IAI水下拍摄机器人Vanguard智能微扭拧紧机
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图像特征提取指的是从初始的数字图像数据中挖掘出能够精准、完整且不冗余地描述目标对象的信息。从上述定义中可以看出，基于人工特征工程进行缺陷检测最关键的步骤就是从图像中提取出缺陷的特征信息。若提取的特征不够精准，那么依赖于该特征做出的判断也必然是不准确的。同时，若提取的特征不够精炼、特征空间维度过大，可能导致后续判别算法的复杂性*，陷入“维度灾难”。
业内进行表面缺陷检测时常用的图像特征有几何特征、形状特征、颜色特征、纹理特征和灰度特征。
缺陷最基本的特征就是几何特征，一般用缺陷的区域周长、面积大小、位置和缺陷质心等信息来表示。缺陷周长和面积大小分别为缺陷边界及内部的像素点数量，通过统计像素个数即可提取其几何特征。
形状特征指的是其矩形度、细长度、圆形度、致密度、不变矩、偏心率等描述信息。对形状特征的描述主要可以分为基于轮廓形状和基于区域形状两类，区分方法在于形状特征仅从轮廓中提取还是从形状区域中提取。几何特征和形状特征的结合是区分缺陷类型的重要依据。
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