基于剪切波和小波特征融合的金属表面缺陷识别方法

金属表面缺陷具有复杂性和多样性。小波变换能很好地捕捉点奇异性信号,对点缺陷识别效果好;剪切波变换作为一种新的多尺度几何分析方法,对奇异曲线具有最优逼近性能和方向敏感性,因此对方向性的缺陷识别效果好。提出一种基于剪切波和小波特征融合的金属表面缺陷识别方法。对金属表面图像分别进行离散剪切波变换和小波变换,计算各尺度方向子带的平均值和方差值,并组成一高维特征矢量。用核保局投影算法对高维特征矢量进行降维,以去除特征间的冗余,得到低维特征矢量,并输入到支持向量机进行缺陷分类。以高温铸坯、中厚板、精密铝带三种典型金属为例,对从现场采集到的三种典型金属的样本库进行试验,结果表明:高温铸坯、中厚板、精密铝带缺陷样本的识别率分别达到93.95%、98.27%、92.5%。试验结果证明了该方法可有效应用于不同类型金属的表面缺陷识别,具有通用性。

Surface Defect Recognition for Metals Based on Feature Fusion of Shearlets and Wavelets