文献类型：期刊文章

作　　者：胡凯[1,2] 张志辉[2] 蒋向前[1,3] 孔令豹[2]

机构地区：[1]华中科技大学机械学院仪器系,武汉430074 [2]香港理工大学工业工程系先进光学制造中心 [3]哈德斯菲尔德大学

出　　处：《组合机床与自动化加工技术》

基　　金：国家自然科学基金重点项目微型机械电子系统(MEMS)测试计量技术与理论研究(50535030);香港理工大学研究委员会(G-YE95)

年　　份：2009

期　　号：9

起止页码：7-10

语　　种：中文

收录情况：AJ、BDHX、BDHX2008、INSPEC、RCCSE、ZGKJHX、核心刊

摘　　要：微镜阵列作为现在广泛应用的一种微米量级的微小型光学元件,缺陷识别是其加工制造的一个重要问题。文章着重于微镜特征提取和微镜阵列的评定。使用Gabor滤波和灰度共生矩阵提取缺陷特征,提出了基于支持向量机的多类分类缺陷识别方法.根据统计学原理,使用核函数将样本映射到高维空间进行训练.综合各种核函数的测试准确率,得到解决该问题的最佳核函数.通过比较不同的多类分类算法,提出了基于DAGSVM的诊断模型。并通过不同的特征向量与和不同的分类器的比较,实验结果表明该方法识别率高,识别速度快,容错性好,而且能够正确识别有缺陷的微镜图像。

关 键 词：微镜阵列  GABOR 滤波 支持向量机

分 类 号：TG156]