基于机器学习的不锈钢管缺陷识别系统

本发明涉及缺陷识别技术领域，具体为基于机器学习的不锈钢管缺陷识别系统，系统包括图像处理模块、特征学习选择模块、特征调整模块、异常点检测模块、缺陷分类决策模块、准确性评估模块。本发明，通过孤立森林算法的应用，能够高效识别数据中的异常点，相较于传统的统计方法或简单的阈值判断，能够更精确地识别出不锈钢管中的微小或不规则缺陷，梯度提升树的应用，实现了对不同缺陷类型的高准确率分类，能够更好地处理图像特征与缺陷类型之间复杂的非线性关系，提高分类的准确性和鲁棒性，使得系统在自动化识别和分类不锈钢管缺陷方面，达到了减少人工检查需求、提高检测速度和准确率的有益效果，进而保证产品质量，降低生产成本。