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汤勃 , 孔建益 , 王兴东 , 侯宇
钢铁研究学报
针对带钢表面的划痕、黑斑、翘皮、辊印、褶皱和压印6种典型缺陷,提取了样本图像的灰度、纹理和几何形状特征等32维特征向量。基于遗传算法对32维特征向量进行降维优化选择,选择了其中的20维以进行缺陷图像类型的分类。利用BP神经网络对降维前后的6种典型带钢表面缺陷分类进行对比识别,并同主成分降维方法进行了...
关键词: 带钢表面缺陷 , 特征提取 , 降维 , 识别与分类
韩英莉
钢铁研究学报 doi:10.13228/j.boyuan.issn1001-0963.20140168
为了自动获得最具区分力的多维融合特征,提出了改进的ReliefF算法对带钢多维混合特征进行自动评估选择.针对ReliefF算法不能去除冗余特征的缺点,引入最大信息压缩准则去除冗余特征.在此基础上,采用遗传神经网络建立带钢缺陷识别的知识库,遗传算法可以自主地辨识最小的包含最优解的搜索空间,再由BP算法...
关键词: 带钢表面缺陷 , 特征提取 , 分类识别 , 人工神经网络
