【摘 要】
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研究了傅立叶变换、不变矩的原理及特点,提出基于幅值谱与不变矩的特征提取方法,并应用于中厚板的表面缺陷自动分类．从现场在线采集中厚板的表面图像,将每幅表面图像划分成128
【机 构】
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北京科技大学高效轧制国家工程研究中心
【基金项目】
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国家高技术研究发展计划(863)(2001AA339030,2003AA331080)
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研究了傅立叶变换、不变矩的原理及特点,提出基于幅值谱与不变矩的特征提取方法,并应用于中厚板的表面缺陷自动分类．从现场在线采集中厚板的表面图像,将每幅表面图像划分成128×128大小的子图像,对子图像进行傅立叶变换得到子图像的幅值谱,再对幅值谱图像求Hu不变矩,将不变矩作为特征量,通过这种方法提取的特征向量不仅具有平移、旋转不变性,并且具有抗噪、抑制光照不均的优点．将本文方法得到的特征量作为基于LVQ神经网络的分类器输入,对缺陷样本进行学习和分类,结果表明,这些特征量适用于中厚板表面缺陷的分类,识别率达81．5%．
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