【摘 要】
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针对铁谱图像磨粒识别中异类信息综合利用率较低的问题，提出多层次信息融合的铁谱图像磨粒识别方法。首先，在铁谱图像二值化分割的基础上进行二值滤波，结合彩色铁谱图的R、G、B
【机 构】
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西安交通大学机械工程学院,新疆大学机械工程学院
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目(No.51775409);装备预研共用技术和领域基金资助项目(No.6140004030116JW08001);国家重点研发计划资助项目(No.2017YFF0210504)
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针对铁谱图像磨粒识别中异类信息综合利用率较低的问题，提出多层次信息融合的铁谱图像磨粒识别方法。首先，在铁谱图像二值化分割的基础上进行二值滤波，结合彩色铁谱图的R、G、B三分量，实现铁谱图像的彩色滤波。其次，以实际采集的磨粒图像样本为例，提取滤波后二值图像的形态特征，以及滤波后彩色图像的颜色特征；在特征层利用PCA对异类特征进行维数约简，并结合SVM和k-fold交叉验证，实现形态特征和颜色特征的特征层融合；在决策层将异类特征的SVM概率输出结果作为D-S证据理论的基本概率分配函数，实现形态特征和颜色特征的
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