【摘要】：現(xiàn)代科學(xué)技術(shù)的高速發(fā)展,傳統(tǒng)工業(yè)制造中靠人工分類瓷磚的方法已經(jīng)不能滿足現(xiàn)代制造業(yè)的要求。隨著工業(yè)4.0時(shí)代的到來,催化傳統(tǒng)制造業(yè)時(shí)代的結(jié)束,取而代之的是高新技術(shù)的發(fā)展。瓷磚分類儀的研究標(biāo)志著人類將能夠避免重復(fù)廉價(jià)勞動(dòng)力,加快現(xiàn)代化建設(shè)的步伐。與次同時(shí),圖像處理應(yīng)用在生活的方方面面,在軍事遙感、生物影像、監(jiān)控識(shí)別等領(lǐng)域也起著不可磨滅的作用。因此,將圖像方面的研究應(yīng)用到瓷磚分類具有重要意義。本文研究了針對(duì)提取不同特征對(duì)同批次生產(chǎn)的瓷磚分類準(zhǔn)確率的影響,從常規(guī)瓷磚特征提取方法入手,對(duì)特征提取當(dāng)中的灰度共生矩陣算法進(jìn)行研究,之后利用小波包分解選擇系數(shù)能量加權(quán)聯(lián)合向量(DCWC)算法提取特征量應(yīng)用到瓷磚分類當(dāng)中。同時(shí)對(duì)于瓷磚圖像的分類,研究了支持向量機(jī)分類算法,最終采用超球體支持向量機(jī)在線分類算法以提高分類準(zhǔn)確率,具體研究如下:首先,針對(duì)實(shí)際生產(chǎn)中同一生產(chǎn)線生產(chǎn)的同一批次瓷磚的分類問題進(jìn)行實(shí)際分析,對(duì)瓷磚圖像預(yù)處理,運(yùn)用拉普拉斯微分算子增強(qiáng)紋理的方法、高斯濾波算法與導(dǎo)向?yàn)V波算法等對(duì)比分析,說明了導(dǎo)向?yàn)V波算法對(duì)增強(qiáng)瓷磚圖像紋理的有效性。其次,圖像經(jīng)過頻率域小波變換,根據(jù)不同頻率部分所代表的紋理信息不同,可以通過構(gòu)建模型等其他方法,從中找到最具代表意義的特征量。對(duì)于瓷磚圖像的特征提取部分,主要介紹了GLCM和利用小波包分解特征提取算法。通過實(shí)驗(yàn)分析,實(shí)驗(yàn)分類的準(zhǔn)確性驗(yàn)證了小波包分解產(chǎn)生的系數(shù)能夠代表一定的信息特征,同時(shí)利用系數(shù)得到的小波重構(gòu)域的子圖反映了瓷磚圖像的紋理空間信息,提出了一種基于小波包分解選擇系數(shù)加權(quán)重構(gòu)(DCWC)的瓷磚圖像特征提取算法,通過該算法提取到的瓷磚圖像特征值更加有利于瓷磚圖像的分類,實(shí)驗(yàn)證明分類準(zhǔn)確率比普通方法要高。最后,從支持向量機(jī)的概念出發(fā),介紹了最大間隔和如何尋找最優(yōu)超平面,并把目標(biāo)函數(shù)的求解轉(zhuǎn)換為二次規(guī)劃問題求最優(yōu)。之后,還介紹了支持向量機(jī)分類算法,有一對(duì)一、一對(duì)多等分類算法。在實(shí)際運(yùn)用中,針對(duì)瓷磚圖像的分類選擇支持向量機(jī)(C-SVM)一對(duì)一分類,并采用網(wǎng)格參數(shù)尋優(yōu),找到最佳懲罰系數(shù)c以及最佳核半徑g。實(shí)驗(yàn)中針對(duì)不同數(shù)量大小的訓(xùn)練集與測(cè)試集進(jìn)行分類,其結(jié)果也說明了數(shù)據(jù)集的大小對(duì)瓷磚分類結(jié)果產(chǎn)生的影響。考慮到流水線上瓷磚分類的實(shí)時(shí)性,提出超球面支持向量機(jī)在線學(xué)習(xí)分類算法,隨著流水線生產(chǎn)檢測(cè)樣本的增加,不斷擴(kuò)充訓(xùn)練集,在線訓(xùn)練調(diào)整模型。在本論文中,對(duì)于此類精細(xì)圖像的分類,我們需要提取其高層次特征。我們還通過深度學(xué)習(xí)的方法,引入稀疏自編碼器,提出將小波分解的能量系數(shù)構(gòu)成的特征向量輸入到稀疏自編碼器提取二階特征,并結(jié)合時(shí)域的其他特征組合成增廣向量輸入到超球面支持向量機(jī)訓(xùn)練、分類。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,利用稀疏自編碼器提取小波域系數(shù)的二階特征聯(lián)合顏色、紋理等向量組合成的增廣特征向量實(shí)現(xiàn)了有效的特征向量提取,與改進(jìn)的支持向量機(jī)在線分類算法相結(jié)合得到的分類準(zhǔn)確率比利用卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分類的準(zhǔn)確率要高,克服了分類過擬合的缺陷。相比于K近鄰分類算法,本論文提出的方法避免了每次測(cè)試樣本時(shí)大量的計(jì)算、樣本不平衡預(yù)測(cè)偏差比較大的問題。
【學(xué)位授予單位】：廣東工業(yè)大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2019
【分類號(hào)】：TQ174.76;TP391.41
【圖文】：

