【摘 要】
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针对带钢表面缺陷的几何与纹理分布情况复杂多变、类内缺陷分布形式不固定等特点,提出了一种基于局部特征加权编码的带钢表面缺陷特征提取算法。首先,利用SURF算子提取带钢表
【基金项目】
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国家自然科学青年基金项目(61403119);河北省自然科学青年基金(F2014202166)
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针对带钢表面缺陷的几何与纹理分布情况复杂多变、类内缺陷分布形式不固定等特点,提出了一种基于局部特征加权编码的带钢表面缺陷特征提取算法。首先,利用SURF算子提取带钢表面缺陷图像的局部特征。然后,对这些特征进行统计分析后提取能够表征缺陷的关键特征。最后利用TFIDFIG算法和硬量化编码算法对这些关键特征进行加权编码,构造各种不同类型的缺陷特征表示形式。通过对实际带钢生产线上采集的缺陷数据进行验证分析,相比于已有分类算法,该算法提取的缺陷特征能够有效地提高缺陷的识别率,平均识别率达到了99.45%。
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