【摘 要】
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将冷轧带钢表面缺陷图像中的所有像素作为高维空间中的特征向量,利用有监督非线性降维方法对其进行减维后再进行缺陷的分类.该方法解决了冷轧带钢表面缺陷自动分类中的特征提
【机 构】
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北京科技大学机械工程学院,北京科技大学高效轧制国家工程研究中心
【基金项目】
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中国科学院资助项目，国家科技攻关项目
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将冷轧带钢表面缺陷图像中的所有像素作为高维空间中的特征向量,利用有监督非线性降维方法对其进行减维后再进行缺陷的分类.该方法解决了冷轧带钢表面缺陷自动分类中的特征提取和特征选择的困难,避免了分类器特征维数过高的问题,并可以用于动态数据的在线识别和聚类.用这种降维方法并结合K近邻分类器与支持向量机对现场采集到的缺陷样本数据集进行试验,结果表明经过降维预处理后,2种分类器的性能都得到了很大的提高.
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