[發明專利]濾光片缺陷特征參數選擇的熵方法

有效

• 申請號: 201310449476.9
• 申請日: 2013-09-24
• 公開（公告）號: CN103500336A
• 公開（公告）日: 2014-01-08
• 發明（設計）人: 吳俊芳;劉桂雄;付夢瑤
• 申請（專利權）人: 華南理工大學
• 主分類號: G06K9/46
• 分類號: G06K9/46
• 代理公司: 北京天奇智新知識產權代理有限公司 11340
• 代理人: 李振文

技術領域

本發明涉及濾光片缺陷視覺識別技術領域，尤其涉及一種利用熵原理對濾光片缺陷的特征參數進行選擇的方法。

背景技術

光學薄膜濾光片廣泛應用于光通信、激光技術、光學成像與檢測等領域，在微型攝像頭、生物醫學儀器、先進激光系統中起著重要作用。如在光通信領域，濾光片不僅是波分復用系統中實現復用及解復用的關鍵器件，還常用于摻鉺光纖放大器的增益平坦、全光上下話路、波長開關中。在光電產品中，每一個手機攝像頭須配備一片濾光片。國內、國際市場對濾光片的需求巨大，國內僅手機攝像頭濾光片的年需求量就有700,000,000片。

濾光片的制造過程一般比較復雜，對濾光片外觀缺陷進行快速準確檢測是提高產品質量的前提。目前主要采取裸眼逐片檢測方法，成本高，檢測的速度、精度難以保證。視覺檢測通過攝像機拍攝被測物圖像，利用圖像處理等技術實現非接觸、高精度的實時測量。利用視覺技術檢測濾光片缺陷的一種常用方法是對濾光片缺陷圖像進行特征選擇，用特征選擇后的特征向量訓練分類器，然后進行缺陷識別。對多個候選特征進行選擇時，評價候選特征重要程度的常用標準包括距離標準、一致性標準、依賴性標準和信息標準。其中信息標準利用信息熵的概念量化特征間的不確定性程度，它不需要預先知道數據分布，能有效度量特征間的非線性關系，許多模擬試驗已證實信息標準在多數情況下比其它標準具有更好的性能。

采用信息標準評價特征對類別的區分能力時，一種簡單、直觀的方法是計算每個候選特征f₁，…,f_D與類別C之間的互信息I(f₁;C),…,I(f_D;C)，互信息越大表明候選特征與類別的相關性越強，該候選特征越重要，因此將這些互信息值按降序排列，前面的若干個特征就是選擇結果。這種方法的缺點是沒有考慮特征之間的相關性或冗余性，如特征f₁，f₂均與類別C有較強相關性，但f₁與f₂之間存在較強相關性（如滿足f₁=2f₂），那么f₁，f₂中只應有一個入選，但按上面方法f₁，f₂將同時入選。為盡量降低入選特征之間的相關性，一種方法是將互信息I(f_i;C)修改為條件互信息I(f_i;C/S)，條件互信息I(f_i;C/S)表示在當前已選特征集S的條件下候選特征f_i與類別C間的互信息。已選特征集S中入選特征越多，條件互信息I(f_i;C/S)的計算量及計算復雜度越大，甚至難以計算。另一種方法是將互信息I(f_i;C)修改為J(f_i)=I(f_i;C)-βI(f_i;S)，其中β是調節系數，I(f_i;S)表示候選特征f_i與已選特征集S之間的互信息。I(f_i;S)的準確計算也相當困難，常采用近似方法如J(f_i)=I(f_i,C)-max[I(f_i,s₁),…,I(f_i,s_R)]或J(f_i)=I(f_i;C)-β(I(f_i;s₁)+…+I(f_i;s_R))，其中s₁,…,s_R是當前已選特征集S中的全部入選特征。在計算互信息時，為解決不同特征與類之間互信息取值范圍不同的問題，可采用劍橋大學出版社1988年出版《Numerical?Recipes?in?C》一書中互信息的歸一化表示方式，即A與B的歸一化互信息計算公式為：