自适应优化Gabor滤波器的带钢表面缺陷分类

发布时间：2023-08-05 17:04

　　带钢表面缺陷纹理存在复杂性、多样性,导致对带钢表面纹理缺陷进行分类十分困难,为此,提出一种基于鲸鱼群算法的自适应优化Gabor滤波器。首先,利用各项异性扩散滤波抑制缺陷图片之中的伪边缘,再以不同种类缺陷特征的类间差最大作为目标函数,Gabor滤波器的参数为优化变量,采用鲸鱼群算法对Gabor参数进行寻优;然后,将所得到的Gabor特征进行融合;最后,导入分类器之中进行分类。实验结果表明,该方法具有较好的区分性和鲁棒性,针对常见的带钢表面缺陷,如冲孔、污渍、刮边、黑氧化条、结疤等最终的分类精度能达到97.5%。

【文章页数】：6 页

【文章目录】：
0 引言
1 相关工作
    1.1 各向异性扩散滤波
    1.2 Gabor滤波器
2 基于鲸鱼群算法改进的Gabor滤波器
    2.1 鲸鱼群算法优化Gabor滤波器参数
    2.2 Gabor特征融合
3 实验描述及结果分析
    3.1 实验数据
    3.2 参数选择
    3.3 实验结果分析
4 结语



本文编号：3839010