基于SVM與D-S論據(jù)理論紗管檢測
發(fā)布時(shí)間:2021-06-23 22:43
針對理管機(jī)對殘紗檢測的精度不夠且檢測環(huán)境要求高的問題,文章提出了一種基于視覺顯著性和特征融合的殘紗紗管檢測改進(jìn)算法。該方法首先應(yīng)用Gabor濾波器和Canny邊緣算子,分別提取紗管的紋理和形狀。然后使用SVM對每個(gè)特征進(jìn)行殘紗檢測。再利用D-S論據(jù)理論將SVM的分類結(jié)果進(jìn)行融合,得出最終結(jié)果。在實(shí)際生產(chǎn)線獲取的紗管數(shù)據(jù)庫上實(shí)驗(yàn)記錄表明,該算法明顯的提升了殘紗紗管檢測的精度,具有良好的魯棒性。
【文章來源】:科技視界. 2020,(04)
【文章頁數(shù)】:2 頁
【文章目錄】:
0 引言
1 紋理特征和顏色特征的分離
1.1 獲取紋理特征圖
1.2 獲取形狀特征圖
2 S V M和D-S證據(jù)理論
2.1 支持向量機(jī)(SVM)
2.2 D-S證據(jù)理論
3 決策級融合殘紗識別
3.1 單特征SVM識別
3.2 BPA函數(shù)構(gòu)造
4 識別實(shí)驗(yàn)結(jié)果與分析
5 結(jié)論
本文編號:3245800
【文章來源】:科技視界. 2020,(04)
【文章頁數(shù)】:2 頁
【文章目錄】:
0 引言
1 紋理特征和顏色特征的分離
1.1 獲取紋理特征圖
1.2 獲取形狀特征圖
2 S V M和D-S證據(jù)理論
2.1 支持向量機(jī)(SVM)
2.2 D-S證據(jù)理論
3 決策級融合殘紗識別
3.1 單特征SVM識別
3.2 BPA函數(shù)構(gòu)造
4 識別實(shí)驗(yàn)結(jié)果與分析
5 結(jié)論
本文編號:3245800
本文鏈接:http://sikaile.net/projectlw/qgylw/3245800.html
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