【摘 要】
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针对钢铁铸坯表面检测的缺陷复杂性问题,从图像处理及图形特征角度提出一种基于显著性区域特征的算法.该算法首先对源图像进行显著性特征区域处理和Gabor小波滤波处理,得到了
【机 构】
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上海交通大学图像处理与模式识别研究所,宝山钢铁股份有限公司研究院,宝山钢铁股份有限公司设备部
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目(60873137)
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针对钢铁铸坯表面检测的缺陷复杂性问题,从图像处理及图形特征角度提出一种基于显著性区域特征的算法.该算法首先对源图像进行显著性特征区域处理和Gabor小波滤波处理,得到了对应的特征图像;然后再将2幅图像中的特征区域进行融合,得到可信度较高的缺陷特征区域图像;最后在缺陷区域中用训练好的Adaboost分类器检测缺陷,得到最终的缺陷定位结果.该算法结合了显著性特征和Gabor小波特征,既缩小了Adaboost分类器的搜索范围,也提高了排除伪缺陷的能力,具有较快的定位速度和较高的准确率.实验结果表明,该算法能获得较好的效果,具有较高的实用价值.
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