d)大花磚 e)小花磚圖 2-1 不同類型的瓷磚樣本Fig. 2-1 Sample images of differen以上瓷磚樣本圖像從左到右依次為同一批次條紋定的分類經(jīng)驗(yàn)，僅僅肉眼觀察其顏色和紋理，很難判2.3 利用一階算子實(shí)現(xiàn)圖像濾波在銳化圖像的過程中，一般可以運(yùn)用空域微分算子也是在基礎(chǔ)經(jīng)典算子上改進(jìn)而來。在實(shí)際濾波操作經(jīng)典算子變換而來。這些模板的微分計(jì)算與通過變換低通或帶通濾波器具有相同特性，有的也具有較寬的典算子對(duì)于瓷磚圖像的增強(qiáng)紋理具有重要意義。常用到的濾波差分算子有 Sobel 算子，Roberts

c) 先經(jīng)高斯平滑后 Laplace 算子增強(qiáng)圖像圖 2-4 Laplace 增強(qiáng)效果對(duì)比圖Fig. 2-4 Contrast of Laplace Enhancement Ef像，圖 b)為經(jīng)過 Laplace 變化后的圖強(qiáng)后的圖像。由圖可知，經(jīng)去噪平滑后并不能很好的突出紋理特征，增加對(duì)紋理得到的效果圖提高了對(duì)比度，但引理方面需要很好的平衡。瓷磚圖像紋理了經(jīng)典梯度算子，其預(yù)處理得到的條，增強(qiáng)紋理。它們計(jì)算方向單一，對(duì)復(fù)于噪聲也比較敏感。因此，本論文利

a) 導(dǎo)向?yàn)V波結(jié)果圖 b) 瓷磚原圖像圖 2-5 瓷磚圖像導(dǎo)向?yàn)V波增強(qiáng)紋理前后對(duì)比Fig. 2-5 Contrast of Tile Image Directed Filtering Enhanced Texture圖像明顯清晰得到的紋理增強(qiáng)圖像相比為濾波之前的圖像紋理更加清單平滑，還是高斯平滑，它們都有一個(gè)共同的弱點(diǎn)，即它們都屬于各一幅自然的圖像可以被看成是有（過渡平緩的，也就是梯度較�。﹨^(qū)域的，也就是梯度較大）邊緣（也包括圖像的紋理、細(xì)節(jié)等）共同組成響圖像質(zhì)量的不利因素，我們希望將其濾除。噪聲的特點(diǎn)通常是以其方向上梯度都較大，邊緣則不同，邊緣相比于區(qū)域也會(huì)出現(xiàn)梯度的躍只有在其法向方向上才會(huì)出現(xiàn)較大的梯度，而在切向方向上梯度較小。向同性濾波（例如簡單平滑或高斯平滑）而言，在去噪的同時(shí)，圖像位的邊緣、紋理和細(xì)節(jié)也同時(shí)丟失了。而導(dǎo)向?yàn)V波，具有各向異性，圖像作為濾波內(nèi)容圖像，在導(dǎo)向圖像上實(shí)現(xiàn)局部線性函數(shù)表達(dá)，經(jīng)過

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