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摘要
随着纸张生产越来越多样化，带有花纹图案的纸张在缺陷识别时难度大大增加，传统的识别方法准确性不足。针对上述问题，研究一种基于改进支持向量机的纸张缺陷图像分类识别方法。该方法针对采集到的原始纸张图像实施灰度化、滤波前处理，对处理后的图像进行二值化，分割图像缺陷目标和背景，寻找缺陷目标边界并提取缺陷的几何特征和灰度特征。利用蝙蝠算法求取支持向量机两个关键参数的最优值，实现支持向量机改进。以几何特征和灰度特征为输入量，利用改进支持向量机实现纸张缺陷图像分类识别。结果表明：所研究方法的Kappa系数在两种样本集合中的识别都相对更高，由此说明所研究方法的识别能力更强。
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单位新疆工业职业技术学院
