基于计算机视觉的零件缺陷检测系统
基于机器视觉的自动质检系统设计与优化
基于机器视觉的自动质检系统设计与优化自动质检系统在工业生产中扮演着重要的角色，能够提高产品质量和生产效率。
随着机器视觉技术的不断发展，基于机器视觉的自动质检系统也逐渐成为行业的热点研究方向。
本文将介绍基于机器视觉的自动质检系统的设计原理、优化方法和相关应用。
一、设计原理基于机器视觉的自动质检系统主要依靠计算机视觉技术进行产品的检测和识别。
其设计原理可以分为以下几个关键步骤：1. 图像获取：通过相机或传感器获取产品的图像或视频流。
2. 图像处理：对获取的图像进行预处理，包括去噪、增强、分割等操作，以便后续的特征提取和识别。
3. 特征提取：从预处理后的图像中提取出与质量相关的特征，如颜色、形状、纹理等。
4. 特征分类：将提取出的特征与事先建立的模型进行比对和分类，判断产品是否合格。
5. 判定与反馈：根据分类结果，判定产品的质量，并及时反馈给生产线，以便进行后续的处理和调整。
二、优化方法为了提高基于机器视觉的自动质检系统的准确性和效率，可以采用以下优化方法：1. 算法优化：针对具体的质检任务，选择合适的算法和模型，如神经网络、支持向量机等，并对其进行优化和调参。
同时，采用并行计算、加速硬件等方法，提高算法的运行速度和并发性。
2. 数据增强：通过在训练数据中引入各种变换和扰动，如旋转、缩放、平移等，增加数据的多样性，提高模型的泛化能力和鲁棒性。
3. 异常检测：针对异常产品的检测，可以采用异常检测算法，将正常产品和异常产品进行区分，提高系统的检测能力。
4. 深度学习技术：结合深度学习技术，如卷积神经网络、循环神经网络等，开发更高效的特征提取和分类模型，提高系统的自动化程度和准确性。
三、相关应用基于机器视觉的自动质检系统已经在各行各业得到了广泛的应用，以下是几个典型的应用案例：1. 工业生产：自动质检系统在工业生产中可以检测和识别产品的缺陷、破损、色差等问题，确保产品的质量和一致性。
2. 医药制造：自动质检系统可以对药品的包装完整性、标签准确性等进行检测，确保药品的合格性和安全性。
基于机器视觉的自动外观缺陷检测系统设计
基于机器视觉的自动外观缺陷检测系统设计自动外观缺陷检测系统是在现代工业制造中起着至关重要的作用。
机器视觉技术的应用使得自动化的外观缺陷检测成为可能，提高了产品质量和生产效率。
本文将详细介绍基于机器视觉的自动外观缺陷检测系统的设计原理和实施方法。
一、系统设计原理基于机器视觉的自动外观缺陷检测系统通过摄像头捕捉产品的图像，并利用计算机视觉算法进行分析和处理，最终识别和判断产品是否存在缺陷。
其设计原理如下：1. 图像采集：系统的第一步是通过摄像头采集产品的图像。
摄像头的选择应该考虑产品的尺寸、形状和检测速度等因素。
高分辨率和快速采集速度的摄像头通常能够提供更好的图像质量和检测精度。
2. 图像预处理：采集到的图像往往包含噪声和光线的干扰，因此需要进行预处理。
预处理的主要目标是降低噪声、增强图像的对比度和清晰度。
一些常用的图像预处理方法包括滤波、平滑和直方图均衡化等。
3. 特征提取：在预处理完图像后，需要提取图像中与缺陷相关的特征。
特征提取可以通过各种计算机视觉算法来实现，如边缘检测、角点检测和纹理分析等。
特征提取的目标是将图像中的关键信息提取出来，并用于缺陷检测和分类。
4. 缺陷检测：在特征提取的基础上，使用分类算法来实现缺陷检测。
常见的分类算法包括支持向量机（SVM）、人工神经网络（ANN）和卷积神经网络（CNN）等。
这些算法可以根据特征的不同组合进行训练，以实现对不同缺陷类别的识别。
5. 结果判断：根据分类算法的输出结果，判断产品是否存在缺陷。
如果系统检测到缺陷，则需要标记并通知操作员进行处理。
同时，系统还应具备故障检测和故障排除的功能，确保系统的稳定和可靠性。
二、系统实施方法基于机器视觉的自动外观缺陷检测系统的实施方法涉及到硬件和软件两方面的内容。
