基于纹理特征和Hu不变矩的KELM滤光片缺陷识别研究

• 作 者: 孙枭文
• 机 构: 华南理工大学物理与光电学院
• 出 处: 甘肃科学学报
• 发表日期: 2019年05期
• 关键词: 纹理特征 极限学习机 核函数 HU不变矩 支持向量机 Texture featuresExtreme learning machineKernel functi

为提高滤光片缺陷识别的精度,提出一种基于纹理特征和Hu不变矩的核极限学习机(KELM)滤光片缺陷识别算法。通过提取能量、熵、对比度和局部均匀性以及7阶Hu不变矩特征组成联合特征向量,将联合特征作为KELM的输入,滤光片缺陷类别作为KELM的输出,建立KELM的滤光片缺陷识别模型。通过KELM和极限学习机(ELM)、支持向量机(SVM)、BP神经网络(BPNN)的对比发现,算法KELM具有更高的识别准确率,提高了滤光片缺陷识别的精度,同时为滤光片缺陷识别研究和应用提供了新的方法。