基于机器学习算法的缺损米粉块在线快速检测

谭卢敏; 冯新刚

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基于机器学习算法的缺损米粉块在线快速检测

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目的:实现缺损米粉块的快速在线检测。方法:提出运用机器学习算法对缺损米粉块检测数据进行分析。通过相机对米粉块进行非接触式数据采集,图像上传及处理后,获取米粉块的轮廓周长和面积、近似轮廓的周长和面积、近似轮廓点数、轮廓外接圆半径6个特征数据,依据米粉块样本数据特点,运用支持向量机(SVM)分类算法对米粉块的多特征数据组成的样本集进行分析。结果:通过与5种算法测试对比,GBDT分类算法平均准确率89%,用时1.10 s;KNN分类算法平均准确率88%,用时0.23 s;Logistic Regression分类算法平均准确率88%,用时0.68 s;Random Forest分类算法平均准确率87%,用时0.47 s;tree分类算法平均准确率87%,用时0.084 s;SVM分类算法检测平均准确率最高,达95%,平均用时最短,为0.00097 s。结论:利用SVM分类算法进行米粉块缺损检测准确率高、用时短,适用于生产线的在线检测。

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来源
《食品与机械》 |2022年第5期|78-81|共5页
作者
谭卢敏; 冯新刚;
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作者单位

江西理工大学应用科学学院;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类计算技术、计算机技术;
关键词
机器学习; 支持向量机; 米粉块; 缺损检测;

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