基于词袋特征算法的药品分层缺陷检测
来源：计算机工程杂志2018年第6期北京时间：
作者：刘玉环,唐庭龙,陈胜勇
单位：1.天津理工大学 计算机与通信工程学院,天津 300384; 2.浙江工业大学 计算机科学与技术学院,杭州 310023
摘要：在制药领域,人工检测药品速度慢、效率低,而图像处理的方法需要大量样本且适应性差。针对以上问题,提出特征提取与机器学习相结合的方法,介绍用于目标区域特征提取的词袋特征(BOF)算法,分析BOF算法的最佳参数取值,并采用支持向量机对药品分层缺陷进行分类检测。实验结果表明,该方法能使药品达到较高的分类精度,并且满足工业生产实时检测的要求。
关键词：药品分层,缺陷检测,特征提取,机器学习,词袋模型,支持向量机
基金资助：国家自然科学基金(U1509207)。
