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摘要:本发明涉及图像分析的技术领域,公开了基于图像分析的铂铱显影环表面缺陷智能识别系统及方法。本发明首先获取铂铱显影环表面图像,提取疑似缺陷,对所述疑似缺陷进行中值滤波处理和聚类处理后,得到聚类中心,根据所述聚类中心将疑似缺陷进行合并成缺陷区域,得到缺陷提取的铂铱显影环表面图像;其次对缺陷提取的铂铱显影环表面图像进行形态学处理,使用8邻接像素点对缺陷标记;再使用核主成分分析算法提取缺陷特征参数,基于蜣螂优化算法优化核主成分分析算法的核参数得到主成分参数,最后使用主成分参数训练RBF神经网络,输出缺陷识别结果,实现对铂铱显影环表面缺陷的识别。
主权项:1.基于图像分析的铂铱显影环表面缺陷智能识别方法,其特征在于,包括如下步骤:S1、获取铂铱显影环表面图像,生成待处理的铂铱显影环表面矩阵,使用背景差分法提取疑似缺陷,通过中值滤波处理得到滤波降噪的铂铱显影环表面矩阵,使用聚类算法确定滤波降噪的铂铱显影环表面矩阵聚类中心,定位并提取缺陷区域,得到缺陷提取的铂铱显影环表面图像;S2、对所述缺陷提取的铂铱显影环表面图像进行形态学处理,得到形态学处理后的铂铱显影环表面图像,再生成形态学处理后的铂铱显影环表面矩阵,设定8邻接像素点,对缺陷进行标记,得到缺陷标记后的铂铱显影环表面矩阵;S3、提取所述缺陷标记后的铂铱显影环表面矩阵的铂铱显影环表面缺陷特征参数,优化特征参数中的核参数后计算贡献率,根据贡献率衡量铂铱显影环表面缺陷特征参数,得到主成分参数,使用主成分参数训练RBF神经网络得到RBF神经网络分类器,输出缺陷识别结果,实现对铂铱显影环表面缺陷的识别。
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