基于Gabor和灰度共生矩阵混合特征叶片泵装配质量检测

CIOMP OpenIR

	基于Gabor和灰度共生矩阵混合特征叶片泵装配质量检测
	刘康; 陈小林; 刘岩俊; 梁浩
	2018
发表期刊	液晶与显示
期号	11 页码:936-942
摘要	本文提出一种Gabor和灰度共生矩阵相结合的特征来检测叶片泵中叶片装配质量的方法。首先构建叶片图像数据集,用5种尺度的和4种方向的Gabor滤波器对图像滤波,根据滤波后的图像计算得到幅值特征图,然后提取幅值特征图的灰度共生矩阵特征,最后融合归一化各个幅值特征图提取到的特征,利用主成分分析法降维,并用这些特征向量训练支持向量机(SVM)分类器,实现对叶片装配质量的评估。将本文提出的混合特征与LBP特征、灰度共生矩阵分别进行了比较得到的分类效果约提高了约10%。基于Gabor和灰度共生矩阵混合特征的叶片装配质量检测准确率提升到了93%。实验结果表明Gabor特征和灰度共生矩阵结合后能够很好从多尺度、多方向上提取图像的纹理特征,并应用于图像分类取得了良好的效果,在一些图像识别上有很宽广的应用前景。
关键词	Gabor变换叶片泵灰度共生矩阵支持向量机特征融合
文献类型	期刊论文
条目标识符	http://ir.ciomp.ac.cn/handle/181722/61345
专题	中国科学院长春光学精密机械与物理研究所
推荐引用方式 GB/T 7714	刘康,陈小林,刘岩俊,等. 基于Gabor和灰度共生矩阵混合特征叶片泵装配质量检测[J]. 液晶与显示,2018(11):936-942.
APA	刘康,陈小林,刘岩俊,&梁浩.(2018).基于Gabor和灰度共生矩阵混合特征叶片泵装配质量检测.液晶与显示(11),936-942.
MLA	刘康,et al."基于Gabor和灰度共生矩阵混合特征叶片泵装配质量检测".液晶与显示 .11(2018):936-942.