期刊专题

10.16652/j.issn.1004-373x.2017.23.012

面向再制造服务的回转类表面缺陷识别

引用
再制造活动现场复杂的环境对获取清晰的再制造目标表面缺陷图像造成了困难,针对这一问题提出一种结合频域与空域特征进行回转类表面缺陷识别的方法.首先使用非下采样Contourlet变换提取原始图像中各尺度下的Con-tourlet系数特征,并与图像中的灰度纹理特征组合;再采用基于径向基核函数的PCA分析方法对原始特征进行降维处理;最后,利用最小二乘概率分类方法对降维后的特征进行分类.通过对现场采集的图像进行案例分析,所提出的分类识别方法对4类再制造轧辊缺陷的分类平均正确率达到92%以上.

再制造服务、表面缺陷识别、非下采样轮廓波变换、核主成分分析

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TN911.73-34

国家自然科学基金71471143

2017-12-25(万方平台首次上网日期,不代表论文的发表时间)

共4页

47-50

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现代电子技术

1004-373X

61-1224/TN

40

2017,40(23)

专业内容知识聚合服务平台

国家重点研发计划“现代服务业共性关键技术研发及应用示范”重点专项“4.8专业内容知识聚合服务技术研发与创新服务示范”

国家重点研发计划资助 课题编号:2019YFB1406304
National Key R&D Program of China Grant No. 2019YFB1406304

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