| 发明名称 | 一种基于机器视觉的工业品检测方法 | ||
| 摘要 | 本发明公开了一种基于机器视觉的工业品检测方法，本发明为：1）对每种类型的工业产品进行采样与统计，得出该类型工业产品自身色差分布的统计模型和纹理方差分布的统计模型；2）从色差分布的统计模型中提取工业产品的色差特征，从纹理方差分布的统计模型中提取工业产品的纹理特征，根据提取的色差特征和纹理特征建立特征空间；3）利用支持向量机SVM对该特征空间进行划分，得到最优超平面作为对待检测物品进行检测的决策分类器，即分类阈值；4）利用粒子滤波框架对待测物品的色差与纹理进行采样，得到待检样本的统计向量；然后将该统计向量输入所述决策分类器，得到待测物品的类别。本发明大大改善了现行工业化生产中检测工序。 | ||
| 申请公布号 | CN103903009A | 申请公布日期 | 2014.07.02 |
| 申请号 | CN201410119481.8 | 申请日期 | 2014.03.27 |
| 申请人 | 北京大学深圳研究生院 | 发明人 | 丁润伟;王灿;翟森;刘宏 |
| 分类号 | G06K9/62(2006.01)I;G01N21/00(2006.01)I | 主分类号 | G06K9/62(2006.01)I |
| 代理机构 | 北京君尚知识产权代理事务所(普通合伙) 11200 | 代理人 | 余长江 |
| 主权项 | 一种基于机器视觉的工业品检测方法，其步骤为：1）对每种类型的工业产品进行采样与统计，得出该类型工业产品自身色差分布的统计模型和纹理方差分布的统计模型；2）从色差分布的统计模型中提取工业产品的色差特征，从纹理方差分布的统计模型中提取工业产品的纹理特征，根据提取的色差特征和纹理特征建立特征空间；3）利用支持向量机SVM对该特征空间进行划分，得到最优超平面；将该最优超平面作为对待检测物品进行检测的决策分类器，即分类阈值；4）利用粒子滤波框架对待测物品的色差与纹理进行采样，得到待检样本的统计向量；然后将该统计向量输入所述决策分类器，得到待测物品的类别。 | ||
| 地址 | 518055 广东省深圳市南山区西丽镇深圳大学城北大校区 | ||