关键词：测量;激光散斑;食品包装;缺陷检测;机器视觉
摘 要：为了验证激光散斑成像技术在休闲食品包装缺陷检测方面的可行性。本研究搭建了激光散斑测量系统，对存在缺陷（涨袋、漏气）部位以及无缺陷部位的食品包装进行激光散斑图像采集。对预处理后的散斑图像进行灰度直方图特征提取，提取均值、方差、峰值和偏度这4个特征，再根据灰度共生矩阵，提取散斑图像的角二阶矩（ASM）、熵（ENT）、惯性矩（INE）和相关性（COR）4种特征以及相应标准差，共计12组特征。使用随机森林（RF）、K最近邻（KNN）、支持向量机（SVM）、二元逻辑回归（LR）和线性判别分析（LDA）模型对提取到的特征进行分类，结果显示随机森林模型对食品包装的分类效果最好，准确率达到了96.08%。利用随机森林进行特征重要性评估，根据特征重要性得分利用单一特征量、特征量两两组合和特征量三三组合方法对特征进行分析，得到特征量两两组合效果最佳，分类准确率达到了94.12%。测试结果表明将激光散斑成像技术结合机器视觉应用在食品包装缺陷检测上面是可行的。
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