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基于Adaboost算法的环抛机盘面钝化程度分类
被引量:
2
1
作者
李泽林
刘成颖
《清华大学学报(自然科学版)》
CSCD
北大核心
2021年第9期986-993,共8页
针对环抛机盘面钝化程度难以识别的问题,该文提出了一种基于灰度共生矩阵(gray-level co-occurrence matrix,GLCM)和Adaboost分类器的分类方法。首先获取盘面状态图像,利用GLCM算法对环抛机盘面纹理图像进行特征提取,将GLCM的4个二阶统...
针对环抛机盘面钝化程度难以识别的问题,该文提出了一种基于灰度共生矩阵(gray-level co-occurrence matrix,GLCM)和Adaboost分类器的分类方法。首先获取盘面状态图像,利用GLCM算法对环抛机盘面纹理图像进行特征提取,将GLCM的4个二阶统计量输入至Adaboost分类器进行训练,得到可以识别盘面未钝化和已钝化图像的图像分类器。经过试验数据分析,确定了GLCM用于环抛机盘面钝化程度分类的最优参数为点对间距离d=11、灰度级数k=16,其分类正确率可达98.3%,较LBP算法分类正确率升高9.5%,较PNN算法分类正确率升高2.08%。
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关键词
环抛加工
钝化
灰度共生矩阵(GLCM)
ADABOOST算法
原文传递
题名
基于Adaboost算法的环抛机盘面钝化程度分类
被引量:
2
1
作者
李泽林
刘成颖
机构
清华大学机械工程系
出处
《清华大学学报(自然科学版)》
CSCD
北大核心
2021年第9期986-993,共8页
基金
国家科技重大专项课题(2017ZX04022001-102)。
文摘
针对环抛机盘面钝化程度难以识别的问题,该文提出了一种基于灰度共生矩阵(gray-level co-occurrence matrix,GLCM)和Adaboost分类器的分类方法。首先获取盘面状态图像,利用GLCM算法对环抛机盘面纹理图像进行特征提取,将GLCM的4个二阶统计量输入至Adaboost分类器进行训练,得到可以识别盘面未钝化和已钝化图像的图像分类器。经过试验数据分析,确定了GLCM用于环抛机盘面钝化程度分类的最优参数为点对间距离d=11、灰度级数k=16,其分类正确率可达98.3%,较LBP算法分类正确率升高9.5%,较PNN算法分类正确率升高2.08%。
关键词
环抛加工
钝化
灰度共生矩阵(GLCM)
ADABOOST算法
Keywords
continuous polishing
passivation
gray-level co-occurrence matrix(GLCM)
Adaboost algorithm
分类号
TG580.6922 [金属学及工艺—金属切削加工及机床]
原文传递
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于Adaboost算法的环抛机盘面钝化程度分类
李泽林
刘成颖
《清华大学学报(自然科学版)》
CSCD
北大核心
2021
2
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