线束端子压接后外观缺陷的视觉检测算法研究

针对线束端子的缺陷检测效率低、漏检率高等问题,提出一种基于机器视觉的图像检测方法：分析线束端子3个主要部位的5种典型缺陷模式,并定义了缺陷评价参数;设计了定位基准拟合算法、待检部位自适应分割算法和缺陷特征参数计算方法;给出了各类外观缺陷的判断准则。实验结果表明,检测算法适用于各单类、多类混合缺陷模式,综合漏检率和误检率较低,准确率和实时性较高,能够满足实际应用要求。     

一种基于区域填充的C-V模型图像分割方法

传统的C-V模型对于包含有多灰度级对象或子对象的图像难以实现准确分割.为解决这一问题,提出了一种基于区域填充的C-V模型图像分割方法,通过对象域或背景域的填充,将主对象转变为背景,从而弱对象或子对象成为主对象,再通过C-V模型实现分割.数值实验表明,该方法能够将弱对象有效分割,而且对于复杂对象的分割较C-V模型更为准确.     

基于改进Deeplabv3+的烟雾区域分割识别算法

烟雾遮挡使基于图像的寻的制导系统目标识别困难,如何提高该类区域分割识别准确性、降低虚警率是一个亟待解决的课题.现有Deeplabv3+算法对烟雾分割时存在漏分割、错分割等问题,细节损失严重,整体分割精度低.本文提出基于改进Deeplabv3+模型的烟雾区域分割算法,创新异感受野融合的基于空洞卷积的金字塔构型(atrou...     

基于立体视觉的三维曲面测量关键技术研究

利用立体视觉测量曲面有三个难点一是摄像机标定,建立图像点与空间点的映射关系;二是立体匹配,在左右图像上寻找对应点;三是测量大型物体时,需要拼接图像.首先根据人眼感知事物的原理,利用神经网络拟合图像点与空间点的映射关系,避开直接对摄像机标定;接着以光栅投影曲线为特征,利用小波边缘检测和搜索式无监督聚类,结合视觉几何不变性,实现亚像素级的立体精匹配;最后采用小波多尺度多非分辨率的特性,拼接图像,融合数据,实现曲面全方位测量,且测量精度在0.5mm/m以内.     

基于深度图像绘制的视图合成

基于深度图像绘制（DIBR）的视图合成是3DTV中的关键技术。为了消除或减小合成视图中的空洞,常需要对深度图像进行平滑,但这往往会造成图像质量的下降,并造成“视图失真”。提出了一种新的基于DIBR的视图合成方法。该方法执行两次三维图像变换,第一次变换采用平滑后的深度图像,得到含有较小空洞的目标图像：第二次变换采用原始的深度图像,得到含有较大空洞的目标图像,然后以第二次变换得到的目标图像为基准将两幅目标图像融合,最后对得到的目标图像进行空洞填充。实验结果表明该方法合成的图像的质量令人满意,适用于3DTV中的视图合成。     

基于矩阵填充的小波图像压缩算法

根据图像小波系数的能量聚集特性,提出了一种基于矩阵填充的小波图像压缩算法。该算法在单层离散小波变换的基础上,分别对图像各高频子带的小波系数进行稀疏采样,然后对少量的采样系数进行熵编码以实现图像压缩。解压缩时,采用奇异值收缩迭代算法完成矩阵填充,从少量的采样系数中恢复出各高频子带,再进行小波反变换重构图像。实验结果表明,该算法实现简单,在编码比特率大于1比特/像素时,具有较好的压缩性能。     

基于蚁群算法的监控系统的图像识别技术研究

介绍智能监控系统中的图像识别技术;利用蚁群算法进行图像分割,提取可疑区域,再运用人工智能中的基于缺省规则推理对可疑区域进行分别处理。运用这项技术对非法入侵对象进行识别,经实验验证实用可靠,满足实时性要求,能将报警信号和可疑区域图像通过网络传送到报警中心。     

基于分形理论和神经网络的红外图像分割算法

针对实现红外图像的分割,快速准确地检测出红外序列中的人造目标的需要,结合分形特征和Ko-honen神经网络的特点,提出了一种基于分形技术的图像分割算法。该算法利用自然背景和人造目标的不同分形特征检测目标,提出了包括分形维数在内的7个红外图像特征,结合神经网络的自组织学习能力来进行图像分割。给出了算法实现的具体步骤。仿真试验结果表明,该算法能有效地实现红外图像的分割。     

图像分割问题的梯度投影算法

针对Berkels提出的无约束严格凸的图像分割模型,在Bermudez-Moreno对偶算法的基础上提出了一种不仅易于实现并能快速得到全局极小值的梯度投影算法.首先,解释了Bermudez-Moreno对偶算法可用于模型问题的求解并推导出迭代计算格式;然后,证明了迭代格式的收敛性并分析了其收敛速度;最后,仿其实验表明了所提出算法能够有效地、快速地求解图像分割问题.     