具体步骤如下：1. 硬件系统设计：根据产品的特点和生产环境的要求，设计合适的硬件系统。
这包括选择适当的摄像头、光源和图像处理设备等。
还需要考虑摄像头的布置位置和角度，以及光源的类型和亮度调节等。
基于机器视觉的电子元器件检测系统设计
基于机器视觉的电子元器件检测系统设计一、引言随着电子行业的迅速发展，电子元器件的质量和可靠性对产品的性能和寿命至关重要。
为了提高电子元器件的生产质量和效率，设计一种基于机器视觉的电子元器件检测系统非常必要。
本文旨在探讨基于机器视觉的电子元器件检测系统的设计原理、关键技术和实现方法，以及该系统在电子元器件生产过程中的应用和优势。
二、设计原理基于机器视觉的电子元器件检测系统主要通过获取电子元器件的图像数据，利用图像处理和分析的方法，对元器件的质量进行检测和评估。
具体设计原理如下：1. 图像采集通过相机等设备对电子元器件进行图像采集，将元器件的外观和内部细节转化为数字图像数据。
这些图像数据将作为后续图像处理和分析的基础。
2. 图像预处理对采集到的图像数据进行预处理，包括灰度化、滤波、去噪等操作，以提高后续处理的准确性和效率。
3. 特征提取与分析通过图像处理和计算机视觉算法，对元器件图像中的特征进行提取和分析。
这些特征可能包括元器件的形状、尺寸、颜色、缺陷等，通过与标准样本进行比对，判断元器件的质量。
4. 判定与分类根据提取的特征和分析结果，对元器件进行判定和分类。
合格的元器件将被送往下一工序，不合格的元器件将被剔除或进一步分析。
三、关键技术基于机器视觉的电子元器件检测系统设计涉及到多个关键技术，下面重点介绍其中几个关键技术：1. 特征提取算法特征提取是实现元器件质量检测的基础，需要采用适合的算法对元器件图像进行特征提取。
常用的特征提取算法包括边缘检测、角点检测、轮廓提取等。
2. 图像分类模型通过对元器件图像进行特征提取和学习，建立图像分类模型，用于对元器件进行判定和分类。
常用的图像分类模型有支持向量机（SVM）、卷积神经网络（CNN）等。
3. 实时性处理对于电子元器件生产过程中的在线检测，系统需要具备快速的实时处理能力。
为了提高系统的实时性，可以采用并行处理、GPU加速等技术手段。
四、系统应用和优势基于机器视觉的电子元器件检测系统在电子元器件生产过程中具有广泛的应用和重要的优势：1. 自动化检测相比传统的人工检测方式，机器视觉系统能够实现电子元器件的自动化检测，提高生产效率和减少人力成本。
基于计算机视觉技术的自动检测与识别系统设计
基于计算机视觉技术的自动检测与识别系统设计【自动检测与识别系统设计——基于计算机视觉技术的应用】随着计算机视觉技术的不断发展与普及，自动检测与识别系统的应用越来越广泛，将人们的工作效率和生活质量提升到一个新的水平。
本文将详细介绍基于计算机视觉技术的自动检测与识别系统设计，包括系统架构、关键技术和应用场景。
一、系统架构设计基于计算机视觉技术的自动检测与识别系统设计主要包括数据采集、数据预处理、特征提取、模型训练与评估以及应用场景部署等几个核心环节。
下面我们将逐一介绍这些环节的具体工作。
1. 数据采集：系统的数据采集环节要确保收集到具有代表性的、丰富的样本数据。
这可以通过采用各种传感器（如摄像头、激光雷达等）进行实时采集或者利用公开的数据集进行数据获取。
2. 数据预处理：在数据采集后，需要对数据进行预处理，包括去除噪声、图像增强、图像配准、目标分割等。
这一步骤是为了减少干扰因素和提高目标的检测与识别准确性。
3. 特征提取：特征提取是识别系统中至关重要的一步，它能够从图像或视频中提取出最具代表性的特征。
常用的特征提取方法包括传统的形状特征、颜色特征以及最近较为流行的深度学习方法，如卷积神经网络（CNN）。
4. 模型训练与评估：在特征提取后，需要建立一个合适的模型来进行训练与学习。
该模型可以是传统的机器学习算法，也可以是深度学习模型。
