基于特征点匹配的拼接算法研究与实现

针对图像间因具有旋转及光线强度差异等现象而导致的拼接效果不佳及拼接速度慢的问题,提出一种基于特征点的配准算法.该算法首先利用相位相关法确定图像重叠区域,然后采用改进Harris角点检测算法检测角点,再根据相似测度NCC(Normalized Cross Correlation)方法提取出匹配特征点对,最后用渐进渐出的方法实现拼接图像的融合.实验证明,该算法比传统算法在角点数目上减少了四分之一,有效地去除了拼接产生的鬼影现象.能有效地提高图像拼接的速度和精度.     

一种改进的SUSAN快速算法在钨矿初选上的应用

在钨矿初选过程中,为了提高钨矿石的选出率和合格率,同时考虑到经济因素,提出一种改进型的SUSAN快速算法。利用黑钨图像独特的色泽及纹理特征,在SUSAN算法的基础上,提出了自适应阈值t选取和快速提取边缘的方法,并用VC++编程实现该算法,最终应用到钨矿图像的边缘检测提取。试验表明,图像边缘检测准确度高,速度快。与原来的算法相比,该方法提高了运算速度,改善了边缘检测的效果。在钨矿初选工艺上有很强的实用性。     

基于数字图像处理技术的金属表面防伪图案识别算法

提出一种基于数字图像处理技术的金属表面防伪图案识别算法,首先对金属表面图像进行增强处理,对增强图像进行防伪信息特征分割,提取金属表面防伪图案的轮廓特征信息,采用Harris角点检测算法实现防伪特征标定,完成图案防伪识别。仿真结果表明,采用该算法进行金属表面防伪图案识别,准确度较高,抗干扰能力较强。     

二次半定规划的原始对偶预估校正内点算法

将半定规划(Semidefinite Programming,SDP)的内点算法推广到二次半定规划(QuadraticSemidefinite Programming,QSDP),重点讨论了AHO搜索方向的产生方法.首先利用Wolfe对偶理论推导得到了求解二次半定规划的非线性方程组,利用牛顿法求解该方程组,得到了求解QSDP的内点算法的AHO搜索方向,证明了该搜索方向的存在唯一性,最后给出了求解二次半定规划的预估校正内点算法的具体步骤,并对基于不同搜索方向的内点算法进行了数值实验,结果表明基于NT方向的内点算法最为稳健.     

金属图像中的破损特征分割方法研究

采用图像分割方法对金属铸造物进行破损检测,提出一种基于小波尺度分解的金属图像中的破损特征分割方法。首先进行金属图像的纹理分析和识别,采用Harris角点检测方法对图像的破损区域进行角点标定,采用小波尺度分解方法实现破损特征提取和分割。仿真结果表明,该方法进行图像破损区域的特征分割准确度较高,信息提取能力较强。     

基于局部轮廓视觉特征提取的铜金属的杂质检测方法

采用计算机视觉图像处理技术实现铜金属的杂质检测,提高检测精度,提出一种基于局部轮廓视觉特征提取的铜金属的杂质检测方法。对采集的铜金属原材料图像进行局部轮廓视觉特征提取,对图像进行小波阈值滤波,采用Harris角点检测方法进行图像的杂质成分点标记,实现对图像的杂质噪点优化检测。仿真结果表明,采用该方法进行图像处理和铜金属杂质检测,精度较高,图像的平滑性较好。     

基于计算机视觉的铜金属杂质检测方法

计算机视觉图像处理技术被采用,对金属铜中的所含杂质种类及含量进行检测。基于传统的检测方法,我们提出了一种新的检测技术,该方法在检测精度上得到了很大地提升。新方法是以局部轮廓的特征为基准,提取金属铜中的杂质并且对杂质做定性以及定量分析。首先对采集完的金属铜图像实施局部轮廓视觉特征的提取,然后运用小波技术对采集完成的图像进行阈值滤波,最后Harris角点检测方法被采用来对金属铜中的杂质做定点成分标记,从而使图像的杂质噪点检测得到进一步优化,提高检测的准确率。仿真实验的结果表明,采用本文中的方法对铜金属中杂质进行检测,检测准确率较高,处理后的图像具有更好的平滑性。     

