基于深度学习特征和非线性支持向量机的板材表面缺陷识别方法

编号 zgly0001670864

文献类型 期刊论文

文献题名 基于深度学习特征和非线性支持向量机的板材表面缺陷识别方法

作者 高琳明  徐风  李享  徐姗姗  窦立君 

作者单位 南京林业大学信息科学技术学院 

母体文献 林业工程学报 

年卷期 2019年04期

年份 2019 

分类号 TP391.41  TP18 

关键词 深度学习  特征提取  支持向量机  板材缺陷 

文摘内容 深度学习是一种有效的特征学习方法,具有很强的自主学习能力。研究了基于深度学习特征与非线性支持向量机(NSVM)分类算法相结合的板材表面缺陷识别方法。首先,针对深度学习模型需要海量训练数据的特性,使用旋转剪切的方法对采集到的原始板材表面缺陷图像进行数据扩增;其次,使用扩增后的板材表面缺陷图像数据集对笔者提出的深度卷积神经网络(CNN)模型进行训练,并使用训练好的网络提取不同种类缺陷图像的深度特征;然后,为了消除深度特征中的冗余数据,并增强数据的表达能力,运用基于1范数的非贪婪主成分分析(Non-greedy PCA-L1)算法对板材的深层语义特征进行特征降维和特征增强;最后,运用增强后的深度特征训练NSVM模型,并使用训练好的NSVM模型对原始板材表面缺陷图像的测试集进行分类。实验结果表明,笔者提出的识别方法具有较好的鲁棒性和实用性,可取得目前较好的分类效果,针对结疤、压痕和无损3种板材表面缺陷识别率可达99%以上。