基于特征点和超球体的钢板表面缺陷识别研究

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随着市场对钢铁制品质量要求日益提高,钢板表面缺陷的检测与识别成为众多研究人员的主要课题。本文就钢板表面缺陷的检测与识别问题,在分析了大量国内外研究成果的基础上,就图像处理技术,特征提取手段和支持向量机分类技术对六种钢板表面缺陷进行研究,其主要工作和研究成果如下:(1)针对钢板表面缺陷图像的预处理问题,采用对比实验和评价指标确定了相关的预处理算法。对于缺陷图像的光照不均现象,通过灰度直方图分布指标,选择Retinex算法;对于缺陷图像中存在的噪声,通过有均方误差和峰值信噪比客观指标,选择引导滤波算法;为了获取图像中的缺陷区域,根据准确率和召回率,选择最大类间方差法对图像进行分割处理。(2)为了增加对钢板表面缺陷特征的描述,提出了一种新的基于LBP(Local Binary Pattern)图的SIFT(Scale Invariant Feature Transform)特征点统计特征。该特征以缺陷图像的LBP图为基础,提取SIFT特征点,然后对其进行不变矩和灰度统计描述。实验结果显示新的统计特征在表征缺陷方面是有效的,其类内差异较小、类间差异较大。另外,本文也通过实验选取了一些常用的特征来描述缺陷,如几何特征、灰度特征、不变矩特征、纹理特征等。(3)为了有效地识别钢板表面缺陷类型,并解决缺陷数据中绝对不平衡问题,提出了一种新的超球体支持向量机模型——绝对不平衡超球体支持向量机(Absolutely Unbalanced Hypersphere Support Vector,AUHSVM)。首先,提出一种全局-局部边界样本提取策略。利用该策略从训练集中提取不含标签噪声和离群点的边界样本,以替代训练样本,从而实现了绝对不平衡到相对不平衡的转化。然后,在SVDD-neg模型的基础上构造AUHSVM多分类模型。AUHSVM中的调节参数可改变分类超球面,进而减少了特征噪声对分类模型的不利影响。AUHSVM中的参数可在一定程度上解决多分类过程中相对不平衡问题。最终经过大量实验证明本文提出的策略和多分类算法是有效的。
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