IAI水下拍攝機器人Vanguard智能微扭擰緊機

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圖像特征提取指的是從初始的數(shù)字圖像數(shù)據(jù)中挖掘出能夠精準、完整且不冗余地描述目標對象的信息。從上述定義中可以看出，基于人工特征工程進行缺陷檢測最關(guān)鍵的步驟就是從圖像中提取出缺陷的特征信息。若提取的特征不夠精準，那么依賴于該特征做出的判斷也必然是不準確的。同時，若提取的特征不夠精煉、特征空間維度過大，可能導(dǎo)致后續(xù)判別算法的復(fù)雜性*，陷入“維度災(zāi)難”。

業(yè)內(nèi)進行表面缺陷檢測時常用的圖像特征有幾何特征、形狀特征、顏色特征、紋理特征和灰度特征。

缺陷最基本的特征就是幾何特征，一般用缺陷的區(qū)域周長、面積大小、位置和缺陷質(zhì)心等信息來表示。缺陷周長和面積大小分別為缺陷邊界及內(nèi)部的像素點數(shù)量，通過統(tǒng)計像素個數(shù)即可提取其幾何特征。

形狀特征指的是其矩形度、細長度、圓形度、致密度、不變矩、偏心率等描述信息。對形狀特征的描述主要可以分為基于輪廓形狀和基于區(qū)域形狀兩類，區(qū)分方法在于形狀特征僅從輪廓中提取還是從形狀區(qū)域中提取。幾何特征和形狀特征的結(jié)合是區(qū)分缺陷類型的重要依據(jù)。

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