基于支持向量机的带钢表面缺陷识别问题研究

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1、“薛；：进试ｆ密级：巾图分类号：ＴＰ３９１．４＾３＿＿：．；１，ＵＤＣ：６２０学校代码００８２ｉｉｔ（＾ｆＨＥＢＥＩＵＮＩＶＥＲＳＩＴＹＯＦＳＣＩＥＮＣＥＡＮＤ下ＥＣＨＮＯＬＯＧＹ硕±学位论文Ｉ基于支持向量机的帯钢表面缺陷识别问题研究论文作者：葛宵焊—指导教师：孙鹤旭教授副推导教师：申请学位类别：工学硕±学科、领域：控制科学与工程：电气工程学院所在单位．１６５月答辩日期：２０年河北科技大学学位论文原创性声明本人郑重声明：所呈交的学位论文，是本人在导师的指导下，独立进行研巧工作

2、所取得的成果。对本文的研巧做出重要贡献的个人和集体，均己在文中Ｗ明确方式标明。除文中已经注明引用的内容外，本论义不包含任何其他个人或集体己经发表或撰写过的作品或成果。本人完全意识到本声明的法律结果由本人承担。４■学位论文作者签名；《臂辟指导教师签名：石ｉ巧知＾＿年月日如＞攻年广月ｋＴ日￡＾巧北科技大学学位论文版权使用授权书本学位论文作者完全了解学校有关保留、使用学位论文的规定，同意学校保留并向国家有关部口或机构送交论文的复印件和电子版，允许论文被查闽和借阅。本人授权卿化科技大学可Ｗ将本学位论文的全部或部分内容编入有关数据库进行检，可索用影印、

3、缩印或扫描。采等复制手段保存和汇编本学位论文□密，适。保在年解密后用本授权书＾学位论文属于本＇＇ｓ／不保密。＂＂（请在ｉＵ上方框Ｖ）内打：学位论文名指导签名作者签教师于爷＾＇月年＾节年日月味么｜安又屋钟ClassifiedIndex：TP391.4SecrecyRate：PublicizedUDC：620UniversityCode：10082HebeiUniversityofScienceandTechnologyDissertationfortheMasterDegreeTheReasearchonRecognitionofSteelStripSu

4、rfaceDefectBasedonSupportVectorMachineCandidate：GeXiaoyeSupervisor:Prof.SunHexuAssociateSupervisor：AcademicDegreeAppliedfor：MasterofEngineeringSpeciality：ControlScienceandEngineeringEmployer：SchoolofElectricalEngineeringDateofOralExamination:May,2016摘要冷轧带钢是家用电器、机械制造等工业领域所必不可少的原材料之一。带钢表面质量直接影响后

5、续产品的质量，因此，带钢表面质量的控制与提高是许多企业最为关心的问题之一，带钢表面缺陷检测技术随之受到了越来越多的重视。模式识别是整个检测系统的关键，本文对带钢表面缺陷图像进行预处理、特征的提取与选择及模式识别。由于现场环境中的噪声污染及光学系统影响等因素都会降低原图像的质量,进而影响后续分类过程，因此，首先对带钢表面缺陷图像进行预处理。针对上述问题，采取了自适应中值滤波算法与同态滤波算法相结合的方法，前者可以较好的实现图像去噪，后者可以较稳定的去除图像不均匀，最终使图像质量得到了较好的改善。其次，在纹理与形态两方面对图像进行特征提取，并将其作为原始特征。由于混合后的原始特征以后容

6、易出现特征冗余或者维数过高的情况，进而影响缺陷模式识别的效果，因此，采取了ReliefF算法与聚类算法相结合的方法进行特征筛选。前者用于筛选对分类有用的特征，后者用于剔除冗余特征，并详细阐述了此方法的基本原理。最后，采用支持向量机进行缺陷模式识别，针对其容易对分类面附近的样本分错类别的情况，在支持向量机中加入了k近邻算法，针对k近邻算法中样本类别分布不均容易导致样本错分的情况，对k近邻进行改进，提出了改进后的KSVM算法。仿真结果表明，分类器经过改进后，其性能优于传统的支持向量机。关键词带钢表面缺陷；图像预处理；特征提取；特征选择；模式识别；支持向量机IAbstractThecol

7、dsteelstripisoneoftheabsolutelynecessaryproductsusedinelectricalhomeappliancesandpetrochemical,andsoon.Thesurfacequalityofsteelstriphasadirecteffectontheproductquality,therefore,manyenterprisespaythemostattentiontocontrolandimprovethesu