基于SVM的玻璃瓶缺陷分类算法研究.pdf

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1、第28卷第1期2015年1月机电产品开崖与纠新Develop呲m＆I珊ov撕佣ofM∽llinery＆Ⅱ∞砸calPIDductsV01．28．NO．1Jan．．2015文章编号：1002—6673(2015)0l—023—03基于SVM的玻璃瓶缺陷分类算法研究鲁可，石庆升，张晓东(河南工业大学电气工程学院，河南郑州450007)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

2、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SⅥv1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；支持向量机中图分类号：Ⅱ，273文献标识码：Adoi：10．3969，i．issn．1002—6673．2015．01．008R姻魄rchOn伯eDefbctCl艇商矗ca缸OnOfGla鹤BOmeBased仰SVMCl砸嫡丘erLUKe，sHlQ峙skng，zHANGXi∞一Dol喈(Hen姐U血versityofTechnology，ConegeofElec廿icalEng．mee血

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4、npr0糊eIIl'SVMclassi矗e“co咖mcte也咄edandtest．Thee冲erimen“resIlltsho哪dlat出esVMcl越豳erh豁I咄iden曲cationacc岫c)r，姐diSsuitablefor山ede危ctclassi]丘cadonofgla站botdeinlage．Keywords：glasSbotdede岛c协image；危anlre啪c面n；de癌ctclassmcalion；svM0引言玻璃瓶广泛应用于生物制药、食品饮料、日化用品的包装。与人民的生活密切相关。同时，玻璃瓶因其易碎、易破的特性以及容易产

5、生爆炸造成人身伤害的问题。从而使玻璃瓶制造业成为质量要求很高的行业【”。在质量控制方面，从本世纪初期开始，国内的一些大型玻璃瓶生产企业开始引进国外的基于机器视觉技术的质量检测系统．同时国内的一些研究院所和单位也开始研发类似的玻璃瓶质量在线检测系统，并取得了较大的成果翻。当前国内外的玻璃瓶质量检测设备还只是注重于废品的剔除率．而对剔除的废品很少能够按照实际的缺陷类型进行准确的分类。从现有的资料来看，应用图像识别和分类算法进行玻璃瓶缺陷分类在国内还是空白。当前投入实际应用的玻璃瓶检验机的缺陷分类功能还只是简单的基于几何特征的粗略分类。这种分类对用户只有一

6、定的参考意义，与用户的实际需求还有很大的差距。本文基于支持向量机(SVM)，提出一种玻璃瓶缺陷修稿日期：2014—09—28作者简介：鲁可(1981一)，女，河南新郑人，讲师，工学硕士。主要从事软件技术和嵌入式技术方面的研究，已发表论文十一篇。的分类、识别方法。首先以采集好的玻璃瓶缺陷图像作为研究图像。分析各种缺陷的图像特征，提出面积、倾斜度、长宽比、离心率、填充度、密实度、灰度方差等七个具有较好区分度的特征属性作为输入特征向量，对sVM分类器进行反复训练，最后用测试样本对训练好的分类器进行识别检验。实验结果表明，该分类器识别率较高，在一定程度上可以

7、对常见的玻璃瓶缺陷进行精确的分类。1玻璃瓶缺陷图像的特征提取玻璃瓶缺陷种类繁多，为了使研究更有针对性和实用性．本文选取气泡、结石、裂纹、污点、皱纹这五种最常见的最有代表性的外观缺陷作为识别分类目标。为了研究玻璃瓶缺陷分类算法，首先需要从研究玻璃瓶图像特点出发，对每种缺陷的特征进行分析，提出对上述五种典型玻璃瓶缺陷具有较强可分性的缺陷特征集。1．1玻璃瓶缺陷特点分析图1是气泡、结石、裂纹、污点、皱纹这五种缺陷的典型样本图像。通过对收集的大量的气泡、结石、裂纹、污点、皱纹等缺陷样本的观察研究。这几种玻璃瓶缺陷主要呈现以下几个特点：①气泡主要呈圆形或椭圆形

8、。从水平方向看主轴倾斜角为900，缺陷主体占的比·开发与创新·(d)污点(e)皱纹图1缺陷图例Fig．1E期