基于核方法的带钢表面缺陷图像处理和识别方法研究

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6、anUniversityofScienceandTechnologyWuhan,Hubei430081,P.R.ChinaMay,2016武汉科技大学研究生学位论文创新性声明本人郑重声明：所呈交的学位论文是本人在导师指导下，独立进行研巧所取得的成果。除了文中己经注明引用的内容或属合作研究共同完成的工作外，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中明确方式标明。申请学位论文与资料若有不实之处一，本人承担切相关责任。论文作健名、

7、：日期：方／名扩＞研究生学位论文版权使用授权芦明本论文的研究成果归武汉科技大学所有，其研究内容不得其它单位的名义发表。本人完全了解武汉科技大学有关保留、使用学位论文的规定，同意学校保留并向有关部口（按照《武狭科技大学关于研究生学位论文收录工作的规定》执行送交论文的复印件和电子版本，允）许论文被查阅和借阅，同意学校将本论文的全部或部分内容编入学校认可的国家相关数据库进行检索和对外服务。论文作滞名；或３巧签名；柳。Ｓ．日期；３摘要近年来，随着大量经典的线性学习算法通过引入核函

8、数实现非线性化以来，基于核的机器学习方法（简称核方法）取得了飞速发展，目前已成为机器学习领域的研究热点之一。带钢作为汽车、船舶、以及航空航天的重要原材料，其质量好坏直接影响到后续产品的质量和性能，因此将核方法应用到带钢表面检测具有重大意义。本文将核方法应用到带钢表面缺陷检测和分类的各个关键环节，并根据实验数据与传统的算法进行对比。