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基于扇区邻域特征工程的玻璃封装绝缘端子缺陷检测
文献摘要：
该文提出一种基于特征工程的玻璃封装绝缘端子外观质量检测算法以替代人工肉眼检测.首先,基于绝缘端子的形状先验将待检测区域划分为若干个扇区.其次,根据玻璃封装绝缘端子图像特点提出扇区基本特征数据、扇区灰度变化率、扇区反光特征和扇区方向统计特征等4大类扇区特征提取方法,采用梯度提升决策树(GBDT)进行粗分类.为了更全面地表征扇区特性,基于粗分类结果融合最近邻扇区提出扇区近邻(SN)特征提取方法.最后,将扇区近邻特征和扇区特征都输入到GBDT分类器进行精细分类,获得检测结果.实验结果表明,提出的特征工程方法能够在合理检测时间内取得较好的检测性能,交并比为97.45％,F1为0.987,优于现有类似检测方法.
文献关键词：
外观质量检测;玻璃封装绝缘端子;扇区特征;扇区近邻特征;梯度提升决策树
中图分类号：
作者姓名：
蔡念;李炜博;黄钦豪;周帅;邱宝军;何兆泉
作者机构：
广东工业大学信息工程学院 广州 510006;惠州市广工大物联网协同创新研究院有限公司 惠州 516025;天津大学 天津 300072;工业和信息化部电子第五研究所 广州 510006
文献出处：
引用格式：
[1]蔡念;李炜博;黄钦豪;周帅;邱宝军;何兆泉-.基于扇区邻域特征工程的玻璃封装绝缘端子缺陷检测)[J].电子与信息学报,2022(05):1548-1553
A类：
玻璃封装绝缘端子,绝缘端子,扇区特征,扇区近邻特征
B类：
邻域特征,特征工程,缺陷检测,外观质量检测,检测算法,替代人工,肉眼,先验,区域划分,若干个,端子图,子图像,特征数据,灰度变化,反光,统计特征,梯度提升决策树,GBDT,最近邻,SN,分类器,精细分类,检测时间,检测性能,交并比
AB值：
0.192004
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