【摘 要】
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为了解决机器视觉技术检测覆铜板缺陷误检率高的问题,提出了一种基于二次特征筛选的覆铜板表面缺陷检测方法。采用模板匹配与图像形态学算法检测出覆铜板表面的疑似缺陷。由于覆铜板加工过程中易发生翘曲和弯曲变形,影响了模板匹配的精度,导致第一次检测结果中存在较多的误判缺陷。采用特征选取框提取出疑似缺陷的特征区域,计算其形状特征属性值,通过修正蜂群算法优化后的支持向量机(SVM)对疑似缺陷进行二次筛选。实验结果
【机 构】
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长沙理工大学汽车与机械工程学院,湖南深选智能科技有限公司
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目(52002036),湖南省自然科学基金资助项目(2018JJ3553,2020JJ2028)。
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为了解决机器视觉技术检测覆铜板缺陷误检率高的问题,提出了一种基于二次特征筛选的覆铜板表面缺陷检测方法。采用模板匹配与图像形态学算法检测出覆铜板表面的疑似缺陷。由于覆铜板加工过程中易发生翘曲和弯曲变形,影响了模板匹配的精度,导致第一次检测结果中存在较多的误判缺陷。采用特征选取框提取出疑似缺陷的特征区域,计算其形状特征属性值,通过修正蜂群算法优化后的支持向量机(SVM)对疑似缺陷进行二次筛选。实验结果表明,通过二次特征筛选能使覆铜板表面缺陷检测的误检率控制在3%以内。
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