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摘 要:本发明公开了一种铝型材瑕疵检测方法,属于机器学习视觉检测领域。所述方法包括以下步骤:S1:获取全部图像,进行图像预处理;S2:对预处理后的图像进行特征提取;S3:将数据集分为训练集和测试集;S4:构造和训练BRDPSO‑RF模型,同步进行特征选择和RF参数的优化;S5:应用选择好的特征子集和优化后的RF模型对测试集进行瑕疵检测。本发明通过提出BRDPSO‑RF模型同步选择最优的特征子集和随机森林RF分类器的参数优化,提高瑕疵检测的准确度,减少学习及训练的时间复杂度。
著 录 项:
专利/申请号: | CN201910889590.0 | 专利名称: | 一种铝型材瑕疵检测方法 |
申请日: | 2019-09-19 | 申请/专利权人 | |
专利类型: | 发明 | 地址: | |
专利状态: | 已下证 查询审查信息 | 分类号: | G06N3/00搜分类 铝型材 检测搜索 |
公开/公告日: | 转让价格: | 面议 | |
公开/公告号: | 交易状态: | 等待洽谈 搜索相似专利 |
交易方 | 企业 | 个人 |
买家 | 营业执照副本复印件(需盖公章) | 身份证复印件(签字) |
专利转让委托书(需盖公章)一式两份 | 专利转让委托书(需签字)一式两份 | |
专利转让协议(需盖公章)一式两份 | 专利转让协议(需签字)一式两份 | |
卖家 | 营业执照副本复印件(需盖公章) | 身份证复印件(需申请人签字) |
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专利证原件(若授权下证) | 专利证原件(若授权下证) |
日期 | 法律信息 | 备注 |