【摘 要】
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由于高温铸坯表面存在着氧化铁皮、保护渣等干扰因素,采用传统图像识别方法存在着大量的“误识”.根据高温铸坯表面图像的特点,本文提出了一种基于轮廓波变换的表面缺陷识别
【机 构】
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北京科技大学高效轧制国家工程研究中心,北京 100083
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由于高温铸坯表面存在着氧化铁皮、保护渣等干扰因素,采用传统图像识别方法存在着大量的“误识”.根据高温铸坯表面图像的特点,本文提出了一种基于轮廓波变换的表面缺陷识别方法.通过轮廓波变换将图像分解成不同尺度和方向的子带,提取子带的轮廓波系数统计特征,得到一个高维的特征向量.利用核保局投影算法对高维特征向量进行降维,将降维后的低维特征向量输入支持向量机,对高温铸坯表面图像进行分类识别.通过现场采集到的裂纹缺陷样本图像进行试验,结果表明,本文方法对裂纹缺陷的识别率可达93.69％,比传统的灰度共生矩阵和小波方法具有更高的识别率.
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