[发明专利]一种基于机器视觉的工业品检测方法

权利要求书

1.一种基于机器视觉的工业品检测方法，其步骤为：

1）对每种类型的工业产品进行采样与统计，得出该类型工业产品自身色差分布的统计模型和纹理方差分布的统计模型；

2）从色差分布的统计模型中提取工业产品的色差特征，从纹理方差分布的统计模型中提取工业产品的纹理特征，根据提取的色差特征和纹理特征建立特征空间；

3）利用支持向量机SVM对该特征空间进行划分，得到最优超平面；将该最优超平面作为对待检测物品进行检测的决策分类器，即分类阈值；

4）利用粒子滤波框架对待测物品的色差与纹理进行采样，得到待检样本的统计向量；然后将该统计向量输入所述决策分类器，得到待测物品的类别。

2.如权利要求1所述的方法，其特征在于所述支持向量机SVM为线性支持向量机；所述线性支持向量机将所提取的纹理特征与色差特征形成向量，并映射到一高维空间里，在该空间里建立有一最大间隔超平面；然后在分隔超平面的两边建有两个互相平行的超平面；通过求解分隔超平面使两个平行超平面的距离最大化，得到所述最优超平面。

3.如权利要求1或2所述的方法，其特征在于得到所述最优超平面的方法为：

31)将步骤2）所提取的纹理特征和色差特征随机均分拆成n个组；

32）训练其中某一组数据并用其他组数据测试，得到第一组参数；

33）选取另外一组数据训练，用其他组数据测试得到第二组参数；以此类推进行交叉验证，共得到n组参数，比较这n组数据的识别结果，选择一组最优的参数，即得到了所述最优超平面。

4.如权利要求1所述的方法，其特征在于所述利用粒子滤波框架对待测物品的色差与纹理进行采样的方法为：

41）从待检物品的图像色差与纹理特征结合随机抽取m个样本；

42）得到每一个样本的方差统计信息；

43）针对方差统计信息，如果有差异大于设定阈值的样本，对其临近区域加大采样权重，进行重新采样，每个样本被选中的概率正比于其权重，即进行重要性采样；

44）当样本的重采样的权值小于给定的门限值时，则重新进行重要性采样。