裂纹检测

这是基于ELM的裂纹检测MATLAB代码，适用于混凝土裂缝图像。通过滑动窗和随机旋转技术，将裂缝图像分割并应用稀疏自动编码特征提取网络，用于快速学习裂纹特征。进一步使用在线顺序极限学习机来识别裂纹缺陷。

电池片裂纹的数据集，挺适合做图像识别训练的。图像量大，种类也全，什么线裂、环裂、微裂、正常的电池片，全都有，直接能拿来分批喂模型。你要是在搞光伏质检方向，或者练练CNN这类的模型，这个资源还蛮有用的。 图像都是按类型分好类的，子文件夹命名也比较直观，比如正常、微裂这些，所以读取的时候，用ImageFolder一类的接口就方便多。预部分也没太大难度，常规的去噪、归一化就行，没啥奇怪的格式。 训练方面建议你用卷积神经网络（CNN），挺容易就能出结果。要是想玩传统点的路线，SVM或者随机森林也能试试，特征可以从纹理、边缘信息这些维度搞一搞。模型调好以后，再拉一批图像验证一下泛化能力，基本就能上线上跑

采用大功率CO₂激光对25CrMnSi钢板CCT试件裂纹端部进行处理，并与未处理试件进行对比研究。结果显示，激光处理能够有效提升试件的疲劳门槛值ΔKth，疲劳寿命提高2倍以上，裂纹扩展速率da/(dN)显著降低。通过对试件进行微观组织分析和微观硬度测量，确定了高强度钢板激光热处理的初步规范。同时，对试验结果进行统计分析，得到了疲劳裂纹扩展循环数N与激光处理参数的近似关系式。

异常检测技术的核心在于发现“不正常”的行为或者数据流。对前端来说，虽然不是直接对接这块，但理解这些概念，比如统计学方法、数据挖掘模型，对构建更安全的系统前端架构也蛮有的。尤其是你做管理后台、监控面板时，多数据可视化就靠这些底层逻辑撑着。

在Matlab命令窗口中粘贴并执行文本，可用于共同学习。

matlab 的圆孔检测功能还蛮实用的，尤其你要做一些自动化检测或者图像识别相关的活，挺省事的。项目用的是MATLAB的图像工具箱，把一整套从预到结果导出的流程都跑通了，响应也快，代码也不复杂，适合你快速上手玩一玩。 图像预那块做得还不错，像灰度化、二值化这些基本操作都集成了，尤其是用滤波降噪那步，效果还挺的，能帮你把图像背景弄得干净点。后面的边缘检测环节也有好几种方法，比如你熟的Canny和Sobel都有支持，灵活选。 霍夫圆变换是检测圆孔的主力，用的是参数空间找峰值的思路，比较靠谱。你还能自己设定直径范围和圆度阈值，过滤一些乱入的假圆，这个自定义挺关键的。不然你图里一堆小干扰，结果就全乱了

高维数据的异常探测方法由Aggarwal和Yu (SIGMOD’2001)提出。该方法将高维数据集映射到低维子空间，通过评估子空间中数据的稀疏性来识别异常数据。

霍夫变换通过点线对偶原理，将图像空间的曲线转换为参数空间的点，进而将曲线的检测转换为寻找参数空间的峰值问题。适用于检测直线、椭圆、圆弧等几何形状。本PPT详细介绍霍夫变换原理，并附带MATLAB源代码。

提供了易懂的椭圆检测程序，只需运行 zuihoubanben.m 即可在测试图像上生成结果。程序参数可根据需要进行自定义以处理自己的图像，特别适合检测大小相似的多个椭圆。

发现已锁定的进程