基于纹理特征和SVM分类器的铝铸件类型识别

• 作者: 刘振华 吴阳 周晓锋 张宜弛
• 来源期刊: 计算机系统应用
• 关键词: 铝铸件 灰度共生矩阵 Gabor小波变换 分类 识别
• 年，卷（期）: 2018,（8）
• 所属期刊栏目: 研究开发
• 页码范围: 281-285
• 页数: 5页
• 字数: 3627字
• 语种: 中文
• DOI: 10.15888/j.cnki.csa.006527

摘要

随着全球经济的增长和铝铸件的广泛使用,全球铝铸件消费量逐年上升.由于应用场合不同,导致有各种各样的铝铸件,它们有不同的形状、结构、颜色、质地等.图像的纹理分类作为图像处理应用中的一个重要方面,本文通过分析铝铸件的特点,分别采用灰度共生矩阵、Gabor小波变换提取图像纹理特征,并加以融合对比,使用支持向量机SVM分类算法对特征进行分类.通过实验可知,使用Gabor小波变换对铝铸件分类的识别准确率和识别时间上效果都是最好的.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	刘振华	中国科学院沈阳自动化研究所	27	391	11.0	19.0
2	周晓锋	中国科学院沈阳自动化研究所	19	174	7.0	13.0
3	吴阳	无锡太湖学院机电工程学院	6	12	2.0	3.0
4	张宜弛	中国科学院沈阳自动化研究所	1	2	1.0	1.0