虚拟环境中基于屏幕填充的实时消隐算法

在虚拟现实中,对于遮挡率很高的场景,大部分面片并不可见,针对这种情形,我们提出了基于屏幕填充的加速算法。本算法对场景中的各面片按从前往后的次序绘制,着重于对可见面的检测,从而避免了对大量不可见面的判断和测试。将其应用于复杂场景的实时绘制,取得了较好的效果     

解Job-Scheduling调度问题的一种遗传算法

带有截止期的作业调度问题是企业管理、操作系统中重要而又基本的问题之一。利用遗传算法解决了操作系统中单机、无资源约束 ,且每个作业可在等量时间内完成的作业调度问题。在系统地讨论了带有截止期的作业调度有关理论的基础上 ,设计并实现了该问题的一种新型算法———基因型算法。最后给出了算法的一些运行结果。实验仿真结果表明 ,该算法具有很强的鲁棒性。     

基于遗传算法的一种粗糙集知识约简算法

知识约简是粗糙集理论研究的重要内容之一,是在保持信息系统分类能力不变的基础上,删除冗余知识.文中从系统的信息表出发,根据可辨别下三角矩阵,利用遗传算法,提出一种基于遗传算法的粗糙集知识约简算法,并通过实验分析说明,这种算法可以解决现有启发式算法无法解决的部分问题.     

一种基于单亲遗传算法的petri网发射路径求解算法

给出了一种基于单亲遗传算法的petri网发射路径求解算法，提出了裂解和聚合两种新的单亲遗传算法算子。算法通过对染色体中的染色体片段进行裂解和聚合等操作，实现了发射序列的快速求解。仿真结果表明，本算法能够以较大的收敛概率快速地收敛，最终得到多个发射序列。进一步的研究表明，适当的选取样本空间的大小可以使本算法更加快速高效。     

一种基于色料混合理论的配色仿真算法

以工业配色应用为背景，首先探讨了计算机配色的两种基本理论：三刺激值理论与色料混合理论，然后分析了基于色料混合理论的织物染色算法的不足，提出了一种新的配色仿真算法，并应用于涂料配色实践。从仿真结果来看，该配色仿真算法计算精确，能够有效地减小配方色差。     

一种于基于有限元的形变模型算法

针对实时虚拟手术仿真中的弹性形变特性,本文提出了一种新的算法,该算法考虑到虚拟手术中存在的特殊情况,在形变模型的实时交互性与精确性之间取得了良好的平衡,模型的实时交互性是通过进行预处理实现的,此时响应操作的实时形变计算得到加速,模型的精确性则来自于基础算法有限元法的精确性。     

一种基于流量工程的网络端到端性能分析算法

网络性能分析与优化是面向流量工程网络设计与管理的关键任务之一。以流量工程为基础,应用网络图的方法描述网络拓扑,通过对链路性能参数描述矩阵的标准化变换及网络邻接关联矩阵传递闭包的求解,同时结合网络事件的随机性,给出一种求解网络链路数据传输能力、分析网络端到端连通性能的算法,为网络设计及其性能分析提供了一种便捷可行的方法。     

一种基于Bayes方法的优化算法

对实际问题而言 ,人们对于问题的解一般会有一个初步认识 ,并且这种认识会在搜索过程中逐渐加深或得到修正 ,这符合人们认识世界的普遍规律 .作者基于这一认识 ,提出了一种基于 Bayes方法的优化算法 ,从而较大地加快了算法的收敛速度.     

基于概率局域搜索的动车组平日运用计划编制算法

介绍动车组运用计划的含义、计划方案的评价准则;平日运用计划自动编制的启发式算法;算法将问题分为两个部分,即定期检修计划生成和动车组接续运用部分.将接续运用部分转化为某种旅行商问题,定义了动车组运用网络;在构造新的回路时能够考虑日常检修条件和动车组的利用效率.利用实际线路数据进行实验,证明算法有效.     

一种基于遗传算法的最优空间布置方法

空间布置问题是工业生产中的瓶颈问题,因为存在太多的可能组合,容易陷入局部最小解。本文提出一种在空间布置问题中基于遗传算法把空间位置进行编码并通过遗传操作算子进行重定位和改变有限旋转方向策略的全局搜索方法。种群中每一个个体是一种有效的空间分配方案,在遗传算法进化过程中为减少计算时间,提高空间利用率,采用了多种启发式信息如原点策略、边策略、避免重复定位点策略和无悬挂策略等来加速收敛到全局最优解。最后,仿真例子说明了所提方法是工业应用中一种可选方案。     

基于区域边界的图像变形算法

基于区域边界的图像变形算法使用不同类型的区域划分图像，在区域内建立仅与该区域边界相关的扭曲函数，使区域内象素的扭曲局部化，同时又保证区域问扭曲函数的连续性，从而克服了基于特征线段、基于网格扭曲等方法的缺点。本文详细讨论了区域的划分类型和方法，给出了区域的扭曲函数，最后对复杂的人脸图像进行了实验。实验结果表明，该算法所需用户控制少，方便用户对渐变精细度的控制，运算速度快，能产生理想的平滑渐变效果。