玻璃缺陷圖像識(shí)別的關(guān)鍵技術(shù)研究.pdf

1、在當(dāng)今社會(huì)，玻璃被廣泛的應(yīng)用于人們的日常生活中。此外，玻璃作為一種生產(chǎn)材料在制造業(yè)中也起著重要的作用。然而，玻璃的生產(chǎn)流程中受工藝和環(huán)境限制，會(huì)產(chǎn)生各種缺陷，這些缺陷會(huì)破壞玻璃原有的機(jī)械性能和熱穩(wěn)定性，從而對(duì)人們的日常生活及工業(yè)加工造成不好的影響。目前，絕大多數(shù)的玻璃生產(chǎn)廠商依靠傳統(tǒng)的人工檢驗(yàn)方法對(duì)缺陷玻璃予以發(fā)現(xiàn)和控制，但由于受到工人易于疲勞、鑒別經(jīng)驗(yàn)不足等主客觀因素的束縛，檢驗(yàn)效果并不理想。正是在這種研究背景下，設(shè)計(jì)并實(shí)現(xiàn)一種替代人

2、工檢驗(yàn)的玻璃缺陷檢測(cè)技術(shù)是很有必要的。 論文重點(diǎn)研究了模式識(shí)別技術(shù)在玻璃缺陷檢測(cè)行業(yè)里的應(yīng)用與發(fā)展。通過(guò)對(duì)模式識(shí)別相關(guān)技術(shù)的研究，設(shè)計(jì)并實(shí)現(xiàn)一個(gè)檢測(cè)性能較好的玻璃缺陷檢測(cè)系統(tǒng)，以便對(duì)玻璃缺陷進(jìn)行自動(dòng)分類。論文主要工作如下： （1）針對(duì)玻璃圖像對(duì)比度低，邊緣模糊等特點(diǎn)，對(duì)目前主流的圖像預(yù)處理算法進(jìn)行了比較實(shí)驗(yàn)，最終選定了三種適用于玻璃圖像的預(yù)處理方法，包括：灰度化處理、空間線性變換以及二值化方法。 （2）研究了小波

3、、小波包變換的原理與編碼方法，并將不變矩技術(shù)（包括Hu's矩、Zemike's矩、小波矩）引入到玻璃圖像的特征提取中。此外，針對(duì)當(dāng)前小波矩算法誤差較大的缺點(diǎn)，利用兩次坐標(biāo)變換設(shè)計(jì)并實(shí)現(xiàn)了一種精確的小波矩算法（E—WMI），取得了較好的實(shí)驗(yàn)效果。 （3）研究了支持向量機(jī)的基礎(chǔ)理論與實(shí)現(xiàn)方法。針對(duì)當(dāng)前支持向量機(jī)中增量學(xué)習(xí)算法的主要缺陷，設(shè)計(jì)了一種改進(jìn)的對(duì)稱增量學(xué)習(xí)算法（S—ISVM），并應(yīng)用到論文的玻璃缺陷識(shí)別中。 （4）用

4、VC與MATLAB混合編程技術(shù)完成了玻璃缺陷檢測(cè)系統(tǒng)中模式識(shí)別模塊的核心代碼編寫與實(shí)驗(yàn)平臺(tái)搭建，并通過(guò)大量的實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)證明：在相同識(shí)別技術(shù)的條件下，用論文提出的E—WMI對(duì)圖像進(jìn)行特征提取所得到的識(shí)別精度最高．此外，使用論文提出的S—ISVM方法對(duì)新增樣本進(jìn)行訓(xùn)練可以在保證識(shí)別精度的基礎(chǔ)上，有效縮短訓(xùn)練時(shí)間。 論文在分析比較了目前主流的圖像預(yù)處理算法、特征提取算法與識(shí)別分類方法基礎(chǔ)上，針對(duì)玻璃缺陷圖像的特點(diǎn)，設(shè)計(jì)了相對(duì)適用的圖像預(yù)