[發明專利]一種基于SVM算法的顏色在線檢測分類方法及裝置

在審

• 申請號: 201910306397.X
• 申請日: 2019-04-17
• 公開（公告）號: CN110097097A
• 公開（公告）日: 2019-08-06
• 發明（設計）人: 姚克明;崔祥順;王小蘭
• 申請（專利權）人: 江蘇理工學院
• 主分類號: G06K9/62
• 分類號: G06K9/62;G06K9/20
• 代理公司: 常州佰業騰飛專利代理事務所(普通合伙) 32231
• 代理人: 劉松

本發明提供了一種基于SVM算法的顏色在線檢測分類方法及裝置，其中方法包括：設置裝置包括：可調節伸縮平臺板5；顏色分類器運算主機1設置在可調節伸縮平臺板5的上表面；攝像裝置8設置在可調節伸縮平臺板5的下表面；環形LED照明燈光源7設置在可調節伸縮平臺板5的下表面，并且設置在攝像裝置8的四周；調節可調節伸縮平臺板5的高度和/或寬度，調節攝像裝置8的焦距以及調節環形LED照明燈光源7的照明；攝像裝置8采集待檢測樣本的圖像，獲取待檢測數據，并將待檢測數據發送至顏色分類器運算主機1；顏色分類器運算主機1利用SVM檢測模型對待檢測數據進行檢測處理，得到檢測結果，將檢測結果通過顯示器外接接口2輸出。

技術領域

本發明涉及顏色檢測技術領域，尤其涉及一種基于SVM算法的顏色在線檢測分類方法及裝置。

背景技術

在現代的工業生產與應用中，對智能化需求度越來越高，很多領域都會應用到通過顏色來辨別物體，然后進行實現需求的目的。通過顏色識別技術可以實現精準的定位，也可以實現應用在流水線生產中，對物料塊分揀等，這些都需要精準快速的顏色識別作為技術支撐。

目前一深度學習為技術支撐的顏色識別還在起步階段，有很大的發展上升空間，還有很大的算法提升空間。采用了深度學習技術之后可以較好的實現智能化與高效化，能夠產生更好的經濟效益，對提高工控智能化有一定的促進作用。

因此，設計一種顏色在線檢測分類方法及裝置應用在流水線生產中成為亟待解決的問題之一。

發明內容

本發明旨在提供一種克服上述問題之一或者至少部分地解決上述任一問題的基于SVM算法的顏色在線檢測分類方法及裝置。

為達到上述目的，本發明的技術方案具體是這樣實現的：

本發明的一個方面提供了一種基于SVM算法的顏色在線檢測分類方法，包括：S1，設置基于SVM算法的顏色在線檢測分類裝置，其中：基于SVM算法的顏色在線檢測分類裝置包括：可調節伸縮平臺板5，可調節伸縮平臺板5包括兩個豎直部和搭設在兩個豎直部之間的水平部，可調節伸縮平臺板5用于調整高度和寬度；顏色分類器運算主機1，顏色分類器運算主機1設置在可調節伸縮平臺板5的上表面；攝像裝置8，攝像裝置8設置在可調節伸縮平臺板5的下表面，攝像裝置8用于采集圖像，并將采集到的圖像傳輸至顏色分類器運算主機1；環形LED照明燈光源7，環形LED照明燈光源7設置在可調節伸縮平臺板5的下表面，并且設置在攝像裝置8的四周，用于為攝像裝置8提供均勻光源；其中，顏色分類器運算主機1上設置有運算器觸控操作屏6以及顯示器外接接口2；S2，調節可調節伸縮平臺板5的高度和/或寬度，調節攝像裝置8的焦距以及調節環形LED照明燈光源7的照明；S3，攝像裝置8采集待檢測樣本的圖像，獲取待檢測數據，并將待檢測數據發送至顏色分類器運算主機1；S4，顏色分類器運算主機1接收攝像裝置8發送的待檢測數據，并利用SVM檢測模型對待檢測數據進行檢測處理，得到檢測結果，將檢測結果通過顯示器外接接口2輸出，并接收運算器觸控操作屏6發送的指令，執行相應操作。

其中，方法還包括：攝像裝置8獲取樣本數據，并將樣本數據發送至顏色分類器運算主機1；顏色分類器運算主機1對樣本數據進行SVM訓練，得到SVM檢測模型，其中，SVM檢測模型用于對待檢測樣本進行樣色檢測。

其中，顏色分類器運算主機1對樣本數據進行SVM訓練，得到SVM檢測模型包括：顏色分類器運算主機1將樣本數據分為訓練數據和測試數據，對訓練數據進行SVM訓練，得到訓練模型，并利用測試數據對訓練模型進行測試，校正訓練模型，得到SVM檢測模型。

其中，顏色分類器運算主機1對樣本數據進行SVM訓練采用RBF徑向基函數作為SVM的核函數。