基于小波特征与支持向量机的焊点缺陷识别方法的研究

摘要：

基于视觉信息的焊点缺陷检测已成为当前机器视觉中的研究热点问题.针对焊接设备的不稳定性、操作环境的不确定性等问题对焊点质量的影响,本文提出了利用增强小波系数和主成分分析相结合的方法对焊点图像特征进行提取,利用主成分分析的降维作用,对提取的增强小波系数50维特征向量进行降维处理.同时提出了融合决策树与支持向量机的方法对焊点的缺陷类型进行识别.实验结果表明,本文提取的焊点特征值具有更好的区分性与紧致性,提出的分类方法有效提高了焊点缺陷检测的识别率,同时提高了算法效率.

关键词：焊点缺陷识别、小波系数、主成分分析、决策树、支持向量机

所属期刊栏目：44

分类号：TP391.41(计算技术、计算机技术)

资助基金：河北省高等学校科学技术研究指导项目Z2012171;河北省青年自然科学基金F2014202166

在线出版日期：2016-09-18（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共6页

页码：6-11