公开(公告)号：CN104866862A

公开(公告)日：2015-08-26

申请号：CN201510204464.9

申请日：2015-04-27

Applicant: 中南大学

Inventor： 王雅琳 ,  崇庆魏 ,  夏海兵 ,  邓亦梁 ,  阳春华 ,  桂卫华

IPC: G06K9/62 ,  G06K9/66

Abstract: 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。

公开(公告)号：CN106097360A

公开(公告)日：2016-11-09

申请号：CN201610439036.9

申请日：2016-06-17

Applicant: 中南大学

Inventor： 王雅琳 ,  彭凯 ,  崇庆魏 ,  夏海兵 ,  卢青 ,  桂卫华

IPC: G06T7/00 ,  G06K9/46 ,  G06K9/62 ,  G06T5/00 ,  G06T3/40

CPC classification number: G06T7/0004 ,  G06K9/4642 ,  G06K9/6267 ,  G06K9/629 ,  G06T3/4007 ,  G06T5/002 ,  G06T2207/20081

Abstract: 本发明提供了一种带钢表面缺陷识别方法及装置，其中，该方法包括：建立缺陷识别模型；获取带钢表面图片；对带钢表面图片进行预处理；提取预处理后的带钢表面图片的图像的方向梯度直方图HOG特征以及灰度共生矩阵GLCM特征；通过缺陷识别模型对提取的HOG特征及GLCM特征进行识别，确定出带钢表面的缺陷信息。实现通过建立的缺陷识别模型对提取的多种特征进行识别后，可以快速、准确地识别出图像的缺陷信息，大大提高了缺陷的识别率，识别出的缺陷的准确性很高，且能够有效克服几何、光学不变性以及旋转性对图像特征描述所带来的问题，对于面积型缺陷的识别率很高。