A Flexible Machine Vision System for Small Parts Inspection Based on a Hybrid SVM/ANN Approach
Notice bibliographique
Résumé
The automated inspection and sorting of parts is a common application of Machine Vision (MV). The sorting of parts is possible only after reliable classification. The goal of this thesis was to develop and validate a flexible MV system that can reliably classify small parts. Support Vector Machines (SVMs) and Artificial Neural Networks (ANNs) are popular choices as classification algorithms. Classifiers developed from supervised algorithms perform well when trained for a specific application with known classes. Their drawback is that they are considered inflexible as they cannot be easily applied to a different application without extensive retuning. Moreover, for a given application, they do not perform properly if there are unknown classes. Classifiers developed from semi-unsupervised algorithms can work with unknown classes but cannot work with multiple known classes. A novel solution to these limitations has been developed using a hybrid two-layered approach with supervised SVMs, semi-unsupervised SVMs and supervised ANNs. With the hybrid approach as the basis for the classifier, a flexible MV system was designed with four key characteristics: 1) cost effective hardware, 2) a realistic and manageable image database, 3) an effective image conditioning process and 4) a comprehensive features library. Four hybrid classification methods were developed and tested: 1) semi-unsupervised SVM followed by supervised SVM (USVM-SSVM), 2) supervised SVM followed by semi-unsupervised SVM (SSVM-USVM), 3) semi-unsupervised SVM followed by supervised ANN (USVM-SANN) and 4) supervised ANN followed by semi-unsupervised SVM (SANN-USVM). The target performance criteria for the system was an accuracy of 95% with 0% false positives. To validate the system and to demonstrate its flexibility, experiments were conducted with two hardware setups, three applications (gears, connectors, coins) and five sets of high quality images with known/unknown classes. The effect of image quality was studied by digitally blurring and dimming the conditioned images. It was found that SANN-USVM gave the best results and exceeded the target performance criteria. A software package known as FlexMVS for Flexible Machine Vision System was written to evaluate the hybrid approach and to enable easy execution of the image conditioning, feature extraction and classification steps.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,001 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».