%0 Journal Article
%T 基于监督双限制连接Isomap算法的带钢表面缺陷图像分类方法
%A 王典洪
%A 甘胜丰
%A 张伟民
%A 雷维新
%J 自动化学报
%P 883-891
%D 2014
%R 10.3724/SP.J.1004.2014.00883
%X ？根据带钢表面缺陷图像具有复杂纹理结构、包含大量干扰信息、具备高维非线性几何结构等特点，本文提出基于监督双限制连接Isomap方法的带钢表面缺陷图像降维方法（dls-Isomap）.该方法以Isomap降维方法为基础，对其邻域图的连接方式进行K邻域（K-nearestneighbor，KNN）和ε-半径两个方面的限制性连接，并使用数据类别作为监督对类间邻域点进行扩展连接.针对多类Roll-swiss数据实验表明，dls-Isomap降维方法不仅能够在低维空间中完整嵌入所有数据点，而且能保持数据各类内和类间的几何结构，以及解决Isomap算法存在的“短路边”问题；针对带钢表面缺陷图像分类实验表明，基于dls-Isomap的新分类方法适合含水、油渍等干扰较多的带钢表面缺陷的分类任务，其中冷轧带钢5类缺陷识别率可以达78%.含水渍的热轧带钢缺陷识别率可以达到93%，其中水渍干扰图像的识别率达到97.6%.
%K Isomap
%K K领域
%K ε-半径
%K 监督连接
%K 带钢表面缺陷
%U http://www.aas.net.cn/CN/abstract/abstract18356.shtml