【摘 要】
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光纤连接器的表面检测属于精密仪器检测，因此工厂环境中的大量灰尘会影响连接器表面的复原效果。然而现有的检测技术运行时间长，对于图像细节的保留能力差，并且难以克服实际工作环境中的干扰。因此提出一种优化超限学习机的自识别降噪技术。首先对于干涉数据进行降维处理；其次，采用AdaBoost算法优化超限学习机对噪声点进行定位；最后通过滤波算法对噪声点位置进行修复。实验得出，基于AdaBoost-Elm的自识别
【基金项目】
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浙江省大学生科研创新活动计划（2021R409045）； 国家级大学生创新创业训练计划（2020103560009）； 浙江省公益技术研究计划（LGN20F050001）； 国家重点研发计划（2020YFF0217803）项目资助；
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光纤连接器的表面检测属于精密仪器检测，因此工厂环境中的大量灰尘会影响连接器表面的复原效果。然而现有的检测技术运行时间长，对于图像细节的保留能力差，并且难以克服实际工作环境中的干扰。因此提出一种优化超限学习机的自识别降噪技术。首先对于干涉数据进行降维处理；其次，采用AdaBoost算法优化超限学习机对噪声点进行定位；最后通过滤波算法对噪声点位置进行修复。实验得出，基于AdaBoost-Elm的自识别降噪算法具有较高的噪声识别能力，其平均噪声识别率达97.33%。此外，采用基于AdaBoost-Elm降噪算法得到BBS的平均值为131.14,NRIQAVR的平均值为2.61,降噪效果均优于全局滤波算法。最后，通过模拟工厂环境，采用基于AdaBoost-Elm的中值滤波算法在不同光强条件下对重度污染的光纤探头进行3D复原测试，其BBS达到130左右，NRIQAVR低于2.57,对比基于Elm的中值滤波算法具有明显优势。
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