一种基于免疫思想的混合式遗传算法

基于生命科学中的免疫思想,在解决遗传算法中的约束问题时,将处理约束问题的两个关键方法(惩罚函数法和修补算法)有机的结合起来,并用于解决一类典型的约束问题--背包问题.其仿真结果表明,对于约束问题的求解,该混合式遗传算法和标准遗传算法相比在搜索全局最优解的收敛速度和精度方面都有明显的提高.     

基于动态阈值和分层检测的图像缺陷识别算法的研究与应用

针对高精度印刷图像的质量检测中的检测速度和检测精度问题,本文提出了一种基于动态灰度阈值和分层检测的高精度印刷品质量检测的实时的图像缺陷识别算法.算法考虑到人的视觉感官特性,首先将所用的灰度阈值对采集到的印刷品图像进行缺陷的初步识别和标定,然后再按照高精度图像检测要求采用分层检测的方法进行搜索,解决了以往图像检测缺陷识别中的检测效果和速度不理想的问题.经过在高精度印刷图像的质量自动化检测系统中的应用,算法的速度和效果得到验证.     

一种基于免疫思想的混合式遗传算法

基于生命科学中的免疫思想，在解决遗传算法中的约束问题时，将处理约束问题的两个关键方法（惩罚函数和修补算法）有机的结合起来，并用于解决一类典型的约束问题--背色问题。其仿真结果表明，对于约束问题的求解，该混合式遗传算法和标准遗传算法相比在搜索全局最优解的收敛速度和精度方面都有明显的提高。     

基于模拟退火遗传算法的多序列比对方法

针对MSA问题提出了将遗传算法与模拟退火算法结合在一起的混合算法.该算法充分发挥了遗传算法和模拟退火算法的优越性,可提高求解多序列比对MSA问题的计算精度和计算速度,整个算法模拟了自然界进化的周期性,较好的解决了群体的多样性和收敛深度的矛盾.实验表明,该方法算法是有效的.     

一种求解TSP问题的均匀设计抽样混合遗传算法

旅行商问题是经典的NP-hard组合优化问题,在许多领域有着重要应用。近年来,传统遗传算法等各种智能优化方法被引入到该问题的求解中来,但效果不理想。基于理想浓度模型的机理分析,利用均匀设计抽样的理论和方法,对遗传算法中的交叉操作进行了重新设计,并在旅行商问题特点的基础上,结合2-opt局部搜索策略,给出了一个解决旅行商问题的新的遗传算法。通过将该算法与简单遗传算法和佳点集遗传算法进行实例仿真比较,可以看出新算法在求解旅行商问题上提高了求解的质量、速度和精度,而且避免了其它方法常有的早期收敛现象。     

基于改进遗传算法的噪声自适应地形匹配算法

地形匹配制导是提高飞行器导航与末制导精度的有效途径。为了提高传统地形匹配算法精度和效率,提出了一种基于改进遗传算法的地形匹配搜索算法。该算法以基准高程图各坐标空间作为解空间,一方面采用一种改进的遗传算法进行全域匹配搜索,相对于传统遍历搜索大大提高了搜索效率,又有效避免了遗传算法早熟收敛问题;另一方面提出了一种基于噪声自适应的相似性度量方法并将其作为遗传算法个体的适应度,该度量方法结合了归一化相关函数度量和序贯相似检测度量方法的优点,在保证精度的同时有效减少了每个搜索位置的计算量,实验结果表明:与全遍历算法、传统遗传算法从算法效率和匹配精度指标上进行对比,本文算法在匹配精度上与传统遍历算法相当,在算法效率上明显优于前两种算法。     

无线传感器网络中目标检测节点的优化部署

为提高无线传感器网络的目标检测精度，提出了一种基于遗传算法的节点部署优化方法．通过把传感区域模型化为网格，将目标定位问题转化为确定目标在某个网格点的问题．随后，将传感器节点部署问题形式化为一个组合优化问题，其目标是在有限的成本和完全覆盖条件下减小最大分辨误差．遗传算法采用二进制编码表示节点的位置，使用单亲交叉算子和单亲变异算子来提高算法的执行速度和进化效率．实验结果表明，基于遗传算法的求解方案能快速地求出传感器节点位置优化问题的全局最优解，并满足目标定位的精度要求．     

