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基于独立成分分析的冷轧带钢表面缺陷识别

段志娟，周新星，陈分雄，孙林

钢铁研究学报

为了提高冷轧带钢表面缺陷识别率，提出基于独立成分分析(ICA)的缺陷图像特征提取方法。通过ICA建立缺陷图像的统计生成模型，从缺陷库中自适应地估计ICA基向量，将缺陷图像向基向量张成的空间投影，从而将图像变换到ICA域，图像在ICA域内的表示即为相应的特征向量。这种特征元素之间统计独立，是图像的稀疏编码。试验表明，本方法提取的特征优于常用的几何、纹理、不变矩特征，缺陷识别率较现有方法得到了提高。

关键词: 带钢表面缺陷 , independent component analysis (ICA) , sparse coding , feature extraction , defect recognition