Abstract This text studies glass bo

Abstract This text studies glass bottle intelligent inspector based machine vision instead of manual inspection. The system structure is illustrated in detail in this paper. The text presents the method based on watershed transform methods to segment the possible defective regions and extract features of bottle wall by rules. Then wavelet transform are used to exact features of bottle finish from images. After extracting features, the fuzzy support vector machine ensemble is putted forward as classifier. For ensuring that the fuzzy support vector machines have good classification ability, the GA based ensemble method is used to combining the several fuzzy support vector machines. The experiments demonstrate that using this inspector to inspect glass bottles, the accuracy rate may reach above 97.5%.

ผลลัพธ์ (ไทย) 1:

บทคัดย่อข้อความนี้ศึกษาวิสัยทัศน์เครื่องอัจฉริยะสารวัตรตามขวดแก้วแทนการตรวจสอบด้วย โครงสร้างของระบบจะแสดงรายละเอียดในเอกสารนี้ ข้อความแสดงวิธีการที่อิงวิธีแปลงลุ่มน้ำส่วนงานภูมิภาคบกพร่องไป และดึงคุณสมบัติของผนังขวดตามกฎ แล้ว เดียวจะใช้คุณลักษณะที่แน่นอนของขวดเสร็จจากภาพ หลังจากการแยกคุณลักษณะ putted วงดนตรีเครื่องเวกเตอร์สนับสนุนเลือนไปข้างหน้าเป็นลักษณนาม ความมั่นใจว่า เครื่องเวกเตอร์สนับสนุนเลือนมีความสามารถในการจำแนกดี วิธี GA คะแนนวงใช้การรวมเวกเตอร์เครื่องหลายของสนับสนุนเลือน การทดลองแสดงให้เห็นว่า ใช้ตัวตรวจสอบนี้เพื่อตรวจสอบขวดแก้ว อัตราความถูกต้องอาจถึงเหนือ 97.5%

ผลลัพธ์ (ไทย) 2:

บทคัดย่อข้อความนี้ศึกษาขวดแก้วสารวัตรมองเห็นเครื่องอัจฉริยะตามแทนคู่มือการตรวจสอบ โครงสร้างระบบจะแสดงให้เห็นในรายละเอียดในบทความนี้ ข้อความที่นำเสนอวิธีการที่อยู่บนพื้นฐานของลุ่มน้ำเปลี่ยนวิธีการในส่วนของภูมิภาคที่มีข้อบกพร่องที่เป็นไปได้และคุณสมบัติของสารสกัดของผนังขวดตามกฎ จากนั้นแปลงเวฟเล็ตที่ใช้ในการคุณสมบัติที่แน่นอนของขวดเสร็จจากภาพ หลังจากการสกัดคุณลักษณะการสนับสนุนเลือนเครื่องเวกเตอร์ทั้งมวล putted ไปข้างหน้าจะเป็นตัวแบ่ง เพื่อให้มั่นใจว่าเลือนการสนับสนุนเครื่องเวกเตอร์มีความสามารถในการจัดหมวดหมู่ที่ดี GA ตามวิธีทั้งมวลจะใช้ในการสนับสนุนการรวมเลือนเครื่องเวกเตอร์หลาย การทดลองแสดงให้เห็นว่าการใช้การตรวจสอบนี้เพื่อตรวจสอบขวดแก้ว, อัตราความถูกต้องอาจถึงข้างต้น 97.5%