多层次信息融合在铁谱图像磨粒识别中的应用

摘要：

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决策层融合.通过与形态学滤波结果对比,验证了本文提出滤波方法的优越性;其次,不同层次的信息融合结果表明,与单独使用颜色特征和形态特征相比,异类信息融合后可实现优势互补,有效提高故障磨粒的识别准确率.

关键词：铁谱图像、图像滤波、信息融合、磨粒识别

所属期刊栏目：26

分类号：TP394.1(计算技术、计算机技术)

资助基金：国家自然科学基金资助项目51775409;装备预研共用技术和领域基金资助项目6140004030116JW08001;国家重点研发计划资助项目2017YFF0210504

在线出版日期：2018-11-28（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共10页

页码：1551-1560