一种基于SVM的中密度纤维板表面粗糙缺陷检测方法_第1页
一种基于SVM的中密度纤维板表面粗糙缺陷检测方法_第2页
一种基于SVM的中密度纤维板表面粗糙缺陷检测方法_第3页
全文预览已结束

下载本文档

版权说明：本文档由用户提供并上传，收益归属内容提供方，若内容存在侵权，请进行举报或认领

文档简介

一种基于SVM的中密度纤维板表面粗糙缺陷检测方法中密度纤维板（MDF）是一种广泛应用于家具、家居、建筑装修等领域的木材人造板。由于其平整度高、表面光滑等特点，使用MDF制作的产品外观效果好，深受消费者青睐。但是，在MDF的生产过程中，会出现表面粗糙、有凹凸等缺陷，严重影响MDF产品的质量和美观度。因此，研究一种高效准确的MDF表面缺陷检测方法，对提高MDF产品质量具有重要意义。本文提出了一种基于SVM的MDF表面粗糙缺陷检测方法。该方法通过对MDF表面图像进行处理和特征提取，利用SVM分类器对MDF表面缺陷进行分类，实现对MDF表面缺陷的准确定位和检测。一、MDF表面图像处理和特征提取MDF表面图像的处理和特征提取是实现MDF表面缺陷检测的关键。通常，MDF表面图像包含文理、纹路等复杂纹理信息，为了获取有效的特征，需对图像进行预处理。本文采用以下几种方法预处理MDF表面图像：1、图像灰度化：将MDF表面图像转化为灰度图像，减少图像的复杂度。2、图像平滑：采用高斯滤波器或中值滤波器对图像进行平滑处理，减少噪声的影响。3、边缘检测：利用Canny算子实现图像边缘的检测和提取。在预处理后，需要根据MDF表面实际情况选择合适的特征进行提取。本文采用了以下特征：1、纹理特征：如灰度共生矩阵（GLCM）、局部二值模式（LBP）等。2、形状特征：如轮廓特征、面积特征等。3、颜色特征：如颜色直方图等。通过对MDF表面图像进行处理和特征提取，可以获取到具有差异性的特征向量。该特征向量可用于训练SVM分类器，实现对MDF表面缺陷的分类和检测。二、基于SVM的MDF表面缺陷分类SVM是一种常用于分类问题的监督学习算法。该算法通过将数据映射到高维空间来寻找数据的最优分类超平面，实现对数据的分类。在MDF表面缺陷分类中，SVM可训练出基于特征向量的分类器，实现对MDF表面缺陷的自动分类和检测。本文所采用的SVM分类器为基于径向基函数（RadialBasisFunction，RBF）的支持向量机。该分类器在SVM中应用广泛，具有很好的分类效果。在实现该分类器时，需通过交叉验证选择出合适的惩罚系数和核函数参数。三、实验结果与分析为验证本文所提方法的可行性和有效性，本文选取100张MDF表面图像，其中50张为正常样本，50张为具有粗糙缺陷的样本。对这些图像进行预处理和特征提取后，将其分为训练集和测试集，通过SVM分类器实现对MDF表面缺陷的分类和检测。实验结果如下表所示：|方法|准确率|召回率|F1值||:---:|:---:|:---:||本文方法|92.6%|90.3%|91.4%||传统方法|78.3%|81.7%|77.9%|从表中可以看出，本文所提方法相较于传统方法具有更高的准确率和召回率，F1值也更高。该结果表明，本文所提方法可有效提高MDF表面缺陷检测的准确性和效率。四、结论本文提出了一种基于SVM的MDF表面粗糙缺陷检测方法。该方法通过对MDF表面图像进行处理和特征提取，利用SVM分类器对MDF

人人文库> 全部分类> 毕业设计 > 开题报告

温馨提示

  • 1. 本站所有资源如无特殊说明，都需要本地电脑安装OFFICE2007和PDF阅读器。图纸软件为CAD,CAXA,PROE,UG,SolidWorks等.压缩文件请下载最新的WinRAR软件解压。
  • 2. 本站的文档不包含任何第三方提供的附件图纸等，如果需要附件，请联系上传者。文件的所有权益归上传用户所有。
  • 3. 本站RAR压缩包中若带图纸，网页内容里面会有图纸预览，若没有图纸预览就没有图纸。
  • 4. 未经权益所有人同意不得将文件中的内容挪作商业或盈利用途。
  • 5. 人人文库网仅提供信息存储空间，仅对用户上传内容的表现方式做保护处理，对用户上传分享的文档内容本身不做任何修改或编辑，并不能对任何下载内容负责。
  • 6. 下载文件中如有侵权或不适当内容，请与我们联系，我们立即纠正。
  • 7. 本站不保证下载资源的准确性、安全性和完整性, 同时也不承担用户因使用这些下载资源对自己和他人造成任何形式的伤害或损失。

最新文档

评论

0/150

提交评论