专利汇可以提供一种基于机器学习的注塑产品缺陷分类方法专利检索,专利查询,专利分析的服务。并且本 发明 提出一种基于 机器学习 的注塑产品 缺陷 分类方法,包括以下步骤:采集训练样本;将训练样本输入分类器中训练得到完成训练的分类器;对拍摄装置预设拍摄时间周期,获取待分类产品的图像并对其进行预处理;将待分类产品的图像输入完成训练的分类器中得到分类标签,再经独热编码转码得到标签矩阵;对标签矩阵进行堆叠处理,得到包含标签信息的堆叠矩阵;对堆叠矩阵进行数据分离,得到低秩矩阵和稀疏矩阵,将稀疏矩阵分解为训练样本的噪声和待分类产品的图像的噪声;对低秩矩阵进行 迭代 ,取迭代后的最优解所对应的标签矩阵作为优化后的标签矩阵;注塑产品系统将优化后的标签矩阵转换为机器 信号 ,实现生产线上机器对注塑产品缺陷分类的控制。,下面是一种基于机器学习的注塑产品缺陷分类方法专利的具体信息内容。
1.一种基于机器学习的注塑产品缺陷分类方法,其特征在于,包括以下步骤:
S1:采集带有各类缺陷类型的注塑产品的图像作为训练样本,并对其进行预处理;
S2:将所述训练样本输入KNN分类器中训练,得到完成训练的KNN分类器;
S3:对拍摄装置预设拍摄时间周期,获取待分类产品的图像,并对其进行预处理;
S4:将所述完成预处理的待分类产品的图像输入所述完成训练的KNN分类器中,得到分类标签y,并将所述分类标签经独热编码转码后得到标签矩阵P;
S5:对所述标签矩阵P进行堆叠处理,得到包含标签信息的堆叠矩阵X;
S6:基于RPCA模型对所述堆叠矩阵X进行数据分离,得到一个包含真实测试结果的低秩矩阵Z,以及一个包含测试误差的稀疏矩阵E,并采用块稀疏方法将稀疏矩阵E分解为训练样本的噪声Ex和待分类产品的图像的噪声Ep;
S7:采用拉格朗日函数对低秩矩阵Z进行迭代,取迭代后的最优解Z所对应的标签矩阵P作为优化后的标签矩阵P′;注塑产品系统将优化后的标签矩阵P′转换为机器信号,实现生产线上机器对注塑产品缺陷分类的控制。
2.根据权利要求1所述的注塑产品缺陷分类方法,其特征在于:所述S1步骤中,对所述训练样本进行预处理的步骤包括:
S11:对所述训练样本中的图像[t1,t2,...,tn]进行人工标签,得到图像标签集合[s1,s2,...,sn];
S12:对所述训练样本中的图像[t1,t2,...,tn]进行灰度化,并对其二维域做参数变换,其变换公式如下:
tn′=tn×τ
其中,τ表示变换系数;
S13:对所述完成变换的图像[t1′,t2′,...,tn′]进行归一化处理,得到图像矩阵Xtrain=[q1,q2,...,qn];
S14:采用独热编码对所述图像标签集合[s1,s2,...,sn]进行转码处理,得到标签矩阵Ytrain=[s1′,s2′,...,sn′]。
3.根据权利要求2所述的注塑产品缺陷分类方法,其特征在于:所述S3步骤中,对所述待分类产品的图像进行预处理的具体步骤包括:
S31:对所述待分类产品的图像[a1,a2,...,an]进行灰度化,并对其二维域做参数变换,其变换公式如下:
an′=an×τ
其中,τ表示变换系数;
S32:对所述完成变换的图像[a1′,a2′,...,an′]进行归一化处理,得到图像矩阵Xtest=[r1,r2,...,rn]。
4.根据权利要求3所述的注塑产品缺陷分类方法,其特征在于:所述S5步骤中,所述包含标签信息的堆叠矩阵X的表达公式如下:
5.根据权利要求4所述的注塑产品缺陷分类方法,其特征在于:所述S6步骤中,所述稀疏矩阵E的表达公式如下:
其中,Ex表示训练样本的噪声,Ep表示待分类产品的图像的噪声,且Ex和Ep中的权重α和β为超参数。
6.根据权利要求5所述的注塑产品缺陷分类方法,其特征在于:所述S7步骤中,对低秩矩阵Z进行迭代所使用的拉格朗日函数形式为:
s.t X=Z+E
采用凸放松将所述拉格朗日函数转化为增广拉格朗日函数:
其中,Φ表示拉格朗日乘子,ρ表示惩罚系数;
采用交替方向乘子算法、软阈值法以及奇异值分解法对所述增广拉格朗日函数进行求解得到最优解Z中标签矩阵P优化后的结果P′,其中,采用交替方向乘子算法使得函数结果最小时,即Z的核范数最小时,此时的Z即为最优解Z。
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