【摘 要】
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为了满足当前工业生产中对产品外观缺陷检测的精度及实时的要求,提出一种基于模糊松弛约束多核学习的产品外观缺陷检测方法(FRC-MKU。该方法对各类外观缺陷的样本图像进行特
【基金项目】
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轨道交通控制与安全国家重点实验室(北京交通大学)开放课题基金项目(RCS2015K005);2017年北京工商大学两科基金培育项目(LKJJ2017-23);北京市自然科学基金(4172013);北京市自然科学基金-海淀原始创新联合基金(L182007);国家自然科学基金(61702020)
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为了满足当前工业生产中对产品外观缺陷检测的精度及实时的要求,提出一种基于模糊松弛约束多核学习的产品外观缺陷检测方法(FRC-MKU。该方法对各类外观缺陷的样本图像进行特征提取,采用模糊约束理论求解组合核函数中各核函数的权重,通过给每个核函数划定一个模糊权重得到组合核函数,实现了将该组合核函数作为分类器的核函数进行缺陷的学习分类。实验结果表明,利用模糊松弛约束和多核技术可以提高产品外观缺陷的检测精度并且在实地检测中可以更好地满足外观缺陷的实时检测。
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