异物在线识别中一类支持向量机机理及实现

作     者：姚富光 钟先信 唐向阳 YAO Fu-guang;ZHONG Xian-xin;TANG Xiang-yang

作者机构：重庆大学光电技术及系统教育部重点实验室重庆400030 云南昆船设计研究院云南昆明650236 

基　　金：云南省省院省校科技合作计划资助项目(No.2004XY16) 计高技1882号国家高科技产业工业过程自动化专项/企业集成自动化系统资助项目 

出 版 物：《光学精密工程》 (Optics and Precision Engineering)

年 卷 期：2009年第17卷第4期

页      码：937-942页

摘      要：针对高速异物在线识别中正常物料与异物颜色差异及异物颜色随机性的特点，研究了一类支持向量机（OC-SVM）在异物识别中的特性，提出了一种基于一类超球面支持向量机的在线识别算法。通过OC—SVM确定正常物料的颜色分布，从而对异物进行识别。在求解OC—SVM过程中，提出了超球面离心系数ω的概念，并采用Zoutendijk可行方向机制确定工作集，简化了序列最小优化算法。研究工作表明，该算法速度快，整体运算时间比LibSVM减少20％；识别率高，尤其对与正常物料颜色接近的异物有明显效果，与一维和三维正态拟合算法相比，整体识别率提高约8％～10％。

主 题 词：一类支持向量机 异物颜色随机性 异物 序列最小优化 

学科分类：1305[艺术学-设计学类] 13[艺术学] 0808[工学-自动化类] 0809[工学-计算机类] 08[工学] 081104[081104] 0804[工学-材料学] 0805[工学-能源动力学] 081101[081101] 0811[工学-水利类] 0702[理学-物理学类] 

核心收录：

D　O　I：10.3321/j.issn:1004-924X.2009.04.037

馆 藏 号：203248212...