基于SVM的玻璃瓶缺陷分类算法研究

摘要：

针对玻璃瓶质量检测系统缺陷分类难的问题,选取气泡、结石、裂纹、污点、皱纹这五种常见的缺陷作为分类目标,从研究每种缺陷的图像特征入手,提出了七个统计特征作为分类器的输入特征向量,根据该分类问题的特点构建SVM分类器,采用现场采集的缺陷图像样本对SVM分类器进行训练和测试.实验结果表明:设计的SVM分类器识别率较高,适合玻璃瓶缺陷图像分类.

关键词：玻璃瓶缺陷图像、特征提取、缺陷分类、支持向量机

所属期刊栏目：28

分类号：TP273(自动化技术及设备)

在线出版日期：2015-03-13（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共3页

页码：23-25