Matlab 金属表面划痕检测的完整代码

由于金属表面划痕检测是一个比较复杂的问题，涉及到图像处理、机器学习等多个领域，因此完整的代码可能会比较长，我这里只能提供一个简单的框架和建议。

1. 图像处理

首先需要对金属表面图像进行处理，包括去噪、灰度化、二值化、边缘检测等步骤。这些步骤可以使用 Matlab 自带的函数实现，例如 imnoise、rgb2gray、imbinarize、edge 等。

2. 特征提取

提取金属表面图像中的特征是划痕检测的关键。常用的特征包括形状、纹理、边缘等。其中，纹理特征可以使用 Gabor 滤波器进行提取，边缘特征可以使用 Canny 算法进行提取。

3. 机器学习

提取好特征后，需要将其送入机器学习模型进行训练和预测。常用的模型包括支持向量机（SVM）、人工神经网络（ANN）等。在训练模型时，需要准备一批已知是否存在划痕的金属表面图像作为训练样本。

4. 检测结果输出

最后需要将检测结果输出，可以使用 Matlab 自带的 imshow 函数将检测结果可视化。

下面是一个简单的代码框架：

% 图像处理
img = imread('image.tif');
img = imnoise(img, 'gaussian', 0.05); % 添加高斯噪声
grayImg = rgb2gray(img);
binImg = imbinarize(grayImg);
edgeImg = edge(binImg, 'Canny');

% 特征提取
textureFeature = gaborFeatures(grayImg);
edgeFeature = edgeFeatures(edgeImg);

% 机器学习
X = [textureFeature, edgeFeature];
Y = [0, 1, 0, 1, 1, 0, 0, 1]; % 样本标签，1 表示存在划痕，0 表示不存在
svmModel = fitcsvm(X, Y);

% 检测结果输出
testImg = imread('test_image.tif');
testTextureFeature = gaborFeatures(rgb2gray(testImg));
testEdgeFeature = edgeFeatures(edge(testImg));
testX = [testTextureFeature, testEdgeFeature];
prediction = svmModel.predict(testX);
imshow(testImg);
if prediction == 1
    title('存在划痕');
else
    title('不存在划痕');
end

需要注意的是，这个代码框架只是一个简单的示例，实际应用中可能需要根据具体情况进行修改和优化。