改進(jìn)灰度共生矩陣的印刷品表面缺陷檢測(cè)方法
發(fā)布時(shí)間:2023-08-29 20:54
目的針對(duì)印刷品表面缺陷檢測(cè)中計(jì)算實(shí)時(shí)性差、缺陷類型識(shí)別率不高等問題,提出一種改進(jìn)灰度共生矩陣(GLCM)的印刷品表面缺陷檢測(cè)方法。方法首先對(duì)主流的缺陷檢測(cè)流程進(jìn)行優(yōu)化設(shè)計(jì),通過對(duì)圖像進(jìn)行預(yù)處理和差分操作,判斷待測(cè)印刷品表面是否存在形狀缺陷;然后針對(duì)傳統(tǒng)灰度共生矩陣的特征提取維度高、信息易丟失、旋轉(zhuǎn)不變性差等問題,設(shè)計(jì)一種綜合考慮效率和實(shí)時(shí)性的缺陷區(qū)域特征參數(shù)提取算法;最后結(jié)合得到的特征參量,通過基于支持向量機(jī)的分類器完成不同形狀缺陷的分類識(shí)別。結(jié)果實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,文中所設(shè)計(jì)的改進(jìn)算法所提取的特征參量更能精確表征缺陷區(qū)域的特征,同時(shí),特征參數(shù)的提取時(shí)間和缺陷分類識(shí)別率等指標(biāo)均比傳統(tǒng)檢測(cè)方法更有優(yōu)勢(shì)。結(jié)論在保證計(jì)算實(shí)時(shí)性的前提下,文中所設(shè)計(jì)的檢測(cè)方法能有效完成印刷品表面缺陷區(qū)域的紋理特征識(shí)別能力,具有較高的分類識(shí)別率。
【文章頁數(shù)】:7 頁
本文編號(hào):3844269
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