华东交通大学学报
華東交通大學學報
화동교통대학학보
JOURNAL OF EAST CHINA JIAOTONG UNIVERSITY
2006年
4期
96-98
,共3页
表面缺陷%主成分分析%支持向量机
錶麵缺陷%主成分分析%支持嚮量機
표면결함%주성분분석%지지향량궤
提出了一种基于支持支持向量机和主成分分析的轴承表面缺陷检测算法,该算法把轴承中的非缺陷区域和缺陷区域分别看作两种不同的纹理模式,先利用主成分分析法(PCA)对图像进行降维处理,然后用支持向量机方法对降维后的样本采样学习,然后进行分类判断.实验结果表明,该算法能够较好地实现轴承缺陷的检测分类,有一定的实用价值.
提齣瞭一種基于支持支持嚮量機和主成分分析的軸承錶麵缺陷檢測算法,該算法把軸承中的非缺陷區域和缺陷區域分彆看作兩種不同的紋理模式,先利用主成分分析法(PCA)對圖像進行降維處理,然後用支持嚮量機方法對降維後的樣本採樣學習,然後進行分類判斷.實驗結果錶明,該算法能夠較好地實現軸承缺陷的檢測分類,有一定的實用價值.
제출료일충기우지지지지향량궤화주성분분석적축승표면결함검측산법,해산법파축승중적비결함구역화결함구역분별간작량충불동적문리모식,선이용주성분분석법(PCA)대도상진행강유처리,연후용지지향량궤방법대강유후적양본채양학습,연후진행분류판단.실험결과표명,해산법능구교호지실현축승결함적검측분류,유일정적실용개치.
