本文關(guān)鍵詞：基于極限學(xué)習(xí)機的玻璃瓶口缺陷檢測方法研究

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【摘要】：針對目前玻璃空瓶回收再生產(chǎn)過程中造成瓶口缺陷破損的在線實時檢測難題,提出一種基于極限學(xué)習(xí)機(Extreme Learning Machine,ELM)的檢測算法。首先對采集的瓶口進行預(yù)處理,通過研究表面缺陷,提取灰度方差等6種表面特征。然后運用遺傳算法對極限學(xué)習(xí)機的輸入層層的閾值和權(quán)值進行優(yōu)化,提高算法的檢測精度。最后現(xiàn)場選取569個樣本對所設(shè)計ELM分類器進行訓(xùn)練學(xué)習(xí)與測試,并與LVQ算法、BP分類器對比實驗。結(jié)果表明該算法能夠滿足對機器視覺檢測系統(tǒng)缺陷檢測高速高精度的要求。
【作者單位】： 湖南大學(xué)機器人視覺感知與控制技術(shù)國家工程實驗室;湖南師范大學(xué)附屬中學(xué);
【基金】：國家自然科學(xué)基金項目(61072121,61271382) 國家科技支撐計劃項目(2015BAF11B01)
【分類號】：TP391.41;TP181
【正文快照】： 1引言質(zhì)檢行業(yè)面臨勞動力供給不足和勞動力成本上升的壓力,采用自動化視覺機器代替人工操作崗位,是解決制造業(yè)用工問題的最有效途徑。機器視覺檢測已在集成電路質(zhì)檢、醫(yī)藥灌裝、電力線路巡檢等方面取得廣泛的應(yīng)用[1-4],采用機器視覺檢測代替人工檢測。2圖像采集預(yù)處理空瓶檢測

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