训练完成后，需要对模型进行评估，以确保其在不同场景下的泛化能力和准确性。
5. 应用场景部署：经过模型训练与评估后，可以将系统部署在实际应用场景中。
通过与其他技术结合，如物体追踪、行为分析等，为用户提供实时的自动检测与识别服务。
二、关键技术在基于计算机视觉技术的自动检测与识别系统设计中，有一些关键技术起到了重要的作用。
1. 目标检测算法：目标检测算法是自动检测与识别系统中最核心的技术之一。
常用的目标检测算法包括传统的Haar特征分类器、HOG特征结合SVM分类器以及最近几年比较火的基于深度学习的目标检测算法，如RCNN、Fast R-CNN、YOLO等。
基于机器视觉的自动缺陷检测技术研究
基于机器视觉的自动缺陷检测技术研究摘要：随着工业自动化的发展，产品质量的要求越来越高。
自动缺陷检测技术在工业生产中扮演着重要角色。
本文重点研究基于机器视觉的自动缺陷检测技术，通过图像处理算法和机器学习算法，实现对产品缺陷的精确检测。
研究结果表明，基于机器视觉的自动缺陷检测技术具有高效、准确、可靠的特点，对提高产品质量和生产效率具有重要意义。
1.引言随着工业生产的持续发展，对产品质量的要求越来越高。
传统的人工缺陷检测方法存在着效率低、准确性不高的问题。
因此，基于机器视觉的自动缺陷检测技术应运而生，通过自动化处理和检测，提高缺陷检测的效率和准确性，进而提升产品质量。
2.机器视觉技术简介机器视觉技术是一种模拟人类视觉的技术，通过摄像头采集图像，利用图像处理算法和机器学习算法对图像进行分析和识别。
机器视觉技术广泛应用于工业生产、医疗、安防等领域。
3.基于机器视觉的自动缺陷检测技术流程基于机器视觉的自动缺陷检测技术主要包括图像采集、图像预处理、特征提取、缺陷分类和判别准则等步骤。
（1）图像采集：通过摄像头或其他设备采集待检测产品的图像。
（2）图像预处理：对采集到的图像进行去噪、灰度化、平滑化等处理，以提高图像质量。
（3）特征提取：利用图像处理算法提取图像的特征，如纹理特征、形状特征等，以区分正常区域和缺陷区域。
（4）缺陷分类：使用机器学习算法对提取到的特征进行分类，将图像中的缺陷和非缺陷进行识别。
（5）判别准则：根据分类结果，判断产品是否存在缺陷，并给出相应的处理措施。
4.图像处理算法图像处理算法是基于机器视觉的自动缺陷检测技术中的核心部分。
常用的图像处理算法包括边缘检测、形态学处理、阈值分割等。
这些算法能够提取图像的特定信息，以便后续特征提取和缺陷分类。
5.机器学习算法机器学习算法是自动缺陷检测中的关键技术。
常用的机器学习算法包括支持向量机（SVM）、卷积神经网络（CNN）等。
这些算法通过训练样本集，学习特定的分类规则，从而实现对新样本的分类预测。
基于机器视觉的缺陷检测技术在工业生产中的应用
基于机器视觉的缺陷检测技术在工业生产中的应用近年来，随着科技的飞速发展，机器视觉技术在工业生产中的应用越来越广泛。
其中，基于机器视觉的缺陷检测技术在工业生产中的应用具有重要的意义。
本文将探讨机器视觉技术在工业缺陷检测中的应用，包括其原理、优势和可行性。
首先，我们需要了解机器视觉技术基于何种原理实现缺陷检测。
机器视觉是通过图像传感器捕捉图像，然后利用计算机视觉算法对图像进行分析和处理。
在缺陷检测中，机器视觉技术通过提取和分析图像中的特征，对产品进行判别，以识别可能存在的缺陷。
这种技术基于图像处理和模式识别的原理，能够快速、准确地检测缺陷，并且减少了人工操作过程中的主观性。
机器视觉技术在工业生产中的应用具有多种优势。
首先，它具有高度灵活性和可扩展性。
通过改变机器视觉系统中的算法和设置，可以适应不同产品和不同生产环境的需求。
其次，机器视觉技术具有高速性和高精度。
相比于人工目检，机器视觉技术可以在短时间内快速检测出产品的缺陷，并且能够实现更高的检测准确性和一致性。
