| 基于麻雀搜索算法优化支持向量机的瓶盖装配检测研究 |
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| 引用本文： | 张冬至,韩栋星,毛瑞源,郗广帅.基于麻雀搜索算法优化支持向量机的瓶盖装配检测研究[J].河南师范大学学报(自然科学版),2023(1):29-38+171. |
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| 作者姓名： | 张冬至 韩栋星 毛瑞源 郗广帅 |
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| 作者单位： | 中国石油大学(华东)控制科学与工程学院 |
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| 基金项目： | 国家自然科学基金(51407200)； |
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| 摘 要： | 针对基于支持向量机的瓶盖装配检测算法准确度不高、调参难度大的问题，提出通过麻雀搜索算法(Sparrow Search Algorithm, SSA)对支持向量机(Support Vector Machines, SVM)的关键参数寻找最优解.采集瓶盖部位图像，包括标准、歪斜、铝塑分离、胶塞缺失、高盖5种类型.提取6个典型特征构建数据集，采用二分类支持向量机分类，分别通过遗传算法、粒子群算法和麻雀搜索算法对支持向量机参数进行调节.训练结果表明，麻雀搜索算法优化后的支持向量机模型测试准确率达到98.33%,高于其他几种算法.基于SSA-SVM的瓶盖装配检测模型识别精度高，调参速度快，泛化能力强.
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| 关 键 词： | 瓶盖装配检测 机器视觉 图像处理 支持向量机(SVM) 麻雀搜索算法(SSA) |
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