缪徐超　张旭　徐洋　余前溪　程凯强

摘要：针对人工检测金属表面缺陷效率低、主观意识强、无法长时间工作等缺点，提出一种基于支持向量机监督检测、分类以及测量的金属表面缺陷的方法，并使用Matlab软件设计一个图形用户界面（GUI），便于检测人员使用。研究中先对工厂采集的图像进行Gabor滤波和对比度增强的前处理。然后使用方向梯度直方图（HOG）和灰度共生矩阵（GLCM）进行特征提取，为后续提高检测准确率打下基础。最后对于每种缺陷类型都采用270张图片进行模型训练，利用训练好的模型对测试图片进行测试。实验结果表明，最终3种缺陷类型的总正确率为88.9%，该检测方法能够有效地检测出金属表面缺陷。

关键词：表面缺陷检测;支持向量机;图片前处理;特征提取

【Abstract】Aimingattheshortcomingsofmanualdetectionofmetalsurfacedefects，suchaslowefficiency，strongsubjectiveawareness，andinabilitytoworkforalongtime，amethodbasedonSupportVectorMachinesuperviseddetection，classificationandmeasurementofmetalsurfacedefectsisproposed，andMatlabsoftwareisusedforGUIpackagingforeasydetectionofthepersonnel.TheresearchfirstperformsGaborfilteringandcontrastenhancementpre-processingontheimagescollectedbythefactory，thenusesdirectionalgradienthistogram（HOG）andgraylevelco-occurrencematrix（GLCM）forfeatureextractiontolaythefoundationforsubsequentimprovementofdetectionaccuracy.Finally，foreachdefecttype，270picturesareusedformodeltraining，andthetrainedmodelisusedtotestthetestpictures.Experimentalresultsshowthatthefinaltotalaccuracyofthethreetypesofdefectsis88.9%，andthisdetectionmethodcaneffectivelydetectmetalsurfacedefects.

【Keywords】surfacedefectdetection;SupportVectorMachines;picturepre-processing;featureextraction

作者簡介：缪徐超（1996-），男，硕士研究生，主要研究方向：切削原理与应用;张旭（1978-），女，博士，教授，主要研究方向：图像处理和切削原理与应用;徐洋（1995-），男，硕士研究生，主要研究方向：图像处理;余前溪（1994-），男，硕士研究生，主要研究方向：切削原理与应用;程凯强（1996-），男，硕士研究生，主要研究方向：图像处理。

0引言

金属表面缺陷检测在许多工业领域（如飞机机身、核电站蒸汽发生管道和钢桥等）中非常重要。目前，有关金属表面缺陷的机器学习检测技术发展迅速。机器学习检测是采用图像处理的方法对金属表面进行分析处理，检测金属表面是否有缺陷。对表面有缺陷的产品和正在使用中的零件，予以去除和更换，避免在后续的使用过程中造成安全事故。……