段志娟
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周新星
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陈分雄
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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
,
独立成分分析
,
稀疏编码
,
特征提取
,
缺陷识别
黄杰贤
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杨冬涛
,
欧阳玉平
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洪添胜
表面技术
doi:10.16490/j.cnki.issn.1001-3660.2016.10.029
目的 发展高性能、低成本基于图像处理技术的钢丝绳缺陷识别方法,实现钢丝绳磨损、锈蚀缺陷的检测.方法 首先采用邻域平均法提取钢丝绳的灰度区域特征,接着建立了基于熵统计函数以描述、量化灰度分布特征与灰度波动特征,在此基础上,选取良品、锈蚀缺陷与磨损缺陷三种类型的样品进行区域灰度、灰度分布、灰度波动特征的量化与提取.结果 经观测得到不同类型的样品在三维特征空间分布中具有明显的可区分性,基于该特点,可通过设置三维特征的阈值实现对钢丝绳合格品,锈蚀缺陷,磨损缺陷进行识别与区分.结论 该基于图像处理的检测方法可高效、准确地实现了对钢丝绳的锈蚀、磨损缺陷的识别,不仅具有学术价值,更具有实用意义,非常适用于在线检测.
关键词:
钢丝绳
,
缺陷识别
,
熵
,
灰度分布
,
灰度波动
