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基于共生矩阵和颜色特征的泡罩包装缺陷检测
引用本文:龙永红,吴敏.基于共生矩阵和颜色特征的泡罩包装缺陷检测[J].湖南农业大学学报(自然科学版),2005,32(6).
作者姓名:龙永红  吴敏
作者单位:[1]中南大学信息科学与工程学院,湖南长沙410083 [2]株洲工学院电气工程系,湖南株洲412008
基金项目:国家自然科学基金资助项目(60425310)
摘    要:提出了一种基于视觉的泡罩包装缺陷检测方法.首先将表面图像分成泡罩区和底板区两部:令.在泡罩区先采用基于HIS颜色空间的合成颜色特征矢量提取出药片边缘,计算药片属性,然后采用改进的闵可夫斯基距离法进行药片颜色匹配.底板区通过提取基于共生矩阵的纹理特征,采用反向传播神经网络分类器进行缺陷识别,实验证明:泡罩区采用的算法不仅药片边缘定位精度高,而且可有效检测药片的污物、色斑等缺陷;底板区采用的识别算法能够检测各种纹理的复杂缺陷.

关 键 词:泡罩包装  缺陷检测  颜色特征  共生矩阵  神经网络分类器

Automatic Visual Inspection for Foamed Mask Packing Products Based on Co-occurrence Matrix and Color Features
LONG Yong-hong,WU Min.Automatic Visual Inspection for Foamed Mask Packing Products Based on Co-occurrence Matrix and Color Features[J].Journal of Hunan Agricultural University,2005,32(6).
Authors:LONG Yong-hong  WU Min
Institution:1. College of Information Science and Engineering, Central South Univ, Changsha,Hunan 410083,China; 2. Dept of Electrical Engineering, Zhuzhou Institute of Technology, Zhuzhou,Hunan 412008, China
Abstract:This paper presented a new system based on vision for defect inspection of foamed mask packing products.Surface image was divided into two parts: foamed mask region and soleplate region.In the foamed mask region,a synthesized color feature vector based on
Keywords:foamed mask packing  defects inspection  color features  co-occurrence matrix  neural network classifier
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