应用方向梯度直方图和低秩分解的织物疵点检测算法

织物疵点检测是织物表面质量控制的关键环节。基于方向梯度直方图(HOG)和低秩分解,提出一种有效的织物疵点检测算法。首先,将织物图像划分为大小相同的图像块,提取每个图像块的HOG特征,并将图像块特征组成特征矩阵,针对特征矩阵构建有效的低秩分解模型,通过方向交替方法(ADM)优化求解,生成低秩阵和稀疏阵;最后采用改进最优阈值分割算法对由稀疏阵生成的显著图进行分割,从而定位出疵点区域。实验结果表明,低秩分解能有效实现织物疵点的快速分离,与已有方法进行对比,本文方法能显著提高复杂织物纹理图像的疵点检测性能。     

基于分段削峰的用户侧储能容量优化配置启发式方法

本文对配电网用户侧储能系统优化配置的实用方法进行了研究。模型目标为保持储能系统配置的净收益最大，涉及低储高发电价套利和需量调节收益以及储能系统最优放电深度优化。本文从实际规划应用的目的出发，提出了偏向解析方法的分段削峰启发式模型求解方法，涉及削峰大小和放电深度的枚举，并针对储能配额规律的研究提出了合理的指标设计。算例表明了优化放电深度的意义，以及本文启发式方法的直观、简洁、快速、稳定和实用。