基于画面的印刷机输纸及传纸故障检测识别方法

为有效处理印刷图像的高维非线性数据,实现基于印品图像的纸张输送和传递故障检测与模式识别,结合Hotelling T~2控制图对设备运行正常/异常状态检测的能力,提出Hotelling T2控制图与PCA-SVM算法的融合,并将其应用于印刷机输纸、传纸精度检测中。首先绘制套印误差的Hotelling T~2控制图判断设备运行状态;然后应用主元分析对异常状态数据降维,去除冗余信息;最后利用支持向量机对故障类型进行识别并分类。经实验验证,本方法高效地完成了印刷机的输纸和传纸故障的分类识别,有效实现了印刷机的自动化故障诊断。     

基于图像语义分割的药用玻璃瓶外轮廓尺寸检测方法研究

为解决药用玻璃瓶外轮廓在线检测的两大难题,即瓶体透明度高造成光电传感器测量失真,以及高速生产节拍下测量精度稳定性差的问题,本文提出了一种基于图像语义分割的药用玻璃瓶外轮廓尺寸检测方法。首先通过结合PP-Lite Seg图像语义分割算法与Canny边缘检测算法,实现透明玻璃瓶轮廓边缘区域的精准分割,来精确采集玻璃瓶各截面轮廓点云;再利用ICP算法配准点云数据、Kd树算法计算瓶体尺寸超差区域,来实现高透药用玻璃瓶高精度在线测量。使用采集数据与标准瓶尺寸进行对比实验,实验结果表明重构轮廓尺寸误差在0.054mm以内、扫描速度在1s以内,能够满足当前生产节拍对检测精度和速度的要求,为高透玻璃瓶在线检测系统提供技术支撑。     

遗传模拟退火算法在初始对准中的应用仿真

捷联惯导系统粗对准结束后,可以用遗传算法来搜索三个误差角,且由于遗传算法的全局寻优能力,在速度上具有很大优势。但遗传算法的局部寻优能力不足,因此得到的结果在精度上也受到了限制。模拟退火算法容易陷入局部最优解,但是具有很强的微调能力。因此,将遗传算法和模拟退火算法结合起来,能很好地解决初始对准的速度和精度的问题。仿真结果证明遗传模拟退火算法可以很好地改善单一遗传算法的局部寻优能力,使得结果精度更高。     

一维条码印刷质量检测研究

针对条码印刷的检测问题,提出一种印刷质量检测算法,该算法对于基于图像处理的一维条码能有效处理.并给出了算法工作流程及建立了数学模型,该算法可以避免在传统条码检测方法中多次扫描而耗费大量时间.实验结果表明,该算法可以有效地实现条码图像的检测.     

基于粒子群的彩色印刷品图像分层搜索定位算法

针对彩色印刷品表面质量在线检测过程中存在目标图像定位精度低、定位速度慢而导致检测误判率高、检测效率低等问题,提出了一种基于粒子群的彩色图像分层搜索定位新算法.首先采用图像金字塔结构在空间域中对彩色图像进行分层,分析尺度因子和层数的选择对提取目标图像关键特征的影响;其次,基于边缘特征建立各层的匹配模型,最后引入粒子群算法(PSO)求解每层的最优匹配参数,实现待匹配对象的快速定位.实验结果分析表明,该方法对宽幅面彩色印刷品像素大小为1024×454的目标图像平均校正偏差不超过0.1°,即水平方向上的定位误差可达0.017个像素;对角度偏移小于6°的图像,分3层搜索校正的最长时间仅为12.6 ms,以上实验结果显示出该定位方法具有较高的精度和较强的实时性.     

基于AdaBoost算法与神经网络的快速虹膜检测与定位算法

针对目前已有的虹膜检测与定位算法的局限性, 设计了一组具有局部互联结构的神经网络, 结合AdaBoost算法用于虹膜的检测与定位. 算法主要有以下特征： 根据虹膜图像的特点设计了一组具有不同感受野和不同复杂程度的局部互联神经网络虹膜分类器; 应用AdaBoost算法整合神经网络分类器, 产生一个具有很强虹膜检测能力的总分类器; 采用级联结构提高系统的检测速度. 实验结果表明, 该方法具有极高的检测精度与速度, 有效地解决了包含大量脸部区域的虹膜检测与定位问题, 以及以往方法很难解决的白内障患者的虹膜检测和定位问题.     