NIQGA改进及基于可变角距离的新型量子进化算法

为了提高量子进化算法的执行效率,在NIQGA算法基础上,通过改进△θi和S(αi,βi)参数表提出了一种改进算法INIQGA.又通过引入量子比特间角距离定义,提出了一种基于可变角距离旋转的量子进化算法QEA-VAR,该算法采用旋转门操作进行种群进化时,依据当前染色体中量子比特|φ〉i与最优解对应基态| 0〉或| 1〉的角距离△θ|φ〉i,*来动态选取旋转角度和方向,无须进行繁琐的查表操作.与以前基于查表机制的量子进化算法相比,QEA-VAR算法的执行过程更简单灵活,易于理解.0/1背包问题实验表明:INIQGA算法收敛速度和进化结果优于NIQ-GA原算法;QEA-VAR算法性能又优于INIQGA算法和其他同类进化算法QEA,CGA等,且随着物件个数的增长这种趋势越来越明显.     

基于图像处理的贵金属破损识别方法研究

贵金属破损识别在质量鉴定和修复等领域具有应用价值,采用图像处理方法进行贵金属破损的视觉特征识别,提高识别准确性。提出一种基于角点检测和纹理跟踪的贵金属破损识别算法。首先对贵金属成品图像进行降噪处理,然后进行纹理特征提取,采用角点检测和纹理跟踪识别方法实现图像分割,实现图像识别。仿真结果表明,该识别方法精度较高,稳健性较好。     

基于遗传与SQP算法的轧机负荷分配优化研究

针对热连轧精轧机组负荷分配优化问题的特点,将遗传算法与序列二次规划法相结合,构成用于优化该问题的混合遗传算法.该算法通过改进遗传算子与序列二次规划算法结合,提高了局部搜索的速度和求解质量.根据模型仿真验证,该算法提高了收敛速度和求解精度,保证了全局收敛性,在热连轧精轧机组负荷分配优化中作用是有效的.     

重大事故救灾路线双目标优化模型及算法

运用运筹学的理论和方法,建立一种重大事故救灾路线双目标优化数学模型.基于启发式算法思想,提出适合该模型且收敛速度较快的优化算法.该算法通过构造辅助函数调用Dijkstra算法,在最优解的近似区间内多次迭代逐渐逼近最优解,实现了双权重网络图最短路的求解,是一种近似的、快速的算法.基于所构造辅助函数的性质,给出实现该算法的具体步骤.对误差进行线性估计,分析了该算法收敛速度的影响因素,并讨论了算法的时间复杂度及优势.最后在案例分析中编译并运行该算法,证实其模拟结果与理论分析结论相吻合.      

引入退火机制的智能单粒子算法在复杂边坡最危险滑动面搜索中的应用

复杂边坡的安全系数可能存在多个局部极小值点,如何确定边坡的最小安全系数是复杂边坡稳定性分析中的一个关键问题.本文结合简化Bishop法,采用一种新的启发式全局优化算法--智能单粒子算法(ISP0)来搜索复杂边坡的最危险滑动面.为帮助该算法快速跳出局部极值点,本文将模拟退火(SA)机制引入到智能单粒子算法中,结合了两种算法各自的优点,提出了引入退火机制的智能单粒子算法SA-ISPO.将本文提出的SA-ISPO算法用于搜索两个复杂边坡的最危险滑动面,并与其它方法相比较,验证了SA-ISPO算法的优越性,该算法搜索效率高,计算结果不受搜索范围的影响,是一种较好的全局优化算法.     

