工件缺陷检测matlab

以下是使用MATLAB进行工件缺陷检测的一般步骤：

1. 收集并准备数据集，包括正常和缺陷工件的图像。
2. 对数据集进行预处理，例如调整大小、裁剪、去噪等。
3. 提取图像特征，例如颜色、纹理、形状等。
4. 使用分类器对图像进行分类，例如支持向量机（SVM）、卷积神经网络（CNN）等。
5. 对分类结果进行评估和优化，例如计算准确率、召回率、F1分数等，并根据需要调整分类器参数。

以下是一个使用MATLAB进行缺陷检测的示例代码：

% 读取图像
img = imread('defect.jpg');

% 调整图像大小
img = imresize(img, [224 224]);

% 提取图像特征
features = activations(net, img, 'fc7');

% 使用分类器进行分类
label = predict(classifier, features);

% 显示分类结果
if label == 1
    disp('该工件正常。');
else
    disp('该工件存在缺陷。');
end

其中，`net`是一个已经训练好的卷积神经网络模型，`classifier`是一个已经训练好的分类器模型。