基于F范数的二维主成分分析算法及焊缝表面缺陷识别研究

作     者：方建雄 王肖锋 王成林 FANG Jianxiong;WANG Xiaofeng;WANG Chenglin

作者机构：天津理工大学机械工程学院天津市先进机电系统设计与智能控制重点实验室天津300384 机电工程国家级实验教学示范中心天津理工大学天津300384 

基　　金：国家重点研发计划(2018AAA0103004) 天津市科技计划重大专项(20YFZCGX00550)资助项目 

出 版 物：《光电子．激光》 (Journal of Optoelectronics·Laser)

年 卷 期：2023年第34卷第8期

页      码：872-881页

摘      要：针对传统二维主成分分析(two-dimensional principal component analysis,2DPCA)算法应用于焊缝表面缺陷识别中存在重构性能及鲁棒性较弱等问题,本文将最大化投影距离和最小化重构误差引入到目标函数中,提出了一种基于F范数的非贪婪二维主成分分析算法(non-greedy 2DPCA with F-norm,NG-2DPCA-F),该算法具有良好的鲁棒性和较低的重构误差。为了进一步提取图像的结构信息和求解出维数更小的特征矩阵,进而提出一种基于F范数的非贪婪双向二维主成分分析算法(non-greedy bilateral 2DPCA with F-norm,NG-B2DPCA-F)。最后,以含有不同噪声块的焊缝表面图像数据集进行实验,结果表明,本文所提算法在平均重构误差、重构图像与分类识别实验中均表现出良好的鲁棒性能。

主 题 词：二维主成分分析(2DPCA) 焊缝表面缺陷 特征提取 缺陷识别 

学科分类：080503[080503] 08[工学] 0805[工学-能源动力学] 0802[工学-机械学] 080201[080201] 

D　O　I：10.16136/j.joel.2023.08.0538

馆 藏 号：203123078...