【摘 要】
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随着玻璃生产技术的不断改进,基于机器视觉的玻璃瑕疵在线实时检测技术已逐渐替代了人工检测。这种新型的检测技术不仅节省人力资源,还具有准确度高、速度快、实时性好等特点
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随着玻璃生产技术的不断改进,基于机器视觉的玻璃瑕疵在线实时检测技术已逐渐替代了人工检测。这种新型的检测技术不仅节省人力资源,还具有准确度高、速度快、实时性好等特点,并且能够实时的与其他生产环节进行通信,实现玻璃生产线的自动化生产。目前国内的玻璃瑕疵在线检测技术研究滞后,无论是检测算法研究,还是系统应用都处于较低的水平,大部分自动检测系统依赖于进口。针对以上现状,本文对玻璃瑕疵特点和现有检测理论进行了探讨,设计了玻璃瑕疵在线检测的总体方案;对玻璃瑕疵检测算法进行了深入研究,对比分析了多种玻璃图像预处理技术;在对玻璃瑕疵图像特征提取及选择进行仿真分析的基础上,提出了U-Relief F特征选择算法模型,并进行相关仿真实验及现场应用测试。本文的主要研究内容如下:(1)针对玻璃生产工艺的要求,基于对玻璃图像数据特点的分析,构建了玻璃瑕疵在线实时检测系统。此系统由图像采集装置、光源系统、图像处理系统、实时显示界面、系统软件等部分组成。(2)对比分析了现有图像预处理技术,基于图像滤波、阈值分割及边缘检测算法的研究,针对玻璃瑕疵图像毛刺和孔洞较多的问题,提出了二次中值滤波预处理模型;并且使用Matlab软件对实际采集的玻璃瑕疵样本进行算法仿真处理,对比分析结果。(3)基于对玻璃瑕疵图像所具有的特性研究,探讨并提取图像的不变矩特征及几何特征;为了获取更准确的强相关特征,本文在瑕疵图像训练环节,在对Relief算法研究的基础上,提出了U-Relief F特征选择算法,并对其进行仿真分析。(4)利用U-Relief F算法对UCI数据库的样本数据及实际玻璃瑕疵样本进行特征选择处理,与未改进算法进行对比并分析。实验结果表明经过特征选择处理,总分类识别准确率提高了13.73%;将其应用于实际生产现场,通过数据统计,分析验证此算法的有效性及实用性。
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