机器学习缺陷检测 LBP SVM matlab

机器学习缺陷检测是一种利用机器学算法来检测产品或图像中的缺陷的方法。其中，LBP（Local Binary Patterns）和SVM（Support Vector Machine）是常用的技术。

LBP是一种用于纹理分析的特征描述子，它可以有效地描述图像中的局部纹理信息。LBP算法将每个像素与其周围像素进行比较，并根据比较结果生成一个二进制编码，用于表示该像素的纹理特征。通过对整个图像进行LBP特征提取，可以得到一个用于描述图像纹理信息的特征向量。

SVM是一种监督学习算法，常用于分类和回归任务。在缺陷检测中，SVM可以用于训练一个分类器，将正常样本和缺陷样本进行区分。通过提取图像的LBP特征作为输入，SVM可以学习到一个分类模型，用于判断新样本是否为缺陷。

Matlab是一种常用的科学计算软件，它提供了丰富的机器学习工具包和图像处理函数，可以方便地实现机器学习缺陷检测算法。在Matlab中，可以使用LBP算法提取图像的纹理特征，并使用SVM算法训练一个分类器来进行缺陷检测。