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| 基于支持向量机的铁谱磨粒自动识别 | |
| 引用本文： | 邱丽娟,宣征南,张兴芳,何照荣,孙志伟.基于支持向量机的铁谱磨粒自动识别[J].茂名学院学报,2015(3):30-34. |
| 作者姓名： | 邱丽娟 宣征南 张兴芳 何照荣 孙志伟 |
| 作者单位： | 1. 广东石油化工学院机电工程学院，广东茂名525000; 太原理工大学化学化工学院，山西太原030024 2. 广东石油化工学院机电工程学院，广东茂名525000; 广东石油化工学院广东省石化装备故障诊断重点实验室，广东茂名525000 3. 太原理工大学化学化工学院,山西太原,030024 4. 广东石油化工学院机电工程学院,广东茂名,525000 |
| 基金项目： | 茂名市科技计划项目(201327)；广东省石化装备故障诊断重点实验室开放基金项目 |
| 摘 要： | 为了实现支持向量机对磨损磨粒的自动识别，首先对彩色磨粒图像进行图像处理，运用 K －均值聚类、区域生长法和数学形态学将磨粒成功地从图像中分割出来；其次根据各类磨粒形貌特征确定磨粒的形状尺寸、纹理特征和颜色特征参数，并采用相应的方法提取这三方面的参数；由于支持向量机参数的选取对其分类效果影响很大，所以采用遗传算法对其参数做进一步的优化；最后以提取的特征参数为基础，运用优化的支持向量机成功地识别了严重滑动磨粒、球形磨粒、切削磨粒、疲劳磨粒和红色氧化物五类特征磨粒，其识别准确率达90％。结果表明该方法切实可行。 |
| 关 键 词： | 支持向量机 自动识别 K-均值聚类 遗传算法 |
Ferrograghy Abrasive Automatic Recognition Based on Support Vector Machine |
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| QIU Lijuan , XUAN Zhengnan , ZHANG Xingfang , HE Zhaorong , SUN Zhiwei.Ferrograghy Abrasive Automatic Recognition Based on Support Vector Machine[J].Journal of Maoming College,2015(3):30-34. | |
| Authors: | QIU Lijuan XUAN Zhengnan ZHANG Xingfang HE Zhaorong SUN Zhiwei |
| Abstract: | |
| Keywords: | Support vector machine Automatic recognition K-means clustering Genetic algorithm |
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