《表1 青梅缺陷检测测试结果》

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《基于高斯混合模型的青梅表面缺陷检测识别技术》

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青梅缺陷检测测试结果见表1。从表1可以看出，在对测试集中77张青梅缺陷图片利用GMM、MLP、SVM 3种分类器分类对比后发现，GMM分类器的误判数量少于MLP、SVM。其中，GMM对青梅缺陷检测分类的准确率达96.10%，相比于MLP、SVM算法，缺陷检测准确率分别提高了14.28%和7.79%，说明利用多模态精确量化事物的高斯混合模型相比MLP、SVM更适用于对青梅缺陷的检测。