[发明专利]一种基于Legendre多小波变换的钢材表面缺陷分类方法在审
| 申请号： | 202310050480.1 | 申请日： | 2023-02-01 |
| 公开（公告）号： | CN116109865A | 公开（公告）日： | 2023-05-12 |
| 发明（设计）人： | 郑小洋;刘为硕;黄焰 | 申请（专利权）人： | 重庆理工大学 |
| 主分类号： | G06V10/764 | 分类号： | G06V10/764;G06V10/42;G06V10/774 |
| 代理公司： | 成都东唐智宏专利代理事务所(普通合伙) 51261 | 代理人： | 晏辉 |
| 地址： | 400054 *** | 国省代码： | 重庆;50 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于Legendre多小波变换的钢材表面缺陷分类方法，涉及人工智能与金属材料分类的交叉技术领域。本发明至少包括以下步骤：S1：对钢材表面缺陷数据集进行Legendre多小波变换，通过Legendre多小波变换将原始图片进行一个水平的分解，用两个具有不同正则性的小波能够将图片的缺陷特征表征的更明显；S2：对Legendre多小波变换处理后的数据进行特征提取，至少包括以下参数标准差、熵、均方根、偏度、峰度；S3：使用分类器对特征数据进行训练、分类，获取钢材表面缺陷分类。本发明采用Legendre多小波变换与支持向量机进行缺陷分类，其中，Legendre多小波变换主要完成对图片数据的Legendre多小波变化处理，支持向量机则用来对图片特征数据进行分类，该方法无需使用复杂的特征提取方法，缺陷图片经过Legendre多小波对处理过后特征纹理更加明显，大大减小了特征提取的难度。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 legendre 多小波 变换 钢材 表面 缺陷 分类 方法 | ||
【主权项】：
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