[發(fā)明專利]一種基于Hu不變矩-SVM相結(jié)合的焊縫圖像模式識別方法

在審

• 申請?zhí)枺?/td>: 202010630299.4
• 申請日: 2020-07-01
• 公開（公告）號: CN113888746A
• 公開（公告）日: 2022-01-04
• 發(fā)明（設(shè)計(jì)）人: 呂學(xué)勤;廉杰;孟令政;吳胤伯;張揚(yáng)揚(yáng)
• 申請（專利權(quán)）人: 上海電力大學(xué)
• 主分類號: G06V10/42
• 分類號: G06V10/42;G06V10/774;G06V10/764
• 代理公司: 上海德昭知識產(chǎn)權(quán)代理有限公司 31204
• 代理人: 郁旦蓉

1.一種基于Hu不變矩-SVM相結(jié)合的焊縫圖像模式識別方法，用于實(shí)現(xiàn)對焊縫圖像進(jìn)行識別，所述焊縫圖像包括：I型焊縫、V型焊縫、T型焊縫、搭接型焊縫、圓弧形焊縫以及無焊縫，其特征在于，包括如下步驟：

步驟1，基于Hu不變矩對所述焊縫圖像進(jìn)行特征提取，得到七維不變矩?cái)?shù)據(jù)；

步驟2，對SVM分類器進(jìn)行訓(xùn)練，通過求取目標(biāo)函數(shù)的最優(yōu)值來確定將不同類型的七維不變矩?cái)?shù)據(jù)分隔開的超平面；

步驟3，將所述七維不變矩?cái)?shù)據(jù)輸入到所述SVM分類器中，使用所述超平面的分隔不同類型的七維不變矩?cái)?shù)據(jù)從而實(shí)現(xiàn)對所述焊縫圖像模式的識別。

2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于Hu不變矩-SVM相結(jié)合的焊縫圖像模式識別方法，其特征在于：

其中，Hu不變矩對所述焊縫圖像提取的特征是通過所述焊縫圖像的幾何矩和中心矩確定的。

3.根據(jù)權(quán)利要求2所述的基于Hu不變矩-SVM相結(jié)合的焊縫圖像模式識別方法，其特征在于：

其中，所述焊縫圖像的(p+q)階幾何矩m_pq表示為：

式中，f(x,y)為連續(xù)圖像的灰度分布函數(shù)。

4.根據(jù)權(quán)利要求2所述的Hu不變矩-SVM相結(jié)合的焊縫圖像模式識別方法，其特征在于：

其中，所述焊縫圖像的(p+q)階中心矩μ_pq表示為：

式中，f(x,y)為連續(xù)圖像的灰度分布函數(shù)，和代表著圖像的重心，定義為：

式中，m₁₀為焊縫圖像沿x軸方向一階矩，m₁₀為焊縫圖像沿y軸方向一階矩，m₀₀為圖像的零階矩。

5.根據(jù)權(quán)利要求2所述的Hu不變矩-SVM相結(jié)合的焊縫圖像模式識別方法，其特征在于：

其中，當(dāng)所述焊縫圖像為數(shù)字離散圖像時(shí)，步驟1還包括將所述圖像離散化。

6.根據(jù)權(quán)利要求5所述的Hu不變矩-SVM相結(jié)合的焊縫圖像模式識別方法，其特征在于，

其中，離散下的(p+q)階幾何矩m_pq表示為：

式中，f(x,y)為連續(xù)圖像的灰度分布函數(shù)。

7.根據(jù)權(quán)利要求5所述的Hu不變矩-SVM相結(jié)合的焊縫圖像模式識別方法，其特征在于，

其中，離散下的(p+q)階中心矩μ_pq表示為：

式中，x₀為圖像沿x軸方向的中心像素坐標(biāo)，y₀為圖像沿y軸方向中心像素坐標(biāo)，f(x,y)為連續(xù)圖像的灰度分布函數(shù)，

對所述離散下的(p+q)階中心矩μ_pq歸一化后得下式：

式中，n_pq為歸一化后的圖像(p+q)階中心矩，μ₀₀為圖像的零階中心距。

8.根據(jù)權(quán)利要求1所述的Hu不變矩-SVM相結(jié)合的焊縫圖像模式識別方法，其特征在于，

其中，所述目標(biāo)函數(shù)為

式中，y為七維不變矩?cái)?shù)據(jù)的標(biāo)簽，E＝(e₁,e₂,...,e_m)是超平面上的m維法向量，f表示超平面到原點(diǎn)距離的實(shí)數(shù)，||E||為超平面的范數(shù)，h為輸入的數(shù)據(jù)樣本，T代表著矩陣的轉(zhuǎn)置。

9.根據(jù)權(quán)利要求1所述的Hu不變矩-SVM相結(jié)合的焊縫圖像模式識別方法，其特征在于，

其中，所述焊縫圖像的像素尺寸在64×64。