Vanguard擰緊機IAI探索智能機器人
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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，可能導致后續(xù)判別算法的復雜性極高，陷入“維度災難”。
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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