基于Gabor和灰度共生矩阵混合特征叶片泵装配质量检测

• 作者: 刘岩俊 刘康 梁浩 陈小林
• 来源期刊: 液晶与显示
• 学科: 工学
• 关键词: Gabor变换 叶片泵 灰度共生矩阵 支持向量机 特征融合
• 年，卷（期）: 2018,（11）
• 所属期刊栏目: 图像处理
• 页码范围: 936-942
• 页数: 7页
• 分类号: TP391.41
• 字数: 4421字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3788/YJYXS20183311.0936

摘要

本文提出一种Gabor和灰度共生矩阵相结合的特征来检测叶片泵中叶片装配质量的方法.首先构建叶片图像数据集,用5种尺度的和4种方向的Gabor滤波器对图像滤波,根据滤波后的图像计算得到幅值特征图,然后提取幅值特征图的灰度共生矩阵特征,最后融合归一化各个幅值特征图提取到的特征,利用主成分分析法降维,并用这些特征向量训练支持向量机(SVM)分类器,实现对叶片装配质量的评估.将本文提出的混合特征与LBP特征、灰度共生矩阵分别进行了比较得到的分类效果约提高了约10％.基于Gabor和灰度共生矩阵混合特征的叶片装配质量检测准确率提升到了93％.实验结果表明Gabor特征和灰度共生矩阵结合后能够很好从多尺度、多方向上提取图像的纹理特征,并应用于图像分类取得了良好的效果,在一些图像识别上有很宽广的应用前景.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	刘岩俊	中国科学院长春光学精密机械与物理研究所	23	255	9.0	15.0
2	刘康	中国科学院长春光学精密机械与物理研究所	25	413	9.0	20.0
6	陈小林	中国科学院长春光学精密机械与物理研究所	28	97	6.0	8.0
7	梁浩	中国科学院长春光学精密机械与物理研究所	7	26	3.0	4.0