CAJ | 학술논문

提出了一种基于图像特征统计分析的炉后焊点检测方法,以提高在线自动光学检测系统的检测性能和可操作性.提出双阈值的AdaBoost算法用于设计分类器,在训练的同时进行最优特征选择和分类器的增强,实现了焊点图像特征的自动提取和检测参数的自动设定.采用分类和回归树方法将焊点缺陷决策方法优化为一棵二叉决策树,提高了检测速度.实验结果表明,该方法训练速度较快,可以满足实际生产需要.与目前已经实用化的图像对比算法和图像分析算法相比,在保持现有检测速度基本不变的情况下,该方法的检测精度更高.
제출료일충기우도상특정통계분석적로후한점검측방법,이제고재선자동광학검측계통적검측성능화가조작성.제출쌍역치적AdaBoost산법용우설계분류기,재훈련적동시진행최우특정선택화분류기적증강,실현료한점도상특정적자동제취화검측삼수적자동설정.채용분류화회귀수방법장한점결함결책방법우화위일과이차결책수,제고료검측속도.실험결과표명,해방법훈련속도교쾌,가이만족실제생산수요.여목전이경실용화적도상대비산법화도상분석산법상비,재보지현유검측속도기본불변적정황하,해방법적검측정도경고.