在线高速外观缺陷检测、高速外观缺陷检测、迈迅威(在线咨询)

传统的特征选择算法基于多样本分析验证，而在实际应用中，人工操作只能提供少数训练样本，无法获取先验知识，不适用于样本较少的在线特征选择。*改进了自适应特征选择算法，高速外观缺陷检测，依据FISHER准则，在线高速外观缺陷检测，提出了评价特征优劣的衡量标准，并对颜色特征以及纹理特征的重要性排序。根据不同类别的标贴样本获取合适的特征子集，通过特征匹配，完成标贴内容的检测。经过现场检测，标贴匹配的检测准确率达到99.19％。

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改进了基于直线拟合的瓶盖检测算法，缩短检测时间。考虑到现场环境，瓶盖上方会聚集液化的小水滴。这种情况下，该算法具有较大的误差。为此，*提出了基于角点检测的瓶盖检测算法，获取支撑环两个端点以及密封条下方两个点并连线，作为瓶盖状态的判断依据。相比于*种算法，该算法具有更好的适应性。改进了基于直线拟合的瓶盖检测算法，缩短检测时间。考虑到现场环境，液位高速外观缺陷检测，瓶盖上方会聚集液化的小水滴。这种情况下，该算法具有较大的误差。为此，*提出了基于角点检测的瓶盖检测算法，获取支撑环两个端点以及密封条下方两个点并连线，作为瓶盖状态的判断依据。相比于*种算法，该算法具有更好的适应性。