[發明專利]一種基于機器視覺的工業品檢測方法

在審

• 申請號: 201410119481.8
• 申請日: 2014-03-27
• 公開（公告）號: CN103903009A
• 公開（公告）日: 2014-07-02
• 發明（設計）人: 丁潤偉;王燦;翟森;劉宏
• 申請（專利權）人: 北京大學深圳研究生院
• 主分類號: G06K9/62
• 分類號: G06K9/62;G01N21/00
• 代理公司: 北京君尚知識產權代理事務所(普通合伙) 11200
• 代理人: 余長江

1.一種基于機器視覺的工業品檢測方法，其步驟為：

1）對每種類型的工業產品進行采樣與統計，得出該類型工業產品自身色差分布的統計模型和紋理方差分布的統計模型；

2）從色差分布的統計模型中提取工業產品的色差特征，從紋理方差分布的統計模型中提取工業產品的紋理特征，根據提取的色差特征和紋理特征建立特征空間；

3）利用支持向量機SVM對該特征空間進行劃分，得到最優超平面；將該最優超平面作為對待檢測物品進行檢測的決策分類器，即分類閾值；

4）利用粒子濾波框架對待測物品的色差與紋理進行采樣，得到待檢樣本的統計向量；然后將該統計向量輸入所述決策分類器，得到待測物品的類別。

2.如權利要求1所述的方法，其特征在于所述支持向量機SVM為線性支持向量機；所述線性支持向量機將所提取的紋理特征與色差特征形成向量，并映射到一高維空間里，在該空間里建立有一最大間隔超平面；然后在分隔超平面的兩邊建有兩個互相平行的超平面；通過求解分隔超平面使兩個平行超平面的距離最大化，得到所述最優超平面。

3.如權利要求1或2所述的方法，其特征在于得到所述最優超平面的方法為：

31)將步驟2）所提取的紋理特征和色差特征隨機均分拆成n個組；

32）訓練其中某一組數據并用其他組數據測試，得到第一組參數；

33）選取另外一組數據訓練，用其他組數據測試得到第二組參數；以此類推進行交叉驗證，共得到n組參數，比較這n組數據的識別結果，選擇一組最優的參數，即得到了所述最優超平面。

4.如權利要求1所述的方法，其特征在于所述利用粒子濾波框架對待測物品的色差與紋理進行采樣的方法為：

41）從待檢物品的圖像色差與紋理特征結合隨機抽取m個樣本；

42）得到每一個樣本的方差統計信息；

43）針對方差統計信息，如果有差異大于設定閾值的樣本，對其臨近區域加大采樣權重，進行重新采樣，每個樣本被選中的概率正比于其權重，即進行重要性采樣；

44）當樣本的重采樣的權值小于給定的門限值時，則重新進行重要性采樣。