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针对带钢表面缺陷的识别和分类技术，本文采用一种将不变矩与主成分分析法相结合的特征提取方法。首先，对每幅缺陷图像提取22维不变矩特征向量，满足对图像平移、尺度及旋转变化都不敏感；然后，为了提高分类器的效率，应用主成分分析法对特征向量进行空间降维处理，得到4维特征向量；最后，将特征向量作为BP神经网络的输入，对网络进行权值和阈值训练，达到缺陷分类的目的。实验结果表明，该方法对带钢表面缺陷的平均正确识别率可达到85％以上。