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提出了一种结合小波变换和RFPCA(robust fuzzy PCA)的特征提取方法,利用SVM(Support Vector Machine)分类器来分类缺陷图像。小波变换具有保留主要信息、去除噪声、多分辨率、去相关性等特点;对变换后的图像采用RFPCA进行识别,可以降低图像噪声的影响。由于小波变换后的图像只为原图像的1/4,大大降低了图像矩阵的数据量,可以用在需要大量训练样本和测试样本的情况。实验结果表明,所提出的方法在识别率有所提高,大大减少了样本训练和识别的时间。