此外，机器视觉技术还具有自动化的特点，无需人工干预，大大提升了生产效率和产品质量。
在实际应用中，基于机器视觉的缺陷检测技术已经在许多工业领域得到了成功的应用。
例如，在制造业中，机器视觉技术可以用于检测产品表面的缺陷，如划痕、裂纹和变形等。
同时，它还可以检测产品的尺寸、形状和位置等参数，以确保产品的质量符合要求。
在电子行业中，机器视觉技术可以用于检测电路板的焊接质量和元器件的位置，以防止产品在使用过程中出现故障或损坏。
此外，机器视觉技术还可以应用于食品和药品领域，以检测产品中的异物、污染和缺陷，保障公众的食品安全和健康。
基于机器视觉的缺陷检测技术在工业生产中的应用是可行的。
首先，现代工业生产已经广泛采用自动化设备和流水线生产，这为机器视觉技术提供了广阔的应用场景。
其次，随着计算机处理能力和算法的不断提升，机器视觉技术的性能和可靠性也在逐渐增强。
此外，与传统的人工目检相比，基于机器视觉的缺陷检测技术还能提高生产效率、降低人力成本和减少人为错误的发生。
基于机器视觉的工件表面缺陷检测算法研究与应用
基于机器视觉的工件表面缺陷检测算法研究与应用随着工业发展的不断推进，工件表面缺陷的检测变得越来越重要。
其中，机器视觉技术的应用为工件缺陷检测提供了一种有效的手段。
本文将针对基于机器视觉的工件表面缺陷检测算法进行研究与应用，探讨其原理和优势。
一、机器视觉技术在工件表面缺陷检测中的应用机器视觉技术是一种利用计算机视觉系统对图像进行感知、分析和处理的技术。
在工件表面缺陷检测中，机器视觉技术可以通过图像采集、处理和分析，实现对工件表面缺陷的自动检测和分类。
二、工件表面缺陷检测的算法原理1. 图像采集与预处理在工件表面缺陷检测中，首先需要采集工件表面的图像数据。
通过合适的光源和相机等设备，获取高质量的图像。
然后，进行图像预处理，包括图像去噪、图像增强等处理，以提高后续算法的准确性和稳定性。
2. 特征提取与选择提取工件表面缺陷图像中的特征是缺陷检测的关键一步。
常用的特征包括纹理特征、形状特征、颜色特征等。
根据具体情况，选择适合的特征进行提取，并进行适当的降维处理，以减少特征的维度和冗余信息。
3. 缺陷检测与分类在特征提取后，利用机器学习算法对工件图像进行缺陷检测和分类。
常用的算法包括支持向量机（SVM）、卷积神经网络（CNN）等。
通过训练模型和测试样本，实现对工件缺陷的有效检测和分类。
三、基于机器视觉的工件表面缺陷检测算法的优势1. 高效性机器视觉技术可以实现对工件表面缺陷的自动检测和分类，大大提高了检测的效率。
相比于传统的人工检测方法，机器视觉算法可以在短时间内处理大量图像数据，提高了生产力和效益。
2. 准确性基于机器学习算法的工件缺陷检测可以通过大量的样本训练和测试，从而提高检测的准确性。
机器视觉算法可以自动识别和分析工件缺陷，避免了人眼视觉疲劳和主观判断的影响，减少了误检和漏检的问题。
3. 稳定性机器视觉算法可以稳定地运行在工业生产线上，实时地对工件进行检测。
相比于人工检测的系统，机器视觉算法可以克服环境变化对检测结果的影响，并且不受人为因素的干扰。
基于机器视觉的表面缺陷检测系统的算法研究及软件设计
基于机器视觉的表面缺陷检测系统的算法研究及软件设计一、本文概述随着工业制造技术的飞速发展，产品质量与生产效率日益成为企业竞争力的核心要素。
表面缺陷检测作为产品质量控制的重要环节，其准确性和效率直接影响到产品的整体质量和企业的生产效益。
传统的表面缺陷检测方法往往依赖于人工目视检测，这种方法不仅效率低下，而且容易受到人为因素的影响，导致漏检和误检的情况时有发生。
因此，开发一种基于机器视觉的表面缺陷检测系统，实现对产品表面缺陷的快速、准确检测，已成为当前研究的热点和难点。
本文旨在研究基于机器视觉的表面缺陷检测系统的算法，并设计相应的软件系统。
通过对图像采集、预处理、特征提取、缺陷识别与分类等关键算法进行深入研究，构建一套高效、稳定的表面缺陷检测系统。