中厚板轧制道次规划算法的研究

中厚板道次规划算法是中厚板过程控制技术的核心。比较了Siemens采用SQP算法、国内综合等储备方法以及简化的二次型规划算法。Siemens的SQP算法复杂,参数配置困难;综合等储备方法的算法较简单,但是对物理模型和边界条件要求较高,存在计算得不出结果的问题;简化的二次型规划算法相比其它2个算法稳定性和参数配置都比较容易,计算速度快。实践表明,该方法更适合工业现场的在线应用。     

一种基于SIFT的遮挡目标跟踪算法

针对运动目标遮挡的难题,提出一种新的遮挡目标跟踪算法.采用三帧取均值进行背景建模,采用相邻帧差法和背景差分结合自动提取出运动目标,对单运动目标生成SIFI(scale invariant feature transform)向量.当运动目标处于遮挡状态时,将遮挡区域与单运动目标进行SIFT特征匹配,通过特征匹配点的坐标,找出单运动目标在遮挡区域中的位置,并对SIFT特征匹配运用RANSAC算法进行优化,实现遮挡情况下目标的有效跟踪.实验表明,该算法能准确地跟踪处于遮挡中的目标,实现运动目标跟踪的连续性和稳定性.     

基于RANSAC的地下矿山巷道边线检测算法

巷道边线是井下铲运机反应式导航系统中重要的感知信息。为了准确可靠地在井下环境中感知巷道边线,提出一种基于二维激光扫描信息和随机抽样一致性(RANSAC)的巷道边线检测算法。首先计算每个激光点的曲率,根据曲率阈值将激光点云划分为多个区域;然后基于RANSAC从每个区域提取直线,并根据铲运机航向角及巷道的设计标准进行筛选;最后合并筛选后的激光点云数据,使用RANSAC算法生成最终的巷道边线。基于地下矿山6种典型的巷道场景对算法效果进行验证,结果显示提取的巷道边线可靠度均达到96%以上,且算法具有很高的实时性和稳健性。     

基于T--scan测量的薄壁钣金件孔特征重构

针对目前对薄壁钣金件孔测量的效率低,孔心位置和孔半径测量方法上存在的不足,提出一种基于T-scan测量的薄壁钣金件孔特征的重构方法.该方法用T-scan对薄壁钣金件上孔进行扫描得到点云数据;根据点云数据中连续点的欧拉距离将点云数据划分成扫描线点数据;对扫描线点云数据进行算法处理获取位于平面上的点及孔的边缘点;最后对平面上的点采用稳健特征值平面拟合得出平面参数,利用最小二乘空间圆拟合获取孔心坐标值及孔径大小,完成薄壁孔特征重构.通过对试验件和薄壁钣金件上孔进行测量处理,实验表明该算法有很好的实用性且精度满足钣金件孔的实际检测精度要求.      

基于神经网络的连铸坯表面纵裂预测

针对铸坯质量预报问题,利用人工神经网络中的BP算法建立原始化学成分和连铸生产的主要工艺参数与产品最终质量之间的关系,并开发出专门的应用软件.软件共分3部分:数据处理部分、人工神经网络训练部分、运用成熟网络预报部分.该预测方法的特点是直观、方便、稳定.数据均从稳定生产的现场取得.采用神经网络对D32-1钢的铸坯质量进行预报,经过上千次训练后,产品质量的预报值与实际值拟合良好,预报结果的相对误差很小.     

几种递推最小二乘算法在工业过程建模中的应用

本文阐述了应用最小二乘的递推算法,在线辨识过程参数的原理与方法。并根据对一实际锅炉汽包水位调节系统的现场实验,利用多种推广的最小二乘递推算法建立了该对象的数学模型,取得了满意的结果。在此基础上,文中还比较了这些算法的特点,对结果进行了初步讨论。     

基于低对比度和小区域模型的快速二值化方法

针对在带钢检测过程中出现的低对比度和小区域特征的缺陷,设计了一种快速高效的图像二值化方法.同0TSU算法和灰度平均值算法比较,该图像二值化方法在具有小区域缺陷特征图像处理方面有一定的优势.该方法对图像进行二值化处理,速度快、精度高,适用于对速度要求较高的图像处理场合.     

一种基于粒子群参数优化的改进蚁群算法及其应用

针对现有基于粒子群参数优化的改进蚁群算法耗时较大的问题,提出了一种新的解决方案.方案中采用一种全局异步与精英策略相结合的信息素更新方式,同时合理减少蚁群算法被粒子群算法调用一次所需的迭代代数.对日本旭川垃圾场巡查机器人路径规划问题仿真求解的结果表明,与其他算法相比,该改进算法具有比较明显的速度优势.