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自适应优化Gabor滤波器的带钢表面缺陷分类

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【作者】 王粟李庚曾亮

【Author】 WANG Su;LI Geng;ZENG Liang;Hubei Key Laboratory for High-efficiency Utilization of Solar Energy and Operation Control of Energy Storage,Hubei University of Technology;Hubei Power Grid Intelligent Control and Equipment Engineering Technology Research Center,Hubei University of Technology;

【机构】 湖北工业大学太阳能高效利用及储能运行控制湖北省重点实验室湖北工业大学湖北省电网智能控制与装备工程技术研究中心

【摘要】 带钢表面缺陷纹理存在复杂性、多样性,导致对带钢表面纹理缺陷进行分类十分困难,为此,提出一种基于鲸鱼群算法的自适应优化Gabor滤波器。首先,利用各项异性扩散滤波抑制缺陷图片之中的伪边缘,再以不同种类缺陷特征的类间差最大作为目标函数,Gabor滤波器的参数为优化变量,采用鲸鱼群算法对Gabor参数进行寻优;然后,将所得到的Gabor特征进行融合;最后,导入分类器之中进行分类。实验结果表明,该方法具有较好的区分性和鲁棒性,针对常见的带钢表面缺陷,如冲孔、污渍、刮边、黑氧化条、结疤等最终的分类精度能达到97.5%。

【基金】 国家自然科学基金资助项目(61601176);国家自然科学基金资助项目(41601394);湖北工业大学博士科研启动基金资助项目(BSQD2017008)
【所属期刊栏目】 信号分析与图像处理 (2020年15期)
  • 【DOI】10.16652/j.issn.1004-373x.2020.15.012
  • 【分类号】TN713;TP391.41;TG142
  • 【下载频次】14
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