基于MATLAB的LBP特征与SVM分类的缺陷分类识别技术及其应用MATLAB图像缺陷检测工具
基于 MATLAB 的图像缺陷识别方法，结合了LBP 特征和SVM 分类，对表面纹理变化的判断还挺灵敏的，适合拿来做工业质检那类要求比较高的任务。配合 MATLAB 的矩阵能力，训练和预测流程也不算复杂，调参的时候响应也快，挺顺手的。
LBP 的纹理识别能力蛮强的，尤其适合做像钢板、塑料壳那种有规律表面的小缺陷检测。你只要拿到图像，提一组 LBP 特征，后面就交给 SVM 来分了。实际跑下来分类准确率还不错，而且不容易过拟合。
完整流程里，从提特征到训练模型都用的是 MATLAB 内置工具箱，像fitcsvm、extractLBPFeatures这些都用得上。写起来不难，就是得注意图像预的细节，像灰度转换、尺寸统一这些，少一步效果都差一截。
整个方法适合搞质量检测、机器视觉相关工作的你用来当个入门项目，或者改成你自己的行业模型也行。比如换成 PCB 板检测、手机屏幕划痕啥的都能通用。
如果你还想看看别的项目怎么搞的，可以顺便瞄一眼这些源码：
如果你刚好在搞图像缺陷识别，或者有产品表面质量检测的需求，拿这套方法跑一轮看看效果，说不定比你现在用的轻量 CNN 模型还稳定。
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