基于 AlexNet 和 SVM 的异常螺母检测（附 MATLAB 代码）

基于 AlexNet 和 SVM 的异常螺母检测（附 MATLAB 代码）

在工业生产中，螺母是一个很常见的零部件，但由于生产流程等诸多因素影响，会出现一些异常螺母，如螺纹不规则、表面缺陷等。这些异常螺母会影响到产品的质量，甚至导致整个生产线的停产。为了解决这个问题，我们可以使用深度学习技术进行螺母检测。

本文提出了一种基于 AlexNet 网络和支持向量机（SVM）的异常螺母检测方法。该方法通过使用 AlexNet 网络对螺母进行特征提取，将提取后的特征作为 SVM 的输入，实现了对异常螺母的识别。下面我们详细介绍该方法的实现过程。

首先，我们需要准备数据集。在本文的实验中，使用了一个包含 300 张正常螺母和 150 张异常螺母的图像数据集。接着，我们需要将数据集分为训练集和测试集。本文采用了 8：2 的比例将数据集分为训练集和测试集。

接下来，我们使用 MATLAB 进行编程实现。以训练集为例，我们可以按照如下流程进行模型训练：

1. 首先，读取训练集图像数据并进行预处理，包括图像大小统一、颜色空间转换、归一化等。

2. 利用 AlexNet 网络对预处理后的图像进行特征提取，并将提取后的特征保存为 SVM 的输入数据，同时保存相应的标签。

3. 使用 SVM 对输入数据进行分类训练。

4. 对测试集进行同样的预处理，并使用训练好的 SVM 进行分类预测，得到预测结果。

5. 根据预测结果计算出分类精度和混淆矩阵等指标，评估模型性能。

下面是对应的 MATLAB 代码实现：