本文还将探讨如何结合机器学习、深度学习等先进算法，提高系统的自适应能力和检测精度。
本文还将关注软件系统的架构设计、界面设计、用户交互等方面的内容，确保系统的易用性和可维护性。
通过本文的研究，旨在为表面缺陷检测领域的实际应用提供理论支持和技术指导，推动机器视觉技术在工业制造领域的广泛应用，为企业提高产品质量和生产效率提供有力保障。
二、机器视觉技术基础机器视觉是一门涉及、图像处理、模式识别、计算机视觉等多个领域的交叉学科。
它利用计算机和相关设备模拟人类的视觉功能，实现对目标对象的识别、跟踪和测量，进而完成相应的自动化处理任务。
在表面缺陷检测领域，机器视觉技术发挥着至关重要的作用。
机器视觉系统主要由图像采集、图像处理、特征提取和缺陷识别等模块组成。
图像采集模块负责获取待检测物体表面的图像信息，其性能直接影响到后续处理的准确性和效率。
图像处理模块则是对采集到的图像进行预处理，如去噪、增强、滤波等操作，以提高图像质量，为后续的特征提取和缺陷识别提供有利条件。
特征提取是机器视觉系统中的关键环节，它通过对处理后的图像进行特征分析和提取，将关键信息从海量数据中筛选出来。
在表面缺陷检测中，特征提取的主要任务是提取出缺陷区域的形状、大小、颜色、纹理等关键特征，为后续的缺陷识别提供有效依据。
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the Application of Computer Technology •计算机技术应用Electronic Technology & Software Engineering 电子技术与软件工程• 111块和电子差动控制器以进行处理。
此外，在驱动控制系统中加入对电机运行整个过程中的故障信号检测模块，防止由于过压过流等故障而烧坏电机。
3 具体实施方式驾驶员通过操作转向装置发送指令，控制器通过采集操作转向相应的开关量和模拟量输入及车速传感器的车速信号（电机的转速信号），将其进行数据相应滤波、计算等，转换为请求转速数据，通过CAN 收发器转换为符合CAN 总线协议的数据发送出去。
电机控制器的CAN 收发器对接收到的CAN 数据进行数据转换，发给电机控制器。
电机控制器根据请求转速数据，通过程序文件传递函数，转为为电流数据，驱动IGBT,调节电机实际电流大小，同时采集转速信号，增益后再用于调节电流大小，从而实现差速转向。
工程车辆差动转向控制系统内部控制流程如图2所示。
系统上电后，首先执行初始化程序。
在芯片内部设置一些寄存器，然后在系统上执行校准自检。
如果发现故障判定类型和等级，该工作允许继续工作后，然后进入中断等待循环，检测输入量值的阈值。
当控制器采集到电控装置发送的转向信号超过设定阈值或滤波周期后，确定为驾驶员意图转向；与此同时读取存储在存储器中的每个传感器信号值，并驱动电机转向子程序以确定转向模式，并将点开转向装置的转角值输入给到差速转向子程序或函数，差速转向子程序或函数运算结果为驱动电机转角和目标转速。
计算左右驱动电机的速度，发给电机控制器，控制与电机速度对应的端口输出，并改变IGBT 的PWM 占空比，以改变两侧驱动电机的电流。
实现目标的差速转向，差速转向完成后，此时当转向动作完成后，电子控制系统输入模块继续检测电控装置的信号，当控制系统接收到装置回位信号后，此时电机控制器PWM 输出回到非转向状态，系统默认此次转向动作完成，控制程序返回中断，并重新检测电控装置的转向信号。
4 结语本文研究的工程车辆采用差动转向电控系统，转向性能好，可实现工程车辆的柔性转向。
电机驱动为无级变速的，转向灵活和响应迅速，减少了对轮胎的磨损，同时，还可以进<<上接110页行制动动能的能量回馈。
驱动电机以低速和高扭矩运行，整机的智能和操作的人性化将更高。
