基于铁谱图像异类特征融合的磨损类型识别方法

作者：闫建阳; 陈小虎; 陈俊康

来源：润滑与密封, 2020, 45(03): 113-120.

• 异类特征融合
• 超球SVM
• D-S证据理论

针对铁谱磨粒图像识别中存在特征单一、异类特征的综合利用率低等问题,提出一种磨粒图像多特征的异类信息融合识别方法。首先,对在线铁谱图像预处理基础上提取磨粒纹理(ASM、熵、相关、对比度)、颜色(均值、方差、斜度)、几何(7个不变矩)3种统计特征;其次,对提取特征数据进行[0,1]归一化处理,采用超球心间距法确定核参数,运用超球多类SVM实现基于单种特征的多类磨损识别;最后,在单种特征识别基础上通过后验概率构造3种特征所需的软判决基本概率赋值(BPA)函数,运用超球多类SVM与D-S证据理论结合法实现异类特征融合的铁谱图像识别。特征融合方法识别最高识别率达到了96.1%,与单一特征识别结果相比,识别准确度更高,且实现了不同特征的互补。