基于铁谱图像异类特征融合的磨损类型识别方法

• 作者: 闫建阳 陈俊康 陈小虎
• 来源期刊: 润滑与密封
• 学科: 工学
• 关键词: 异类特征融合 超球SVM D-S证据理论
• 年，卷（期）: 2020,（3）
• 所属期刊栏目: 开发应用
• 页码范围: 113-120
• 页数: 8页
• 分类号: TH117.1
• 字数: 3908字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.0254-0150.2020.03.020

摘要

针对铁谱磨粒图像识别中存在特征单一、异类特征的综合利用率低等问题,提出一种磨粒图像多特征的异类信息融合识别方法.首先,对在线铁谱图像预处理基础上提取磨粒纹理(ASM、熵、相关、对比度)、颜色(均值、方差、斜度)、几何(7个不变矩)3种统计特征;其次,对提取特征数据进行[0,1]归一化处理,采用超球心间距法确定核参数,运用超球多类SVM实现基于单种特征的多类磨损识别;最后,在单种特征识别基础上通过后验概率构造3种特征所需的软判决基本概率赋值(BPA)函数,运用超球多类SVM与D-S证据理论结合法实现异类特征融合的铁谱图像识别.特征融合方法识别最高识别率达到了96.1％,与单一特征识别结果相比,识别准确度更高,且实现了不同特征的互补.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	陈小虎	火箭军工程大学作战保障学院	17	19	3.0	4.0
2	陈俊康	火箭军工程大学作战保障学院	4	0	0.0	0.0
3	闫建阳	火箭军工程大学作战保障学院	1	0	0.0	0.0