视觉缺陷检测设备检测方法及特征选择与提取!
安徽思普泰克视觉缺陷检测设备采用ccd照相机将被检测的目标转换成图像信号，传送给专用的图像处理系统，根据像素分布和亮度、颜色等信息，转变成数字化信号，图像处理系统对这
安徽思普泰克视觉缺陷检测设备采用ccd照相机将被检测的目标转换成图像信号，传送给专用的图像处理系统，根据像素分布和亮度、颜色等信息，转变成数字化信号，图像处理系统对这些信号进行各种运算来抽取目标的特征。
视觉缺陷检测设备的检测方法：
1、计算了缺陷图像与标准图像的灰度差。
2、通过将差值与设定的阈值进行比较，可以判断出缺陷。
3、缺陷图像的特征选择与提取。
视觉缺陷检测设备缺陷图像差分法
基本流程
1、有效探测区域设置
2、图像配准与裁剪
3、设置差异阈值
4、缺陷位置识别
视觉缺陷检测设备缺陷图像的特征选择与提取
视觉缺陷检测设备的特征提取方法
1、灰度特性
2、灰度差分特征
3、直方图特征
4、变换系数特性
5、线和角的特征
6、灰色边缘特征
7、纹理特征
视觉缺陷检测设备的特征选择(数据降维)
降维的原因：在机器学习中，如果特征值太多，即维数太多，就会造成维数灾难。维数灾难最直接的后果是过拟合，导致分类和识别的误差。因此，我们需要降低所提出特征的维数。
基本原理：特征选择是对原始空间进行变换，以较小的维数重新生成一个更加独立的特征空间。
降维问题：
1、 降维后的数据是否应该包含更多信息?
2、降维后会丢失多少信息?
3、降维对分类识别有什么影响?
数据维度缩减的好处：
(1) 数据压缩减少了数据存储所需的空间和计算所需的时间。
(2) 消除数据之间的冗余，简化数据，提高计算效率。
(3) 去除噪声，提高模型的性能。
(4) 提高了数据的可理解性和学习算法的准确性。
(5) 将数据维度减少到二维或三维以便可视化。
常用方法：主成分分析、随机映射、非负矩阵分解。
主成分分析
方法概述：该方法的目标是发现数据中最重要的元素和结构，去除噪声冗余，降低原始复杂数据的维数，揭示隐藏在复杂数据背后的简单结构。主成分分析(PCA)是在最小化数据丢失的原则下对多元数据表进行简化的一种尝试。
这些综合指标被称为主成分，即降低高维变量空间的维数，可见低维空间的识别系统要比高维空间容易得多。PCA从线性代数的角度出发，寻找一组新的正交基来重新描述作为主元的数据空间。
视觉缺陷检测设备的检测方法：
1、计算了缺陷图像与标准图像的灰度差。
2、通过将差值与设定的阈值进行比较，可以判断出缺陷。
3、缺陷图像的特征选择与提取。
视觉缺陷检测设备缺陷图像差分法
基本流程
1、有效探测区域设置
2、图像配准与裁剪
3、设置差异阈值
4、缺陷位置识别
视觉缺陷检测设备缺陷图像的特征选择与提取
视觉缺陷检测设备的特征提取方法
1、灰度特性
2、灰度差分特征
3、直方图特征
4、变换系数特性
5、线和角的特征
6、灰色边缘特征
7、纹理特征
视觉缺陷检测设备的特征选择(数据降维)
降维的原因：在机器学习中，如果特征值太多，即维数太多，就会造成维数灾难。维数灾难最直接的后果是过拟合，导致分类和识别的误差。因此，我们需要降低所提出特征的维数。
基本原理：特征选择是对原始空间进行变换，以较小的维数重新生成一个更加独立的特征空间。
降维问题：
1、 降维后的数据是否应该包含更多信息?
2、降维后会丢失多少信息?
3、降维对分类识别有什么影响?
数据维度缩减的好处：
(1) 数据压缩减少了数据存储所需的空间和计算所需的时间。
(2) 消除数据之间的冗余，简化数据，提高计算效率。
(3) 去除噪声，提高模型的性能。
(4) 提高了数据的可理解性和学习算法的准确性。
(5) 将数据维度减少到二维或三维以便可视化。
常用方法：主成分分析、随机映射、非负矩阵分解。
主成分分析
方法概述：该方法的目标是发现数据中最重要的元素和结构，去除噪声冗余，降低原始复杂数据的维数，揭示隐藏在复杂数据背后的简单结构。主成分分析(PCA)是在最小化数据丢失的原则下对多元数据表进行简化的一种尝试。
这些综合指标被称为主成分，即降低高维变量空间的维数，可见低维空间的识别系统要比高维空间容易得多。PCA从线性代数的角度出发，寻找一组新的正交基来重新描述作为主元的数据空间。
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