基于旋转不变HOG特征的焊缝缺陷类型识别算法

摘要：

根据某钢管厂实际采集到的X射线焊缝图像, 并通过对焊缝缺陷多样性和形态多变性特点的研究, 给出一种基于旋转不变HOG特征提取的焊缝缺陷类型识别算法. 首先, 将项目前期己经检测到的多种缺陷进行分类和统计, 截取每幅焊缝图像的ROI部分, 构成实验所需的缺陷样本. 通过尺度变换和圆形细胞划分方式, 得到具有尺度不变性和旋转不变性的HOG特征, 将所有样本特征进行PCA降维, 维数由贡献度决定. 最后使用LSSVM模型对缺陷进行类型识别. 通过研究block块重叠范围对识别正确率的影响, 发现在一定范围内, 重叠范围越大, 识别正确率越高. 该算法通过改进传统HOG特征提取方式, 提高了缺陷识别的正确率.

关键词：缺陷类型、HOG特征提取、旋转不变性、PCA降维

所属期刊栏目：27

在线出版日期：2018-03-13（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：157-162