基于三角覆盖MF-DFA的环形零件图像种类特征研究

盛文婷; 王幸; 赖科学; 何涛

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基于三角覆盖MF-DFA的环形零件图像种类特征研究

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针对多重分形去趋势波动分析(Multifractality Detrended Fluctuation Analysis,MF-DFA)可以从全局和局部两方面出发,深层次发掘目标物体的各种特征,但存在过度覆盖的缺点,提出一种能够减少过度覆盖的三角覆盖MF-DFA,用于环形零件图像的种类特征提取.选用齿环、齿轮、轴承与螺母这四类常见环形零件的图像为研究对象,利用三角覆盖MF-DFA研究环形零件图像的种类特征,结合核化主成分分析(Kernelized Principal Component Analysis,KPCA)获得特征值.使用支持向量机(Support Vector Machines,SVM)对特征值进行识别验证,其识别正确率达99.5％,证实该方法可以准确提取环形零件图像的种类特征.

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来源
《电子设计工程》 |2021年第21期|1-7|共7页
作者
盛文婷; 王幸; 赖科学; 何涛;
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作者单位

湖北工业大学机械工程学院湖北武汉430068;

湖北工业大学现代制造质量工程湖北省重点实验室湖北武汉430068;

湖北工业大学机械工程学院湖北武汉430068;

湖北工业大学现代制造质量工程湖北省重点实验室湖北武汉430068;

湖北工业大学机械工程学院湖北武汉430068;

湖北工业大学现代制造质量工程湖北省重点实验室湖北武汉430068;

湖北工业大学机械工程学院湖北武汉430068;

湖北工业大学现代制造质量工程湖北省重点实验室湖北武汉430068;

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正文语种 chi
中图分类电子工业经济;
关键词
三角覆盖MF-DFA; 环形零件图像; 种类特征提取; KPCA; SVM;

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