高斯差分空間的多尺度改進(jìn)CLBP對(duì)帶鋼表面缺陷的分類(lèi)
發(fā)布時(shí)間:2024-06-04 05:51
提出一種引入高斯差分空間的改進(jìn)多尺度完全局部二值模式對(duì)帶鋼表面進(jìn)行分類(lèi),解決由于帶鋼表面缺陷紋理存在復(fù)雜性和多樣性,導(dǎo)致對(duì)帶鋼表面缺陷進(jìn)行分類(lèi)難度大的問(wèn)題.首先,根據(jù)人類(lèi)的視覺(jué)注意機(jī)制,采用高斯差分空間對(duì)帶鋼表面缺陷進(jìn)行預(yù)處理.然后,采用多尺度改進(jìn)的完全局部二值模式對(duì)預(yù)處理之后的圖片進(jìn)行特征提取.最后,采用非線(xiàn)性流行學(xué)習(xí)的方式對(duì)特征進(jìn)行降維,并導(dǎo)入分類(lèi)器中進(jìn)行分類(lèi).實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明:該方法具有較好的區(qū)分性;針對(duì)常見(jiàn)的沖孔、污漬、刮邊、黑氧化條、結(jié)疤等帶鋼表面缺陷,其最終的分類(lèi)精度能達(dá)到95.7%,優(yōu)于目前傳統(tǒng)的方式.
【文章頁(yè)數(shù)】:7 頁(yè)
【文章目錄】:
1 相關(guān)工作
1.1 高斯差分空間
1.2 LBP算子
2 多尺度改進(jìn)的CLBP特征提取
2.1 改進(jìn)的CLBP算子
2.2 流行學(xué)習(xí)
3 實(shí)驗(yàn)描述及結(jié)果分析
3.1 實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)
3.2 實(shí)驗(yàn)流程
3.3 實(shí)驗(yàn)結(jié)果及分析
4 結(jié)論
本文編號(hào):3988962
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1 相關(guān)工作
1.1 高斯差分空間
1.2 LBP算子
2 多尺度改進(jìn)的CLBP特征提取
2.1 改進(jìn)的CLBP算子
2.2 流行學(xué)習(xí)
3 實(shí)驗(yàn)描述及結(jié)果分析
3.1 實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)
3.2 實(shí)驗(yàn)流程
3.3 實(shí)驗(yàn)結(jié)果及分析
4 結(jié)論
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