参考文献[1]高拓宇.汽车驱动轮电子差速控制方法研究[D].重庆大学,2011(04).[2]翟丽,孙逢春,谷中丽,张承宁[J].北京理工大学学报,2009(02).[3]王智晶,周波.电动四轮转向汽车电子差速问题研究[J].北京汽车,2010(06).作者简介郭瑞（1982-），男，山东省曲阜市人。
硕士学位。
工程师。
研究方向为工程车辆机电控制系统。
李东艳（1982-），女，山东省日照市人。
硕士学位。
讲师。
研究方向为机电系统控制及自动化。
作者单位1.保定长安客车制造有限公司 河北省定州市 0730002.潍坊工程职业学院 山东省青州市 262500【关键词】计算机视觉 深度学习 零件缺陷检测1 计算机视觉的概念“眼睛是心灵的窗口”根据可靠研究表明，人类对外界信息的获取百分之七十都要靠视觉来完成，眼睛是人类感知类器官中最重要也是功能最完善的一个，人工智能领域上也是如此，通过对外界环境影像或图像的获取，处理，分离以及识别。
人工智能可以获取大量的基于计算机视觉的零件缺陷检测系统文/李易健 张浩楠 黄金龙信息和数据，并针对这些数据信息采取相应的处理。
类似于这种以计算机为工具进行视觉感知和处理的相关研究领域划分为一个独立的部分，这个研究空间就是我们所了解的计算机视觉，也被称为机器视觉。
2 国内外研究现状近些年来，随着半导体行业和处理器技术的进步，以及劳动力成本的上升和对产品质量要求的提升，国外的计算机视觉技术伴随着这些需求应运而生并且蓬勃发展，随着几十年的开发和应用，到目前为止，机器视觉已经广泛应用于航空航天，智能家电，生物医学工程，人脸识别等诸多领域，并且已具有较高水平，国内的计算机视觉起步较晚，且市场远远没有饱和，大部分都是做的国外厂商的代理，有着极大的人才需求。
3 缺陷检测算法介绍3.1 图像预处理图像预处理就是通过图像出路保留有用信息，筛掉无用信息的一个过程，通过图像预处理可以加快处理速度同时增加识别正确率，从而使得特征提取、图像识别分类更加可靠。
由于刚开始采集的图像都是彩色照片，而且极有可能存在角度偏差，位置偏差，以及噪声影响所以在进行识别对比之前通常要对图像进行预处理。
因为缺陷检测对颜色信息要求不高，而且彩色图像计算繁琐，我们可以现将图像进行灰度化，然后对得到的灰度图像二值化处理，通过适当的阈值选取获得的二值图像仍具备所需的识别信息，且数据量大为减少使得计算便捷。
其中LBP 局部二值化模型应用较广，通过设定阈值来生成二值图，原理如图1所示。
3.2 图像校正与去噪由于拍照的图像不一定是正角度的，我们需要对采集的图像进行旋转，映射，平移，缩放等等的校正处理，图像校正的基本思路是，根据图像失真的原因建立相应的数学模型，从非真的图像信号中提取所需的信息，沿着图像失真的逆过程复原图像。
图像在传输和采集过程中，不可避免的会受到噪声的影响，噪声不仅会降低图像的视觉质量，还会影响图像识别112 •电子技术与软件工程 Electronic Technology & Software Engineering计算机技术应用• the Application of Computer Technology的精度，为了得到清晰易识别的图像我们可以通过滤波处理进行去噪行滤波去噪，根据噪声性质的不同，消除噪声的方法也不同，大致分为，均值滤波、中值滤波、傅里叶降噪、小波变换，对于高斯噪声（即噪声成正态分布）采用均值滤波更适合，然而对于椒盐噪声采用中值滤波效果更佳。
3.3 深度学习的概念以及核心算法3.3.1 机器学习的概念机器学习是基于数据构建数学模型的过程，常用的数学模型有概率统计模型，机器学习从数据中来，到数据中去，利用数据训练模型，然后使用模型进行数据预测，从而完成一完整的学习的过程。
机器学习算法主要分为监督学习和无监督学习以及强化学习等，当然还有半监督学习，其类型介于监督和非监督之间。
监督学习和无监督学习之间的最大区别就在于训练所用的数据是否提供输出量。
