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申请/专利权人：常州微亿智造科技有限公司

摘要：本发明公开了一种易混淆缺陷的有效检测方法，获取工业相机扫描识别后经过缺陷检测装置检测到的异色与喷砂不均缺陷数据，将异色与喷砂不均缺陷数据作为样本数据；将样本数据进行中心标准化处理，去除样本数据中特征物理量之间的单位限制，转化为无量纲的纯数值数据；使用模糊C均值聚类法对样本数据进行聚类；使用轮廓系数来评价聚类结果；以不同的聚类中心数C值作为模糊C均值聚类数，聚类结束后，将C类中样本量为1的类别判断为异色缺陷，将C类中样本量大于1的类别判断为喷砂不均缺陷。该方法在不更改现有工业相机扫描方式的前提下，提高设备检测异色与喷砂不均的准确率，具有省时省力、降低项目成本以及提高缺陷检测效率的优点。

主权项：1.一种易混淆缺陷的有效检测方法，其特征在于，包括以下步骤：第1步骤、获取工业相机扫描识别后经过缺陷检测装置检测到的异色与喷砂不均缺陷数据，将异色与喷砂不均缺陷数据作为样本数据；第2步骤、将样本数据进行中心标准化处理，去除样本数据中特征物理量之间的单位限制，转化为无量纲的纯数值数据；第3步骤、使用模糊C均值聚类法对样本数据进行聚类；第4步骤、使用轮廓系数来评价聚类结果：模糊C均值聚类中聚为2类时，将两类命名为A类和B类，各自类别内样本间彼此的欧式距离称为类内距离，各自类别间彼此的欧式距离称为平均类间距离；采用轮廓系数作为评价聚类的标准，轮廓系数的取值范围是[-1,1]，轮廓系数越接近1，聚类效果越好；以表示A类中第e个样本，的轮廓系数计算公式是： 其中，表示的轮廓系数；表示A类中样本与其他非A类的平均类间距离；表示与本类所有样本的类内距离；表示取和中最大值；计算样本数据中所有样本的轮廓系数平均值，所述平均值是将样本数据进行模糊C均值聚类中聚为A、B两类的整体轮廓系数；在第4步骤中，A类内样本间彼此的欧式距离的计算公式是： 其中，表示A类中第e个样本；表示A类中第q个样本；n表示数据样本量个数，且n是大于等于1的正整数；表示A类数据样本量个数；是除以外的其他A类样本；表示与之间的欧氏距离；B类内样本间彼此的欧式距离的计算公式是： 其中，表示B类内样本间彼此的欧式距离；表示B类中第f个样本；表示B类中第r个样本；n表示数据样本量个数，且n是大于等于1的正整数；表示B类数据样本量个数；是除以外的其他B类样本；表示与之间的欧氏距离； 与B类的平均类间距离的计算公式是： 其中，表示与之间的欧氏距离；f为取值范围在的正整数；第5步骤、以不同的聚类中心数C值作为模糊C均值聚类数，其中，C∈[1,n]，n表示数据样本量个数，且n是大于等于1的正整数；重复第3步骤和第4步骤，得到n个轮廓系数，选择轮廓系数最大的C值作为模糊C均值最佳聚类数进行模糊C均值聚类；聚类结束后，将C类中样本量为1的类别判断为异色缺陷，将C类中样本量大于1的类别判断为喷砂不均缺陷。

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