基于改进Canny算法在工件质检仿真系统中的应用

检测工件表面缺陷主要方法有人工视觉、机械装置接触检测法、机器视觉检测法等,但上述几种方法在现实应用中都存在缺陷,造成人力和物料的浪费.改进Canny算法,使用二维中值滤波器,椒盐环境中检测效果更佳、自适应能力更强.并在计算梯度幅值中增加135度和45度两个卷积核,最后通过计算标准差来减少误差.通过仿真测试,改进后的算法在检测电路板中的精度提高了0.1到0.3.     

基于变异算子和邻域值自适应的MOEA/D算法

基于分解的多目标进化算法（MOEA/D）在解决多目标问题时，具有简单有效的特点。但多数MOEA/D采用固定的控制参数，导致全局搜索能力差，难以平衡收敛性和多样性。针对以上问题提出一种基于变异算子和邻域值自适应的多目标优化算法。该算法根据种群中个体适应度值的分散或集中程度进行判断，并据此对变异算子进行自适应的调节，从而增强算法的全局搜索能力；根据进化所处的阶段以及个体适应度值的集中程度，自适应地调节邻域值大小，保证每个个体在不同的进化代数都有一个邻域值大小；在子问题邻域中，统计子问题对应个体的被支配数，通过判断被支配数是否超过设定的上限，来决定是否将Pareto支配关系也作为邻域内判断个体好坏的准则之一。将提出的算法与传统的MOEA/D在标准测试问题上进行对比。实验结果表明，提出的算法求得的解集具有更好的收敛性和多样性，在求解性能上具有一定的优势。     

一种新的混合演化多目标优化算法

在KKT(Karush-Kuhn-Tucker)条件下,m维的连续多目标优化问题的Pareto解集在决策空间是一个(m-1)维的流形(manifold)。随着算法的迭代,当前种群将分布在流形的周围。为充分利用这一规则特性(regularity property)以解决具有复杂PS(Pareto set)的多目标优化问题,本文提出一种基于差分算子和分布估计算子的混合子代生成算法。首先,引入一个参数来指示当前种群的收敛程度,即当前种群解个体所构成的数据的协方差矩阵的前(m-1)个特征值的和与所有特征值的和的比,比值越大,收敛程度越高;进而,根据不同比值,自适应调节差分算子和分布估计算子生成新解的数量。将该算法在tec09系列测试函数上进行仿真实验,并与RM-MEDA、NSGA-II-DE两个算法进行对比,实验结果表明,RM-MEDA/DE算法优于与之比较的其他算法。     

激光测距仪镜头感光元件的快速识别与定位算法研究

在激光测距仪镜头组件的自动化装配中,快速、精准识别感光元件雪崩光电二极管(APD)的定位坐标,对于完成镜头焦点的精确对位以及提高图像处理效率至关重要。针对APD的图像识别与定位过程,本文提出一套基于机器视觉的高效、高精度的图像处理算法。首先在粗定位图像处理阶段中,为提高运算效率,利用抗干扰性强的高斯金字塔搜索归一化互相关匹配(NCC)算法,对图像中的APD进行粗定位。在边缘检测中,采用Otsu算法自适应地根据梯度图像变化生成高低阈值,避免了传统Canny算法的手动设置高低阈值的难题。在目标轮廓提取阶段采用连通域标记法,过滤掉孤立的像素点和非目标区域像素点,保证了下一步的轮廓拟合精度。在最后的轮廓拟合精定位阶段中,通过对两种拟合算法比较过程中,确定最小二乘法圆拟合亚像素定位算法进行APD轮廓拟合,可以保证效率和定位精度,实验结果表明整个图像处理系统用时596 ms、定位精度0.4 pixel,相对误差为0.64%,实现了APD图像快速、精准定位的过程,提高了定位精度和效率。     

结合MNF变换和Canny算子的遥感影像变化检测

针对大面积区域的多时相遥感影像变化检测的需求，提出了一种基于最小噪声分离（MNF）的Canny边缘检测提取影像变化信息的检测方法。对多时相影像采用多种变换组合成具有多维波段信息的影像，采用最小噪声分离法分离噪声并得到单波段差异图，通过Canny边缘检测法计算梯度幅值，采用高低双阈值法细化边缘，从而提取差异图变化边缘，有效突出了变化信息。以1995年和2003年加扎勒河的两期遥感影像为例，利用两时相影像进行土地覆被变化检测。实验结果表明，该方法适用于监测大面积区域内地物的突变情况。在数据基础上进行最小噪声分离可以有效解决传统Canny边缘检测提取边缘时造成的伪边缘现象，同时采用高低双阈值法有效去除伪边缘点，从而获得更加精确、直观的变化检测效果，在自然地理变化监测、地理国情灾害监测等有很好的应用价值。