研究目的
研究一种基于稀疏表示的图像表面缺陷检测方法的有效性，重点通过引入块近端梯度算子和正交匹配追踪算法中的先验知识来提高检测效率和检测质量。
研究成果
所提出的基于稀疏表示的方法能有效检测和提取表面图像中的缺陷，展现出良好的抗干扰能力和可扩展性。其性能优于传统方法，适用于各类工业产品。
研究不足
该研究承认需要进一步探究更高效、更快速的字典学习策略和稀疏表示模型，以更有效地降低错误率。
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基于图像的表面缺陷检测的稀疏表示方法
DOI：10.1007/s11801-018-8078-x
期刊：Optoelectronics Letters
出版年份：2018
更新时间：2025-09-04 15:30:14
摘要：
本文提出了一种基于稀疏表示的高效表面缺陷检测方法。该方法利用冗余字典中系数的稀疏度来判断测试图像是否存在缺陷，并根据全局系数特征获取缺陷图像的二进制表示。为满足效率和检测质量要求，引入块近端梯度算子加速在线字典学习?？悸堑讲馐匝炯涞南喙匦?，在正交匹配追踪稀疏表示算法中应用先验知识以提高稀疏编码速度。实验结果表明，所提检测方法能有效检测和提取表面图像缺陷，具有广泛适用性。
作者：
YAO Ming-hai，GU Qin-long
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