基于改进多尺度采样算法的焊缝缺陷图像识别

摘要：

为使焊缝缺陷图像特征提取更完整,提出一种多尺度采样分析的焊缝缺陷识别方法.对原有多尺度算法的符号模式进行改进,使其相比原来增加两个划分区间;利用控制变量法确定焊缝图像识别的最优尺度数为2,最佳邻域像素数为12;提取焊缝图像的多尺度特征,连接各个尺度下的特征向量用于表示焊缝图像}用最近邻分类器对缺陷图像进行识别;考虑实际生产中缺陷种类的多样性,对缺陷图像做9个不同角度的旋转.综合实验结果表明,该方法具有较高的识别率且具有旋转不变性,实验中对复杂缺陷图像识别率超过91.71％,优于现有方法,能够满足实际需要.

关键词：无损检测、缺陷识别、多尺度分析、小波变换、最近邻分类器

所属期刊栏目：40

分类号：TP391.41(计算技术、计算机技术)

资助基金：国家自然科学基金项目51474095;河南省重点攻关基金项目152102210277;河南省产学研合作基金项目172107000006;河南省高校科技创新团队支持计划基金项目17IRTSTHN010;河南科技大学科技创新团队基金项目2015XTD011;河南科技大学重大产学研合作培育基金项目2015ZDCXY03

在线出版日期：2019-06-27（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共6页

页码：1196-1200,封3