一种改进的PCB板缺陷检测分割算法

针对PCB板缺陷检测分割中存在分割效果差、运行速度慢以及适用范围小的问题,提出一种改进的基于遗传算法的二维最大类间方差法的快速迭代算法。首先利用改进的遗传算法来确定分割中的最优阈值,再将这个最优阈值应用到二维最大类间方差法快速迭代算法中来确定最终的阈值最优解,从而完成分割。仿真实验表明,该算法分割的PCB图像,更加接近于人工标注的结果,最终的精度和Kappa系数达到了98.68%和0.9706。具有广泛的应用前景。     

局部特征聚类联合区域增长的桥梁裂缝检测

针对传统裂缝检测算法抗干扰能力弱,浅层裂缝易误判等问题,提出一种局部特征聚类联合区域增长的桥梁裂缝检测算法。首先,针对混凝土表皮脱落及渗水等干扰问题,采用Gauss-Frangi双重滤波对图像模糊化处理,退化噪声的特征信息,并增强图像中的线性结构。其次,针对常规算法无法识别弱特征的浅层裂缝问题,根据局部区域裂缝点间的空间相关性,提出基于网格聚类联合区域增长算法实现局部区域裂缝的动态分割。最后,针对分割图像中伪裂缝等顽固噪声,提出一种基于形状特征及结构相似性原理方法剔除噪声。实验表明,所提算法可检测出更多的裂缝细节信息,且保持较高的精确率,提高了裂缝图像分割质量。     

工业CT在线检测图像处理系统的设计与实现

研制用于工业CT电缆在线检测的计算机应用系统。通过x,y轴扫描寻找差值变异识别介质,然后实时生成各介质截面图像的方法,替代传统的环行扫描成像的方法。根据检测现场条件和计算机运行的速度等,选择局部平滑滤波算法降低噪声对图像准确的影响。完成了系统设计和测试,提高了在线系统的实时性和准确性。     

基于HALCON的无标记印刷品图像质量检测

提出一种新的无标记印刷图像质量检测方案,采用HALCON编程实现,主要包括配准区域选取、图像配准和缺陷检测等关键步骤.首先根据印刷品图像的区域特征自动选择配准区域,然后使用基于形状的图形配准算法实现快速的图像配准,最后利用改进的差影匹配算法完成缺陷检测.实验结果证明,该方法能从无标记印刷品图像中自动选取配准区域,并且快速、精确地完成配准,有效地检测出缺陷.     

基于改进YOLOv3的交通标志检测

针对交通标志检测小目标数量多、定位困难及检测精度低等问题,本文提出一种基于改进YOLOv3的交通标志检测算法.首先,在网络结构中引入空间金字塔池化模块对3个尺度的预测特征图进行分块池化操作,提取出相同维度的输出,解决多尺度预测中可能出现的信息丢失和尺度不统一问题;然后,加入FI模块对3个尺度特征图进行信息融合,将浅层大特征图中包含的小目标信息添加到深层小特征图中,从而提高小目标检测精度.针对交通标志数据集特点,使用基于GIoU改进的TIoU作为边界框损失函数替换MSE函数,使得边界框回归更加准确;最后,通过k-means++算法对TT100K交通标志数据集进行聚类分析,重新生成尺寸更小的候选框.实验结果表明,本文算法与原始YOLOv3算法相比mAP提升11.1%,且检测每张图片耗时仅增加6.6 ms,仍符合实时检测要求.与其他先进算法相比,本文算法具有更好的检测精度和检测速度.     

基于MM YOLOv4的无人机目标检测算法

针对当前无人机目标图像检测方法精度较低和检测速度过慢的问题,提出一种结合轻量级网络和改进多尺度结构的目标检测算法。首先采用MobileNetV3轻量级网络替换YOLOv4的主干网络,减少模型复杂度,提升检测速度;其次,引入改进多尺度结构的PANet网络,增强高维图像特征和低维定位特征的流动叠加,提升对小目标的分类和定位精度;最后,利用K means方法对目标锚框进行参数优化,提升检测效率。同时结合公开数据集和自主拍摄方式构建一个新的无人机目标图像数据集Drone dataset,并基于数据增强的方法开展算法性能实验。实验结果表明,该算法的mAP达到了91.58%,FPS达到了55帧/s,参数量为44.39 M仅是YOLOv4算法的1/6,优于主流的SSD、YOLO系列算法和Faster R CNN算法,实现了对多尺度无人机目标的快速检测。     

遥感卫星地面站资源调度的混合分解算法

针对传统算法逐渐难以满足地面站资源调度对精度和时效要求的问题, 提出一种混合分解算法. 该算法结合基于地面站资源使用冲突程度评价指标的启发式算法和Lagrange分解算法对问题进行求解, 以加快对最优解的搜索速度. 仿真测试结果表明, 该算法能在较短时间内得到遥感卫星地面站资源调度问题的高质量解.