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基于统计特征和图像特征相结合的带钢表面缺陷分类方法

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基于统计特征和图像特征相结合的带钢表面缺陷分类方法，包括步骤：收集一组带标记的训练样本集合；S2、提取每个缺陷样本图像的角点以及每个角点描述；将全部缺陷样本图像的角点描述在K维空间内进行无监督学习聚类；将缺陷样本的M维图像特征向量和N维统计特征向量合并，组成缺陷样本的M+N维特征向量；使用自适应提升树训练方法对M+N维特征向量进行有监督学习训练，训练出自学习分类器B，输出缺陷的分类结果。本发明将不同的缺陷区分开，提高对带钢表面缺陷的分类正确率；实时在线检测到表面缺陷时使用自学习分类器对检测到的缺陷进行自动和准确的分类，分类规则无需人工依靠手动输入，而是使用机器学习技术通过有监督学习获得。

著录项

公开/公告号CN108846831A

专利类型发明专利
公开/公告日2018-11-20

原文格式PDF
申请/专利权人中冶南方工程技术有限公司;
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申请/专利号CN201810524655.7
发明设计人蔡炜;叶理德;欧燕;梁小兵;夏志;
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申请日2018-05-28
分类号
代理机构湖北武汉永嘉专利代理有限公司;
代理人唐万荣
地址 430223 湖北省武汉市东湖新技术开发区大学园路33号
入库时间 2023-06-19 07:15:35

法律信息

法律状态公告日

法律状态信息

法律状态
2018-12-14

实质审查的生效 IPC(主分类):G06T7/00 申请日:20180528

实质审查的生效
2018-11-20

公开

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1. 基于统计特征和图像特征相结合的带钢表面缺陷分类方法 [P] . 中国专利： CN108846831B . 2021.09.28
2. 基于统计特征和图像特征相结合的带钢表面缺陷分类方法 [P] . 中国专利： CN108846831A . 2018-11-20
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