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研究提出了新的玻璃制品智能检测系统和算法；根据玻璃制品检测的需要，设计了一个机器视觉检测系统，并开发了实验样机；在获取玻璃制品图像后，根据缺陷的特点来分割出可能缺陷区域，然后在可能缺陷区域内提取缺陷特征；提出采用一种多核函数支持向量机集成方法来对特征进行分类；此多核函数支持向量机集成采用遗传算法来协同优化集成中支持向量机的各项参数，使得各支持向量机在拥有较高分类性能的同时保持差异性；而在最后集成各支持向量机时采用了遗传选择集成方法；实验表明采用文中提出的检测算法在实验样机上检测玻璃制品质量，准确率可达97