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摘要
本发明提出了一种基于SVM的Adaboost模型的铸件缺陷识别方法,旨在提高铸件裂纹缺陷识别的精度,实现步骤为：采集有裂纹缺陷和无裂纹缺陷的图像；对图像进行线性灰度变换,对线性灰度变换后的图像进行双边滤波,对双边滤波后的图像进行自适应阈值分割；提取自适应阈值分割后图像的LBP类特征、不变矩类特征和Hog类特征,并采用PCA算法对Hog类特征进行降维；采用Relief算法对提取出来的3类特征进行筛选；构建基于SVM分类器的Adaboost模型；获取测试样本集的识别结果。本发明通过对特征进行筛选,并在训练过程中使模型更加关注易分错的样本,在保证铸件裂纹缺陷识别速度的前提下提高了识别精度。
- 出版日期2019-8-9
- 单位西安电子科技大学
