基于Gabor小波和核保局投影算法的表面缺陷自动识别方法
研究了Gabor小波变换和核保局投影(Kernel locality pre-serving projections,KLPP)算法的原理,分析了热轧钢板表面缺陷的特点,提出了一种基于Gabor小波和KLPP算法的特征提取办法,并应用于热轧钢板表面缺陷自动识别.首先利用 Gabor小波将图像分解到5个尺度8个方向的40个分量中,接着对原始图像和各个分量的实部和虚部分别提取均值和方差,得到一个162维的特征向量,然后利用KLPP算法将该特征向量的维数降到21维,最后利用多层感知器网络对样本进行分类识别.本文提出的特征提取方法具有计算简单、可并行处理的特点,对沿一定方向分布的边缘和纹理具有较高的区分能力.利用从工业现场采集的缺陷图像对本文方法进行了实验,识别率达到93.87%.
Gabor小波、核保局投影、表面检测、特征提取、降维
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TP3(计算技术、计算机技术)
国家自然科学基金60705017;"十一五" 国家科技支撑计划2006BAE03A06
2010-06-21（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）
438-441
