基于纹理特征和Hu不变矩的KELM滤光片缺陷识别研究 |
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引用本文: | 孙枭文.基于纹理特征和Hu不变矩的KELM滤光片缺陷识别研究[J].甘肃科学学报,2019(5). |
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作者姓名: | 孙枭文 |
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作者单位: | 华南理工大学物理与光电学院 |
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摘 要: | 为提高滤光片缺陷识别的精度,提出一种基于纹理特征和Hu不变矩的核极限学习机(KELM)滤光片缺陷识别算法。通过提取能量、熵、对比度和局部均匀性以及7阶Hu不变矩特征组成联合特征向量,将联合特征作为KELM的输入,滤光片缺陷类别作为KELM的输出,建立KELM的滤光片缺陷识别模型。通过KELM和极限学习机(ELM)、支持向量机(SVM)、BP神经网络(BPNN)的对比发现,算法KELM具有更高的识别准确率,提高了滤光片缺陷识别的精度,同时为滤光片缺陷识别研究和应用提供了新的方法。
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