[发明专利]一种泡沫镍表面缺陷的检测方法在审
| 申请号： | 201611267152.3 | 申请日： | 2016-12-31 |
| 公开（公告）号： | CN106651856A | 公开（公告）日： | 2017-05-10 |
| 发明（设计）人： | 曹斌芳;李建奇;黎小琴;聂方彦;周雪峰;时梦瑶;杨峰 | 申请（专利权）人： | 湖南文理学院 |
| 主分类号： | G06T7/00 | 分类号： | G06T7/00;G06T7/44;G06K9/62 |
| 代理公司： | 佛山市广盈专利商标事务所(普通合伙)44339 | 代理人： | 杨乐兵 |
| 地址： | 415000 湖南*** | 国省代码： | 湖南;43 |
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| 摘要： | 本发明公开一种泡沫镍表面缺陷的检测方法，其包括步骤S1.获取泡沫镍表面图像，进行下采样处理得到图像A；步骤S2.对图像A进行NSCT变换，得到若干子图像；步骤S3.对子图像在多个方向上求取灰度共生矩阵GLCM，并计算Haralick特征统计量得到特征统计向量；步骤S4.采用KPCA对特征统计向量进行降维处理；步骤S5.将降维后的特征统计向量作为模型输入，采用最优有向无环图支持向量机DAG‑SVM算法对泡沫镍的表面缺陷进行识别。能够提取到不同细节上的纹理信息，使缺陷的识别率达到85％以上，能够有效的识别泡沫镍表面缺陷，具有较佳的推广运用前景。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 泡沫 表面 缺陷 检测 方法 | ||
【主权项】：
一种泡沫镍表面缺陷的检测方法，其特征在于，包括：步骤S1.获取泡沫镍表面图像，进行下采样处理得到图像A；步骤S2.对图像A进行NSCT变换，得到若干子图像；步骤S3.对子图像在多个方向上求取灰度共生矩阵GLCM，并计算Haralick特征统计量得到特征统计向量；步骤S4.采用KPCA对特征统计向量进行降维处理；步骤S5.将降维后的特征统计向量作为模型输入，采用最优有向无环图支持向量机DAG‑SVM算法对泡沫镍的表面缺陷进行识别。
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