IAI工業(yè)機器人-普洱
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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)雜性極高，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。
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