基于SVM的工程机械钢圈缺陷分类算法研究  

作　　者：黄乐清 

机构地区：[1]广西泰坦宇翔钢圈股份公司,广西柳州545007

出　　处：《今日制造与升级》2024年第12期7-9,共3页Manufacture & Upgrading Today

摘　　要：文章对工程机械钢圈缺陷的分类问题进行了分析,并提出了一种基于支持向量机(Support Vector Machine,SVM)的分类算法。首先,文章从缺陷特征的角度出发,研究了钢圈图像的特征提取方法,采用灰度共生矩阵和Canny边缘检测方法,分别从纹理和边缘信息两个方面进行了特征提取;其次,基于SVM模型进行了缺陷分类研究,选择径向基核函数以提升模型处理非线性数据的能力;最后,实验在包含500个钢圈图像的数据集上进行。结果表明,该方法在准确率、精确率、召回率和F1值等关键指标上达到了优异效果。

关 键 词：钢圈缺陷 支持向量机 灰度共生矩阵 缺陷分类 

分 类 号：TP751[自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]