自适应优化Gabor滤波器的带钢表面缺陷分类

摘要：

带钢表面缺陷纹理存在复杂性、多样性,导致对带钢表面纹理缺陷进行分类十分困难,为此,提出一种基于鲸鱼群算法的自适应优化Gabor滤波器.首先,利用各项异性扩散滤波抑制缺陷图片之中的伪边缘,再以不同种类缺陷特征的类间差最大作为目标函数,Gabor滤波器的参数为优化变量,采用鲸鱼群算法对Gabor参数进行寻优;然后,将所得到的Gabor特征进行融合;最后,导入分类器之中进行分类.实验结果表明,该方法具有较好的区分性和鲁棒性,针对常见的带钢表面缺陷,如冲孔、污渍、刮边、黑氧化条、结疤等最终的分类精度能达到97.5％.

关键词：Gabor滤波器、带钢表面缺陷分类、伪边缘抑制、参数寻优、鲸鱼群算法、特征融合

所属期刊栏目：43

分类号：TN911.73-34;TP181

资助基金：国家自然科学基金资助项目;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：2020-08-04（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：51-56