基于小波和灰度共生矩阵的带钢表面缺陷识别

摘要：

提出了一种基于小波变换和灰度共生矩阵的带钢表面缺陷识别方法.采用小波变换分解缺陷图像并提取其低频子带信息.通过在低频子带上构造0°、45°、90°和135°四个方向的灰度共生矩阵,分别计算角二阶矩、熵、对比度和逆差矩4个特征值,共获得16个特征值,并将其输入支持向量机,完成对6类共1 800张带钢表面缺陷图像的识别,总体识别精度大于96％.实验结果表明,小波变换与灰度共生矩阵结合能有效描述带钢表面缺陷纹理特征,具有较好的识别效果.

关键词：小波变换、灰度共生矩阵、带钢表面缺陷识别、特征提取、支持向量机

分类号：TP391.4(计算技术、计算机技术)

资助基金：山东省自主创新及成果转化专项;山东省高等学校科技发展计划

在线出版日期：2020-05-21（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：120-123