金属表面细微缺陷的识别与分类研究

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1、分类号：TP391.4单位代码：10190研究生学号：201501026密级：公开硕士学位论文吴焕新2018年6月金属表面细微缺陷的识别与分类研究IdentificationandClassificationofSubtleDefectsonMetalSurface硕士研究生：吴焕新导师：岳晓峰教授申请学位：工学硕士学科：机械工程所在单位：机电工程学院答辩日期：2018年6月授予学位单位：长春工业大学长春工业大学硕士学位论文原创性声明本人郑重声明：所呈交的硕士学位论文《金属表面细微缺陷的识别与分类研究》，是本人在指导教师的指导下，独立进行研究工作所取得的成果。除文中已经注明引用的

2、内容外，本论文不包含任何其他个人或集体已经发表或撰写过的作品成果。对本文的研究做出重要贡献的个人和集体，均已在文中以明确方式标明。本人完全意识到本声明的法律结果由本人承担。长春工业大学硕士学位论文版权使用授权书本学位论文作者及指导教师完全了解“长春工业大学研究生学位论文版权使用规定”，同意长春工业大学保留并向国家有关部门或机构送交学位论文的复印件和电子版，允许论文被查阅和借阅。本人授权长春工业大学可以将本学位论文的全部或部分内容编入有关数据库进行检索，也可采用影印、缩印或扫描等复制手段保存和汇编学位论文。保密的论文在解密后遵守此规定。摘要摘要工件表面缺陷的识别分类是机器视觉研究领

3、域中的热点问题。工件表面划痕、斑点、凹坑等细微缺陷的检测，对保证产品质量至关重要。本文以此为题开展了相关研究工作。首先是图像的预处理问题。本文根据所采集缺陷图像的噪声类型，采用了邻域加权均值滤波和中值滤波算法来分别去除图像中的高斯白噪声和椒盐噪声。针对细微缺陷特征不够明显的问题，采用了Laplace算子来锐化图像，增强缺陷特征。其次是缺陷特征的提取。针对非纹理背景的细微缺陷特征提取，在原始核主成分分析的基础上，利用二阶振荡粒子群算法对其进行优化，提出了改进核主成分分析算法来提取缺陷特征。针对有纹理背景的细微缺陷特征提取，本文提出了一种基于低秩矩阵重构的缺陷特征提取算法，该算法将金

4、属表面纹理的背景图像建模为低秩矩阵，带缺陷的前景图像建模为稀疏矩阵。然后利用加速近端梯度法（APG）求解低秩矩阵重构问题。同时，针对分割系数选取困难的问题，本文提出了运用迭代相关法进行逐步迭代逼近的方式来选择最佳分割系数。最后是对缺陷进行分类。根据金属表面细微缺陷的特征，提出了基于支持向量机的层次核聚类分析算法来对缺陷分类。实验结果表明改进后的核主成分分析算法比原始核主成分分析算法提高了缺陷分类准确率；低秩矩阵重构算法能够有效分离背景纹理，提高了缺陷分类准确率；层次核聚类分析算法的分类精度高于支持向量机和K-means聚类分析，准确率可达94.4%。关键词：主成分分析低秩矩阵重构

5、聚类分析粒子群优化IAbstractAbstractTheidentificationandclassificationofworkpiecesurfacedefectsisahotissueinthefieldofmachinevisionresearch.Thedetectionofscratches,spots,pits,andotherdefectsonthesurfaceoftheworkpieceiscriticaltoensureproductquality.Thispaperhasconductedrelatedresearchworkbasedonthistop

6、ic.Thefirstistheproblemofimagepreprocessing.Inthispaper,basedonthetypeofnoiseintheacquireddefectimages,theneighborhoodweightedaveragefilterandthemedianfilteralgorithmareusedtoremoveGaussianwhitenoiseandsaltandpeppernoiseintheimage.Forthesubtledefectfeatureisnotobviousenough,theLaplaceoperator

7、isusedtosharpentheimageandenhancethedefectfeatures.Thesecondistheextractionofdefectfeatures.Fortheextractionofsubtledefectfeaturesinthenon-texturebackground,basedontheanalysisoftheoriginalkernelprincipalcomponent,thesecond-orderoscillatingpar