非线性降维在冷轧带钢表面缺陷分类中的应用

钢铁, 2005, 40(12): 37-40.

非线性降维在冷轧带钢表面缺陷分类中的应用

阳建宏 ^1, , 杨德斌 ^2, , 徐科 ^3, , 徐金梧 ^4,

1.北京科技大学机械工程学院,北京,100083

2.北京科技大学机械工程学院,北京,100083

3.北京科技大学高效轧制国家工程研究中心,北京,100083

4.北京科技大学机械工程学院,北京,100083

基金项目: 国家科技攻关项目(2001AA339030) 中国科学院资助项目(50074010)

关键词：非线性降维 , 冷轧带钢 , 表面缺陷 , 分类

Application of Nonlinear Dimensionality Reduction to Classification of Surface Defects of Cold Rolled Strips

将冷轧带钢表面缺陷图像中的所有像素作为高维空间中的特征向量,利用有监督非线性降维方法对其进行减维后再进行缺陷的分类.该方法解决了冷轧带钢表面缺陷自动分类中的特征提取和特征选择的困难,避免了分类器特征维数过高的问题,并可以用于动态数据的在线识别和聚类.用这种降维方法并结合K近邻分类器与支持向量机对现场采集到的缺陷样本数据集进行试验,结果表明经过降维预处理后,2种分类器的性能都得到了很大的提高.

参考文献

[1]	徐科,徐金梧,班晓娟.冷轧带钢表面质量自动监测系统的模式识别方法研究[J].钢铁,2002(06):28-31.
[2]	边肇祺;张学工.模式识别[M].北京:清华大学出版社,2000
[3]	Roweis S T;Saul L K .Nonlinear Dimensionality Reduction by Locally Linear Embedding[J].Science,2000,290(5500):2323-2326.
[4]	Saul L K;Roweis S T.Think Globally,Fit Locally:Unsupervised Learning of Low Dimensional Manifolds[J].Journal of Machine Learning Research,2003(04):119-155.
[5]	Kouropteva O;Okun O;Hadid A et al.Beyond Locally Linear Embedding Algorithm[R].Finland:Machine Vision Group,University of Oulu,2002.
[6]	Dick de Ridder;Robert P W Duin .Locally Linear Embedding for Classification[R].Netherlands:Pattern Recognition Group,Dept.of Imaging Science and Technology,Delft University of Technology,2002.
[7]	Dick de Ridder;Kouropteva O;Okun O.Supervised Locally Linear Embedding[A].Germany:Springer:333-341.

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