%0 Journal Article %A 黄广俊 %A 邓元龙 %T 融合改进LBP和SVM的偏光片外观缺陷检测与分类 %D 2020 %R 10.3778/j.issn.1002-8331.1908-0407 %J 计算机工程与应用 %P 251-255 %V 56 %N 22 %X

偏光片的外观缺陷是影响TFT-LCD面板质量的重要因素之一。为提高偏光片外观缺陷图像识别的准确性,提出一种改进局部二值模式(Local Binary Pattern,LBP)描述符和支持向量机(Support Vector Machine,SVM)的识别方法。缺陷图像通过暗场成像原理获得,将缺陷图像划分为不同的区,对每一个区域提取LBP特征并组成高维复合特征。将不同分区的像素均值特征与LBP复合特征进行集成,利用主成分分析(Principal Component Analysis,PCA)消除特征间的相关性和噪声,使用线性判别分析(Linear Discriminant Analysis,LDA)进一步投影变换至低维特征,使用支持向量机对上述特征进行分类。结合改进LBP描述符、PCA、LDA和SVM四种算法的优点,在总数250的数据库中进行仿真实验,结果表明,该方法识别准确率达到99.2%,单张图像识别时间为0.92 s,完全满足工业生产线的实际应用要求。

%U http://cea.ceaj.org/CN/10.3778/j.issn.1002-8331.1908-0407