基于SVM和ANN的废弃金属分类、分等级系统，基于matlab gui开发，显示图像预处理过程，能够提取金属件的面积、直径、色泽、缺陷检测等，对金属件进行等级分类，和品种分类

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**技术博客文章标题：基于 SVM 和 ANN 的废弃金属分类与 GUI 开发实例解析**

一、背景介绍

废弃金属的分类和分级系统是工业领域中的重要环节，旨在确保金属资源的合理利用和环境保护。随

着计算机技术的不断发展，基于 SVM（支持向量机）和 ANN（神经网络）的废弃金属分类系统在工业

自动化和智能化管理方面具有广泛的应用前景。本文将围绕这一主题，深入探讨基于 MATLAB GUI 开

发的应用实例。

二、技术实现概述

1. SVM 在废弃金属分类中的应用

在废弃金属分类系统中，SVM 被广泛应用于特征提取和分类算法。通过训练数据集训练出适合废弃金

属特征的 SVM 模型，然后利用该模型对图像进行预处理，提取出金属件的面积、直径、色泽等信息。

SVM 模型能够根据这些特征进行废弃金属的等级分类和品种分类。

2. ANN 在废弃金属分级系统中的作用

ANN 在废弃金属分级系统中扮演着重要的角色。通过构建多层神经网络模型，实现对废弃金属的精细

分类和等级分级。模型能够自动学习并提取出废弃金属的特征信息，提高分类的准确性和可靠性。同

时，通过可视化界面展示图像预处理过程，方便用户直观了解和分析废弃金属的质量状况。

三、图像预处理过程分析

在废弃金属分类与 GUI 开发过程中，图像预处理是关键环节之一。通过对图像进行滤波、降噪、二值

化等处理，可以有效地提取出金属件的面积、直径、色泽等信息。这些信息对于后续的分类和分级工

作具有重要意义。

四、金属件等级分类与品种分类的实现

1. 等级分类的实现

在废弃金属等级分类系统中，可以通过训练模型对图像进行自动分类。模型根据提取出的金属件特征

信息，自动判断出金属件的等级，并将结果展示在 GUI 界面上。此外，还可以通过用户交互方式对模

型进行自定义配置，以满足不同场景下的分类需求。

2. 品种分类的实现

基于和的废弃金属分类.zip 大约有13个文件