基于PCA-SVM的带钢表面缺陷识别

摘要：

为解决带钢表面缺陷的识别问题,提出基于主成分分析和支持向量机的方法对几种典型的冷轧带钢表面缺陷识别进行算法研究:首先利用主成分分析方法对所提取的特征量进行降维;然后将降维所得到的特征量作为支持向量机的输入样本,训练支持向量机进行识别.结果表明:对常见的横折印、划痕、平整斑、锈蚀等带钢表面缺陷进行识别能达到很高的识别率.

关键词：主成分分析、特征降维、支持向量机、缺陷识别

所属期刊栏目：46

分类号：TP301(计算技术、计算机技术)

资助基金：陕西省自然科学基础研究计划项目2016JQ5106

在线出版日期：2017-11-13（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共4页

页码：100-103