Visionsbaserad inspektion har tillämpats för kvalitetskontroll och produktsortering i tillverkningsprocesser. Blurred eller flera objekt är vanliga orsaker till dålig prestanda i konventionella visionsbaserade inspektionssystem. Att upptäcka hybrida suddiga/flera föremål har länge varit en utmaning inom tillverkning. Till exempel, single-feature-baserade algoritmer kan misslyckas med att exakt extrahera funktioner när samtidigt upptäcka hybrida suddiga / multiple objekt. För att lösa detta problem föreslår denna studie en ny visionsbaserad inspektionsalgoritm som innebär att man väljer en dynamisk funktionsbaserad metod på grundval av en multiklassificering av stödvektormaskiner (SVM) för att inspektera hybrida suddiga/flera objektbilder. Den föreslagna algoritmen väljer dynamiskt lämpliga inspektionssystem för klassificering av hybridbilder. I inspektionssystemen ingår diskret vågettransform, sfärisk vågettransform, momentinvarianter och kant-deskriptor-baserade klassificeringsmetoder. Klassificeringsmetoderna för enstaka och flera objekt är adaptiva regionbaserade (ARG-baserade) och lokala adaptiva regionbaserade inlärningsmetoder (LARG-baserade inlärningsmetoder). De experimentella resultaten visar att den föreslagna algoritmen dynamiskt kan välja lämpliga inspektionssystem genom att tillämpa en urvalsalgoritm, som använder SVM för att klassificera hybrida suddiga/flera objektprover. Dessutom tillämpar metoden lämpliga funktionsbaserade system på grundval av klassificeringsresultaten för användning av den ARG/LARG-baserade metoden för att inspektera hybridobjekten. Metoden förbättrar konventionella metoder för att inspektera hybrida suddiga/flera föremål och uppnår höga igenkänningshastigheter för det i tillverkningsprocesser.
För att upptäcka suddiga eller flera objekt som utgör hybrida bilder föreslogs en dynamisk algoritm som använder systemval för att klassificera de nämnda objekten som utgör bilderna REF.
A Dynamic Feature-Based Method for Hybrid Blurred/Multiple Object Detection in Manufacturing Processes
{'venue': None, 'journal': 'Mathematical Problems in Engineering', 'mag_field_of_study': ['Mathematics']}