基于小波和灰度共生矩阵的带钢表面缺陷识别

Manufacturing Technology & Machine Tool(2020)

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摘要
提出了一种基于小波变换和灰度共生矩阵的带钢表面缺陷识别方法.采用小波变换分解缺陷图像并提取其低频子带信息.通过在低频子带上构造0°、45°、90°和135°四个方向的灰度共生矩阵,分别计算角二阶矩、熵、对比度和逆差矩4个特征值,共获得16个特征值,并将其输入支持向量机,完成对6类共1 800张带钢表面缺陷图像的识别,总体识别精度大于96%.实验结果表明,小波变换与灰度共生矩阵结合能有效描述带钢表面缺陷纹理特征,具有较好的识别效果.
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