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摘要
针对传统图像特征提取方法用于缺陷检测存在自适应程度低的问题，提出了一种基于拓扑独立成分分析(TICA)的无监督图像特征提取缺陷识别方法。首先通过TICA算法从缺陷集中自适应地估计基向量，利用基向量对应滤波器与缺陷图像进行滤波，提取滤波响应作为特征，为避免TICA算法陷入局部最优，引入差分进化(DE)算法进行优化。然后采用ReliefF算法和K-means算法对提取特征进行选择，减少特征中冗余和无关信息，降低特征向量维数。最后利用随机森林分类器对样本进行缺陷分类，目前总体识别准确率高达96.0%,验证了所提出方法的有效性。
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