3.3.2 支持向量机英文名称为Support Vector Machine,是一类按监督学习方式对数据进行二元分类的广义线性分类器，他的核心思路就是将非线性可分的空间特征通过一定的关系映射到线性可分的空间当中来,具有非常强的使用意义，如果在n 维空间中存在着两种或多种不同类别的群体。
我们总能找到这样的一个n-1维的分界线将两类群体进行分离。
而且分离的可靠性最强。
这个思想被扩展到很多深度学习分类器的领域中去，衍生了一系列的识别算法。
在人脸识别、文本分类、等模式识别问题中有得到广泛应用。
3.3.3 Ababoost 算法Ababoost 算法全称为Adaptive Boosting ，也被称为自适应增强算法。
主要用于将预测精度低的弱分类器增强为预测精度高的强分类器，为直接构造分类器提供了新的思路和方法。
Adaboost 算法是一种提升算法，这是一种十分常见且十分有效的统计学习算法。
这类算法的特点就是：在分类问题中，他可以通过改变训练样本所占据的权重，来训练出多个分类器，将这些分类器进行线性组合就可以得到一个满足性能的强分类器。
众人拾柴火焰高，这样往往能得到较好的分类效果。
3.3.4 HOG 特征HOG 就是方向梯度直方图，是在计算机视觉和图像处理领域非常常见的一种特征提取算法，本特征提取通过统计图像中各个小区域中的方向梯度直方图，然后将其进行汇总得到。
梯度主要存在于图像的边缘地带。
局部目标能被梯度或边缘的方向进行描述。
与其他特征提取相比，HOG 具有对图像的几何变化，光学变化良好的鲁棒性等优点。
4 缺陷检测具体流程首先对拍摄的图像进行预处理，预处理包括图像的角度校正，平移，缩放等，同时由于拍摄的环境以及相机的拍摄质量问题，照片会出现或多或少的噪声干扰，这些噪声会影响对缺陷的识别提取，所以也要对图像提前进行噪声滤波，如中值滤波和均值滤波。
由于彩色图片的储存空间大，运算速度慢，逻辑复杂。
对于零件的缺陷检测来说颜色信息并无关键的作用，所以对拿到的图像优先进行灰度化和二值化处理得到二值图。
零件表面的缺陷类型有多种，最常见的就是划痕，斑点，金属氧化物等。
我们通过大量的样本进行训练。
提取LBP 特征，LBP 特征提取对光照有着很好的鲁棒性，灰度不变性，且计算速度快，实现简单，旋转不变形等特点。
LBP 特征对于纹理特征有着很高的敏感性，能够清晰的体现各区域的典型纹理，与此同时能够淡化过度区域，所以目前应用广泛。
本次采取了划痕，斑点，金属氧化物的样本各五十张。
样本来自于零件厂的废旧零件。
经过特征提取和训练分类器得到分类效率较高的系统。
对预处理后的图像进行LBP 特征提取，并通过与此前训练过的特征图像进行比对，得到各种缺陷的相似程度，若相似程度均低于10%则判定无缺陷。
若高于10%则取相似率最高的缺陷类型定义为本次识别零件的缺陷类型。
同时确定零件在圆盘中所在位置，通过机械臂抓取将对应缺陷的零件抓取到对应缺陷的区域。
之后进行下一个零件的缺陷检测。
如图2所示。
通过图2效果图我们可以看出来，通过深度学习算法我们对相应缺陷类型的零件已经能够进行一定正确率的识别。
并且通过噪声识别规避了一定的干扰，提升了识别的正确率。
同时对缺陷类型进行分类，效果较好。
与此同时次识别过程存在一点的缺点，那就是目前只能对其表面的缺陷进行识别处理，对于零件内部的缺陷不存在识别作用。
同时表面识别只能进行上表面的识别。
识别的维度较低。
可以通过旋转零件进行多个表面的缺陷识别从而增加识别维度，增加缺陷识别的实用性。
5 总结随着计算机技术近些年来的飞速发展，以及计算机计算能力及容量的巨大提升，衍生除了一系列算法和技术相结合的人工智能领域，作为人工智能领域的一颗明珠，计算机视觉吸引着大量人才去开发挖掘，计算机视觉在工业领域的应用意义也是十分重大的，通过强化学习以及图像处理便可将计算机视觉应用于工业生产中来实现生产零件的缺陷检测和识别。
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