R-AdaBoost带钢表面缺陷特征选择算法

摘要

带钢表面缺陷形式的复杂多变给特征的选择带来了困难,为此,提出一种融合特征筛选和样本权值更新的R-Ada Boost特征选择算法。该算法在Ada Boost算法的每个循环中通过Relief算法进行特征的筛选与降维,通过筛选后的特征利用样本的类内类间差去除噪声样本,然后根据Ada Boost的动态权值更新样本库,再利用每个循环优化选择得到的最优特征与弱分类器级联成最终的Ada Boost强分类器,进行带钢表面缺陷的检测与定位。实验结果表明,针对带钢实际生产线上的划痕、褶皱、山脉、污点等多种缺陷,该算法可以有效提取出具有高区分性和独立性的特征,同时提高了缺陷检测算法的准确率。