混合特征集与MK-SVM的带钢表面缺陷辨识

作     者：陈法法 邓斌 刘莉莉 陈保家 肖文荣 CHEN Fafa;DENG Bin;LIU Lili;CHEN Baojia;XIAO Wenrong

作者机构：三峡大学水电机械设备设计与维护湖北省重点实验室湖北宜昌443002 

基　　金：国家自然科学基金项目(51975324) 湖北省教育厅科研项目(B2021036) 宜昌市自然科学研究项目(A21-3-002) 水电机械设备设计与维护湖北省重点实验室开放基金项目(2021KJX07) 

出 版 物：《机械科学与技术》 (Mechanical Science and Technology for Aerospace Engineering)

年 卷 期：2023年第42卷第5期

页      码：785-792页

摘      要：针对带钢表面缺陷难以有效辨识的问题,设计基于混合域特征集与多核支持向量机的带钢表面缺陷分类辨识方法。首先基于灰度特征、纹理特征计算带钢表面缺陷的图像特征指标量,构造混合域特征集,再将混合域特征集输入给多核支持向量机实现带钢表面缺陷的分类辨识。实验结果表明,该方法能够有效提取带钢表面缺陷的低维敏感特征,辨识精度高,泛化能力强,可以应用于工程企业带钢表面缺陷的分类辨识。

主 题 词：带钢 缺陷辨识 视觉图像 混合域特征集 多核支持向量机 

学科分类：08[工学] 080203[080203] 0835[0835] 0802[工学-机械学] 081202[081202] 0812[工学-测绘类] 080201[080201] 

核心收录：

D　O　I：10.13433/j.cnki.1003-8728.20230143

馆 藏 号：203122019...