高斯差分空间的多尺度改进CLBP对带钢表面缺陷的分类

摘要：

提出一种引入高斯差分空间的改进多尺度完全局部二值模式对带钢表面进行分类,解决由于带钢表面缺陷纹理存在复杂性和多样性,导致对带钢表面缺陷进行分类难度大的问题.首先,根据人类的视觉注意机制,采用高斯差分空间对带钢表面缺陷进行预处理.然后,采用多尺度改进的完全局部二值模式对预处理之后的图片进行特征提取.最后,采用非线性流行学习的方式对特征进行降维,并导入分类器中进行分类.实验结果表明:该方法具有较好的区分性;针对常见的冲孔、污渍、刮边、黑氧化条、结疤等带钢表面缺陷,其最终的分类精度能达到95.7％,优于目前传统的方式.

关键词：带钢表面、缺陷分类、多尺度完全局部二值模式、高斯差分空间、特征提取、非线性流行学习

所属期刊栏目：41

分类号：TG356.21;TP391.41(金属压力加工)

资助基金：国家自然科学基金资助项目;湖北工业大学博士科研启动基金资助项目

在线出版日期：2020-07-28（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共7页

页码：534-540