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一种基于机器视觉的压铸件表面缺陷检测方法及系统

摘要

本发明提供一种基于机器视觉的压铸件表面缺陷检测方法和系统,该系统包括图像采集单元、图像处理单元、HOG+LBP特征提取单元、SVM分类器训练检测单元;图像采集单元用于采集压铸件表面的图像;图像处理单元用于将采集到的图像进行处理以得到可以提取缺陷特征向量的图像;HOG+LBP特征提取单元用于将处理后的图像进行HOG+LBP特征提取;SVM分类器训练检测单元用于对SVM分类器进行训练,并利用训练好的SVM分类器进行缺陷识别。采用HOG+LBP的特征计算,有效避免了复杂的多维特征计算降低识别的效率,利用SVM分类器进行识别分类,所需样本数量较少且避免了样本种类较繁杂时神经网络算法陷入局部极小值的问题。

著录项

  • 公开/公告号CN110006907A

    专利类型发明专利

  • 公开/公告日2019-07-12

    原文格式PDF

  • 申请/专利权人 清华大学深圳研究生院;

    申请/专利号CN201910285535.0

  • 发明设计人 蒋鸿翼;李培杰;

    申请日2019-04-10

  • 分类号

  • 代理机构深圳新创友知识产权代理有限公司;

  • 代理人江耀纯

  • 地址 518055 广东省深圳市南山区西丽大学城清华校区

  • 入库时间 2024-02-19 11:50:47

法律信息

  • 法律状态公告日

    法律状态信息

    法律状态

  • 2019-08-06

    实质审查的生效 IPC(主分类):G01N21/88 申请日:20190410

    实质审查的生效

  • 2019-07-12

    公开

    公开

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