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摘要
带钢表面缺陷存在着噪声、光照不均匀、纹理复杂以及局部区域对比度弱的问题。为此，提出了一种新的带钢表面缺陷识别算法。首先提出了ILLBP特征提取算法，在LBP算法中引入LTP的低阈值模式克服一定的噪声和光照影响，为了更好表征带钢表面缺陷复杂的纹理特征引入了ILBP中3种新的纹理结构，同时将LBP值的频率直方图改为了LBP局部梯度幅值和局部梯度方向的频率直方图，使其能更好地表征局部区域对比度强弱的关系；最后为了进一步提高带钢缺陷识别的准确率和减少冗余特征的影响，提出了一种改进的樽海鞘特征选择算法(ISSA)。在NEU数据集上仿真实验结果表明：算法(ILLBP+ISSA)能够克服光照不均匀、局部区域对比度弱、纹理复杂多样的影响，以及对噪声具有一定的鲁棒性。在高斯噪声信噪比为50 dB时带钢表面缺陷识别准确率能达到99.10%,40 dB时准确率能达到97.60%。
- 出版日期2023
- 单位江南大学
