一种带钢表面面积型缺陷识别分类的方法

发明专利有效专利

申请号：
CN201510204464.9
IPC分类号：G06K9/62;G06K9/66
申请日期：
2015-04-27
申请人：
中南大学

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法律信息

引证文献

著录项信息

专利名称	一种带钢表面面积型缺陷识别分类的方法
申请号	CN201510204464.9	申请日期	2015-04-27
法律状态	授权	申报国家	中国
公开/公告日	2015-08-26	公开/公告号	CN104866862A
优先权	暂无	优先权号	暂无
主分类号	G06K9/62 ? IPC结构图谱： G 物理 G0 仪器 G06 计算；推算；计数 G06K 数据识别；数据表示；记录载体；记录载体的处理（印刷本身入B41J） G06K9/00 用于阅读或识别印刷或书写字符或者用于识别图形，例如，指纹的方法或装置（用于图表阅读或者将诸如力或现状态的机械参量的图形转换为电信号的方法或装置入G06K 11/00；语音识别入G10L 15/00）〔1，7〕 G06K9/62 应用电子设备进行识别的方法或装置〔3〕	IPC分类号	G;0;6;K;9;/;6;2;;;G;0;6;K;9;/;6;6查看分类表>
申请人	中南大学	申请人地址	湖南省长沙市岳麓区岳麓山左家垅变更专利地址、主体等相关变化，请及时变更，防止失效
权利人	中南大学	当前权利人	中南大学
发明人	王雅琳;崇庆魏;夏海兵;邓亦梁;阳春华;桂卫华
代理机构	长沙朕扬知识产权代理事务所（普通合伙）	代理人	杨斌

摘要

本发明公开了一种带钢表面面积型缺陷识别分类的方法，包括以下步骤：从训练样本库中提取带钢表面图片，去除无用背景，将图片所属类别保存至对应标签矩阵中；对上述图片进行双线性差值算法缩放；采用Gamma校正法，对缩放后图片的图像进行颜色空间归一化；对校正后图片进行方向梯度直方图特征提取；选择灰度共生矩阵对校正后图片进行纹理特征提取；将方向梯度直方图特征与纹理特征合并，构造一个含两大类特征的特征集作为训练数据库；将特征数据用改进的随机森林分类算法进行训练；将待识别带钢缺陷图片依次经过双线性插值算法缩放、Gamma校正、方向梯度直方图特征和纹理特征提取，再将特征数据输入到改进的随机森林分类器中完成识别。

序号	公开(公告)号	公开(公告)日	申请日	专利名称	申请人
该专利没有引用任何外部专利数据！

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