板帶鋼探傷設備表面缺陷識別-飛泰檢測儀器

板帶鋼表面缺陷識別是探傷設備對定位的缺陷區域進行識別，判斷矩形區域內缺陷的類別，并對識別結果進行批量的統計分析，其分析結果將作為產品說明、信息入庫、工件質量檢查等方面的應用依據。

一般來說，用于缺陷分類的算法主要分為兩種：

第一，利用缺陷的邊緣輪廓和圖像像素點像素值的分布特性進行識別和分類，如模板匹配算法等；

第二，通過機器學習進行識別和分類的方法，從圖像的缺陷區域中提取能夠描述和區分不同缺陷類型的特征量，通過選擇合適的分類器，實現識別的功能。

模板匹配算法的特點在于：首先，由于缺陷類別出現的不確定性，模板匹配算法需要預置大量的模板；其次，匹配算法通過將缺陷圖像與每個缺陷模板依次匹配后取匹配度最高的模板類型作為識別類型。

兩種特點使得模板匹配算法在運算速度上效率較低，不適合在實時系統中使用。機器學習的方法根據分類器的不同分為不同的類型，如神經網絡，支持向量機等。支持向量機作為機器學習領域中的一個熱點，在解決小樣本、高維模式識別問題方面具有較多的優勢。

板帶鋼探傷設備

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