本文關鍵詞：基于Tetrolet變換的熱軋鋼板表面缺陷識別方法

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【摘要】：通過Tetrolet變換將熱軋鋼板表面圖像分解成不同尺度和方向的子帶,提取子帶的Tetrolet高通系數(shù)矩陣特征,得到一個高維的特征矢量。利用核保局投影算法對高維特征矢量進行降維,將降維后的低維特征矢量輸入支持向量機,從而實現(xiàn)熱軋鋼板表面缺陷的分類識別。對現(xiàn)場采集到的熱軋鋼板表面圖像樣本進行試驗,包括橫向裂紋、縱向裂紋、橫向劃傷、縱向劃傷、結疤、麻點、網紋、壓痕等8類常見熱軋鋼板表面缺陷,以及氧化鐵皮和無缺陷等樣本。試驗結果表明基于Tetrolet變換方法對樣本圖像的識別率可達97.38%,比基于Curvelet變換、Contourlet變換等方法得到的識別率提高1%左右。
【作者單位】： 北京科技大學鋼鐵共性技術協(xié)同創(chuàng)新中心;北京科技大學高效軋制國家工程研究中心;
【關鍵詞】： 熱軋鋼板 表面檢測 特征提取 多尺度幾何分析 Tetrolet變換
【基金】：“十二五”國家科技支撐計劃(2012BAB19B06) 教育部博士點基金(20120006110033)資助項目
【分類號】：TG142;TP391.41
【正文快照】： 0前言 熱乳鋼板的表面質量對于所要加工的產品的性能有著重要影響,由于原料、乳制設備和加工工藝等原因,熱乳鋼板表面往往會產生多種類型的缺陷。目前,基于機器視覺的表面檢測方法由于具有 非接觸、響應快等特點,己經廣泛應用于多種工業(yè)產品表面缺陷的檢測與識別中[1],其工，

本文編號：625619