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基于小波和灰度共生矩阵的带钢表面缺陷识别 被引量:9
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作者 单东日 童灿 +2 位作者 乃学尚 高立营 王玉伟 《制造技术与机床》 北大核心 2020年第2期120-123,共4页
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... 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1800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。 展开更多
关键词 小波变换 灰度共生矩阵 带钢表面缺陷识别 特征提取 支持向量机
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改进MB-LBP特征与LPP算法在带钢表面缺陷识别上的应用 被引量:6
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作者 陈小芳 于凤芹 陈莹 《传感器与微系统》 CSCD 2020年第4期156-160,共5页
针对带钢表面缺陷识别率受到光照变化、纹理复杂多样以及噪声干扰而导致误识别率高的问题,提出一种新的带钢表面缺陷识别算法。首先从增加邻域联系的角度改进多块局部二值模式(MB-LBP)特征,缓解提取过程中因所选子窗口尺寸大小不同而造... 针对带钢表面缺陷识别率受到光照变化、纹理复杂多样以及噪声干扰而导致误识别率高的问题,提出一种新的带钢表面缺陷识别算法。首先从增加邻域联系的角度改进多块局部二值模式(MB-LBP)特征,缓解提取过程中因所选子窗口尺寸大小不同而造成的保留图像细节与去除噪声之间的平衡性问题;其次将改进的MB-LBP特征与梯度方向直方图(HOG)特征线性加权得到融合特征,弥补MB-LBP特征没有表征缺陷边缘和方向的缺点,从而更全面地表征复杂的缺陷纹理;最后通过同时增加全局信息和监督信息改善的局部保持投影(LPP)算法将高维的融合特征非线性映射到低维的本质特征空间中,减少融合特征冗余对分类器识别率的影响。在NEU数据集上仿真实验结果表明:算法对光照变化、纹理复杂多样、以及噪声具有一定的鲁棒性,在信噪比为50 d B情况下将带钢表面缺陷识别准确率提高了5. 17%。 展开更多
关键词 机器视觉 改进多块局部二值模式特征 融合特征 局部保持投影 带钢表面缺陷识别
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基于无监督域适应的跨场景带钢表面缺陷识别
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作者 刘坤 杨晓松 《浙江大学学报(工学版)》 EI CAS CSCD 北大核心 2023年第3期477-485,共9页
深度学习模型面对跨场景的带钢表面缺陷识别时存在泛化性能差的问题,为此提出端到端的多级对齐域适应神经网络模型(MADA),实现源域与目标域数据的像素级光照分布对齐与特征级纹理分布对齐.MADA通过无参考像素级光照分布对齐模块和光照... 深度学习模型面对跨场景的带钢表面缺陷识别时存在泛化性能差的问题,为此提出端到端的多级对齐域适应神经网络模型(MADA),实现源域与目标域数据的像素级光照分布对齐与特征级纹理分布对齐.MADA通过无参考像素级光照分布对齐模块和光照校正损失函数,将源域与目标域数据投影到光照子空间,实现源域与目标域的像素级光照分布对齐.利用纹理特征提取器和特征级域鉴别器的对抗学习,实现源域和目标域数据的纹理分布对齐.实验在邯郸钢铁集团带钢表面缺陷数据集的F1指数达到98%,在谢维尔钢铁集团带钢表面缺陷数据集上的F1指数达到86.6%.实验结果表明,与其他域适应方法相比,所提方法具有更好的泛化性能. 展开更多
关键词 带钢表面缺陷识别 域适应 跨场景 泛化 光照 纹理
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伪标签校正和优化的跨场景带钢缺陷识别
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作者 刘坤 王静凯 +2 位作者 毛经坤 刘卫朋 陈海永 《哈尔滨工业大学学报》 北大核心 2025年第10期135-142,共8页
由于摄像机类型、参数和环境光照等因素影响,在跨场景情况下采集的带钢图像数据分布存在较大差异,基于深度学习的缺陷识别模型泛化性能差。为此,提出一种伪标签校正和优化的带钢缺陷识别域适应模型(pseudo label correction and optimiz... 由于摄像机类型、参数和环境光照等因素影响,在跨场景情况下采集的带钢图像数据分布存在较大差异,基于深度学习的缺陷识别模型泛化性能差。为此,提出一种伪标签校正和优化的带钢缺陷识别域适应模型(pseudo label correction and optimization domain adaptation,PLCODA)。首先,设计一种基于最大熵和亮度约束的Retinex图像增强模块,用于生成一个与源域标签信息一致且不同于两域数据分布的中间域。其次,设计一个双预测对抗耦合模型,通过源域和中间域分别与目标域的对抗学习,实现对目标域样本的初始伪标签生成。最后,设计一种伪标签校正与迭代提纯策略,通过改进噪声矩阵对伪标签校正,并利用高置信度预测的迭代提纯、低置信度预测的自我惩罚和设计的标签差异度量函数减小伪标签与真值标签的差距。在邯郸钢铁集团和公开的谢维尔钢铁集团的带钢缺陷数据集上进行了验证,实验结果表明,提出的方法针对跨场景缺陷识别问题优于现有的域适应方法。 展开更多
关键词 无监督 域适应 跨场景 带钢表面缺陷识别 伪标签
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