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基于Bandelet变换能自适应跟踪图像几何方向的特点,将Bandelet变换引入到金属断口图像特征提取中,提出了一种基于Bandelet变换的金属断口形貌非线性识别方法。在提出的方法中,利用Bandelet变换提取金属断口图像的Bandelet熵作为特征向量,神经网络作为非线性分类器,对几种典型的金属断口图像进行了识别验证。同时,将该方法与基于传统的小波变换的金属断口图像识别方法进行了对比。结果表明,由于Bandelet变换克服了小波变换在处理金属断口图像时孤立对待边界各点的缺点,得到了比传统的小波变换方法更好的识别效果。 相似文献
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利用高碳当量灰铸铁组织强度试验数据,提出了一种基于支持向量机理论的灰铸铁强度预测模型。与多元线性回归、模糊回归和自适应模糊神经网络相比,该模型学习精度高且具有较好的泛化能力,能取得较好的预测效果。 相似文献
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数字化车间的主要特点是对于普通车间的重新定义,是通过虚拟的方式将传统车间构建到虚拟环境中,对整个生产过程进行虚拟仿真推进生产。针对数字化车间虚拟信息化的识别精度问题,传统的图像识别系统对于数字化车间中精密仪器的识别准确率偏低,文章中的图像识别系统是通过针对数字化车间与卷积神经网络[1]的特点进行改进,通过将卷积神经网络与支持向量机相结合,将分类模型加入到图像识别中,最终提高识别准确率,稳定高效的帮助用户进行仿真从而推进生产。 相似文献
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基于信号分形与支持向量机的点焊检测方法 总被引:1,自引:0,他引:1
鉴于分形维数对数据样本集复杂程度的定量描述特点及支持向量机在小样本集合分类和回归方面所具有的显著优势,采用信号数据序列的分形维数作为特征值,提出一种基于信号分形维数及支持向量机的点焊信号检测方法。分别对点焊飞溅缺陷和熔核尺寸缺陷建立两类支持向量机检测模型,构成支持向量机阵列,利用该阵列模型进行点焊飞溅和小尺寸熔核两种缺陷的综合检测。结果表明,该阵列对点焊缺陷的无损检测是比较精确的,能较好地无损检测到点焊过程中飞溅及小尺寸熔核两种缺陷。为点焊的无损检测提供了一种新的方法。 相似文献
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基于支持向量机的加工误差预测建模方法研究 总被引:5,自引:0,他引:5
误差补偿是提高机械加工精度的有效途径,其中误差的建模是关键.在分析现有加工误差预测技术不足的基础上,提出基于支持向量机的加工误差回归建模和预测方法,并对实际应用中的问题进行了分析和总结.通过实例验证及与其它建模方法的对比,表明该方法具有优良的预测性能,为加工误差预测提供了一种新的可行方法. 相似文献
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基于多类支持向量机的板形识别方法 总被引:1,自引:0,他引:1
提出一种基于多类支持向量机理论的板形识别分类器,通过对冷轧工序中板形仪测得的数据进行预处理,获取所需样本数据。采用“一对多”方法训练多类支持向量机分类器,最后用测试样本对训练出的分类器进行性能测试。仿真结果表明该方法在处理小样本数据时识别率非常高,泛化能力更强,为板形识别提供了新的研究方法。 相似文献
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目的 滤除发动机表面缺陷图像上的噪声,使发动机表面缺陷信息得以更好地呈现。方法 首先利用小波变换将发动机表面缺陷含噪图像进行系数分解,获取不同的小波系数;接着利用支持向量机对小波分解系数进行分类,以达到将噪声信号与非噪声信号进行分离的效果;最后利用插值运算对硬阀值函数进行优化,以克服函数不连续性引起的振铃效应等弊端,使得去噪后图像能够保持更多的细节信息。通过实验仿真将所提方法以及中值滤波、双边滤波方法的去噪效果进行对比。结果 所提方法去噪后图像与中值滤波以及双边滤波方法去噪后图像相比,具有更高的PSNR值以及SSIM值。测试图像噪声强度为25%时,所提方法去噪后图像的PSNR值以及SSIM值较中值滤波方法去噪分别提高了20.66%以及11.89%,较双边滤波方法去噪分别提高了10.30%以及5.48%。结论 所提方法比中值滤波、双边滤波方法具有更好的去噪效果,能够对发动机表面缺陷图像的噪声进行去除,并较好地保留图像的细节信息。 相似文献
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针对传统的基于图的特征识别方法难以识别相交特征和拓扑不固定特征的问题,提出了一种基于图的混合加工特征识别方法.该方法首先利用插入分割线分割贴合的面的方法拆分相交特征,然后重构扩展属性邻接图,从中分解出最小条件子图,最后根据二次曲面特征、由平面组成的特征的边界模式,分别建立相应的特征识别知识库,并应用知识树通过推理识别特征.验证结果表明该方法能合理地拆分相交特征,有效地识别常见的加工特征. 相似文献
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引入核方法分析研究了现有的板坯表面缺陷识别方法,提出了一种新的核函数,并将其应用到板坯表面缺陷特征提取中,用传统的支持向量机对图像进行分类,试验结果表明,新核函数提取的特征识别效果最好,识别率达到了91.55%。 相似文献
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基于模式识别的零件表面瑕疵图像提取的设计与实现 总被引:1,自引:1,他引:1
针对精密零件表面瑕疵处理问题,将计算机视觉技术用于精密零件表面瑕疵图像的提取和分析,提高了生产中机械零件自动识别的实时性和分拣的准确率,并结合嵌入式系统进行控制。设计了一个基于机器视觉的零件表面瑕疵图像自动识别系统,采用图像处理及模式匹配的方法,实现了零件表面瑕疵图像的提取,为零件表面瑕疵的处理做好了准备工作,达到了对许多加工件和产品表面质量进行快速检测的目的。 相似文献