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視覺缺陷檢測設備檢測方法及特征選擇與提取!

作者 : 安徽思普泰克發布時間 : 2020-05-20 瀏覽 : 240 次
安徽思普泰克視覺缺陷檢測設備采用ccd照相機將被檢測的目標轉換成圖像信號,傳送給專用的圖像處理系統,根據像素分布和亮度、顏色等信息,轉變成數字化信號,圖像處理系統對這
安徽思普泰克視覺缺陷檢測設備采用ccd照相機將被檢測的目標轉換成圖像信號,傳送給專用的圖像處理系統,根據像素分布和亮度、顏色等信息,轉變成數字化信號,圖像處理系統對這些信號進行各種運算來抽取目標的特征。

  視覺缺陷檢測設備的檢測方法:

  1、計算了缺陷圖像與標準圖像的灰度差。
  2、通過將差值與設定的閾值進行比較,可以判斷出缺陷。
  3、缺陷圖像的特征選擇與提取。

  視覺缺陷檢測設備缺陷圖像差分法

  基本流程

  1、有效探測區域設置
  2、圖像配準與裁剪
  3、設置差異閾值
  4、缺陷位置識別
視覺缺陷檢測設備
  視覺缺陷檢測設備缺陷圖像的特征選擇與提取

  視覺缺陷檢測設備的特征提取方法

  1、灰度特性
  2、灰度差分特征
  3、直方圖特征
  4、變換系數特性
  5、線和角的特征
  6、灰色邊緣特征
  7、紋理特征

  視覺缺陷檢測設備的特征選擇(數據降維)

  降維的原因:在機器學習中,如果特征值太多,即維數太多,就會造成維數災難。維數災難最直接的后果是過擬合,導致分類和識別的誤差。因此,我們需要降低所提出特征的維數。
  基本原理:特征選擇是對原始空間進行變換,以較小的維數重新生成一個更加獨立的特征空間。

  降維問題:

  1、 降維后的數據是否應該包含更多信息?
  2、降維后會丟失多少信息?
  3、降維對分類識別有什么影響?

視覺缺陷檢測設備

  數據維度縮減的好處:

  (1) 數據壓縮減少了數據存儲所需的空間和計算所需的時間。
  (2) 消除數據之間的冗余,簡化數據,提高計算效率。
  (3) 去除噪聲,提高模型的性能。
  (4) 提高了數據的可理解性和學習算法的準確性。
  (5) 將數據維度減少到二維或三維以便可視化。
  常用方法:主成分分析、隨機映射、非負矩陣分解。

  主成分分析

  方法概述:該方法的目標是發現數據中最重要的元素和結構,去除噪聲冗余,降低原始復雜數據的維數,揭示隱藏在復雜數據背后的簡單結構。主成分分析(PCA)是在最小化數據丟失的原則下對多元數據表進行簡化的一種嘗試。
  這些綜合指標被稱為主成分,即降低高維變量空間的維數,可見低維空間的識別系統要比高維空間容易得多。PCA從線性代數的角度出發,尋找一組新的正交基來重新描述作為主元的數據空間。
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