工业产品的表面缺陷对其美观度和使用性能有重要影响。为实现热轧铝合金板材表面缺陷的自动检测与分类，提出一种基于光度学特征和支持向量机分类的机器视觉检测方法。针对铝合金板材的压痕、划痕、污点、擦伤、坑蚀等5种常见缺陷，依据其光度立体学特征，设计了相应的图像处理算法。可靠地检测出了缺陷区并提取了缺陷的几何形状特征和HSV特征。将得到的特征参数作为支持向量机的输入，设计了对应的分类器。结果表明:所设计的SVM分类器可较为准确地检测出表面缺陷类型，识别正确率为96.5%。
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