基于SVM分类算法的金刚石锯片缺陷识别研究

发布时间：2021-10-09 08:51

　　由于生产过程中多种因素造成金刚石锯片表面产生裂纹,而裂纹极有可能引起锯片疲劳断裂,造成严重后果。因此及时对成品锯片裂纹进行识别检测具有重要的现实意义。由于金刚石表面图像较为复杂,拍摄过程中也会产生混合噪声以及光照不均,以及正负样本分布不平衡等问题。本文将重点探讨样本不平衡问题对分类器预测结果的影响以及解决方法。针对噪声干扰与背景复杂带来的图像质量不佳以及目标难以分割问题,本文分析各种主流去噪算法与图像分割算法以及它们的混合算法,并分别进行大量实验对比分析其在锯片图像上的处理效果。最后采用了去噪效果相对良好且能较好保留裂纹部分的双边滤波,以及分割效果较为良好的开闭运算后二值图像的Canny边缘检测。经过分析,本文采取了既对光照变化不敏感,又能从各个方向进行纹理提取的Gabor变换,并采用DCT压缩以及相对灵活的DPA提取法进行DCT系数提取。针对每个方向的Gabor图像对分类器贡献不同进行创新,设计出自适应特征权值法,提高了分类精度。针对金刚石锯片图像数据集呈现出的样本不平衡性,造成SVM分类器分类效果差的问题,本文设计实验分析其样本分布特点以及不同比例的影响程度。本文分析了几种典型的基... 

【文章来源】：哈尔滨理工大学黑龙江省

【文章页数】：72 页

【学位级别】：硕士

【部分图文】：

合格锯片样本图

哈尔滨理工大学工学硕士学位论文走向，有弯曲的、直线的。其宽度大小也不固定，大约在 0.1~2mm大裂纹（1mm 以上），其灰度值与背景存在一定差距，采用灰度容易。但是裂纹大多低于这一尺度，其中裂纹灰度值与背景差异使是肉眼也难分辨。主要原因还是刀头部分的金刚砂凸起的纹理容易与裂纹混淆；如图（b）所示，刚性断裂主要是刀头部分边角所致，留下了一小部分缺口；图（c）为基体划痕，划痕中大多数主要附于表面，对锯片的基体并没有产生实质性破坏，对其使用影响，故可忽略不计，但是对于划痕较为严重的，可以将其定为即不合格样本。

图 2-5 噪声图像Fig.2-5 Noise image中值滤波、NLM 滤波与双边滤点，针对椒盐噪声的去噪效果比边滤波是利用椒盐噪声中心点的声点与中心点相似性来区分噪声区分噪声点与正常点。在不知道去噪效果好坏。本文实验对比了法去噪后对比。（b） （c） 图 2-6 几种去噪算法效果对比

【参考文献】：
期刊论文
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[4]基于图像显著性的路面裂缝检测[J]. 徐威,唐振民,吕建勇.  中国图象图形学报. 2013(01)
[5]基于分形纹理分析的蛋壳裂纹识别[J]. 杨冬风,马秀莲.  吉林大学学报(工学版). 2011(S1)
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[9]金刚石圆锯片开裂原因[J]. 巴发海.  机械工程材料. 2008(08)
[10]基于线奇异性的路面裂纹检测方法[J]. 王刚,肖亮,贺安之.  光电子·激光. 2006(06)

博士论文
[1]基于线结构光扫描的三维表面缺陷在线检测的理论与应用研究[D]. 吴庆华.华中科技大学 2013

硕士论文
[1]基于图像的沥青路面裂缝的自动识别算法研究[D]. 朱亮.重庆交通大学 2016
[2]金刚石小锯片基体裂纹成因分析及消除措施研究[D]. 邹娟.燕山大学 2015



本文编号：3426037