基于熱圖像特征提取的鋁箔封口密封性檢測方法

摘要：針對鋁箔封口溫度場的分布特性進行研究,提出了一種基于RGB二次特征提取和降維算法模型,配合BP神經網絡對熱像圖進行識別。針對該方法的缺點,并以此提出了利用Gabor小波提取圖像紋理特征配合ELM極限學習機,對熱像圖樣本進行分類識別的鋁箔密封性檢測方法。對比兩種方法在相同條件下的訓練時間與檢測精度。實驗結果表明:基于Gabor小波和ELM神經網絡的算法具有響應速度快、精度高、泛化性強等優勢,可以較好的滿足鋁箔封口密封性檢測的要求。