进行训练.综合各种核函数的测试准确率,得到解决该问题的最佳核函数.通过比较不同的多类分类算法,提出了基于DAGSVM的诊断模型。并通过不同的特征向量与和不同的分类器的比较,实验结果表明该方法识别率高,识别速度快,容错性好,而且能够正确识别有缺陷的微镜图像。