首页 | 本学科首页   官方微博 | 高级检索  
     

基于量子遗传聚类算法的井下输送带图像探伤方法
引用本文:朱志鸿,何小刚.基于量子遗传聚类算法的井下输送带图像探伤方法[J].煤矿机械,2014,35(8):105-107.
作者姓名:朱志鸿  何小刚
作者单位:太原理工大学信息工程学院,太原,030024
摘    要:通过图像处理技术在井下输送带运输过程中对输送带损伤部位的识别,以保障煤矿工业上输送带的正常安全工作。针对输送带上损伤部位与正常部位的图像差异,先通过灰度直方图确定阈值,将图像前背景相分离;再将图像中值滤波与边缘检测,完成对实时输送带图像的预处理,最后通过基于量子遗传优化的聚类算法把输送带损伤部位图像与正常输送带图像分离开。实验结果表明,该算法能有效地达到输送带探伤效果。

关 键 词:井下输送带探伤  中值滤波  边缘检测  聚类算法  量子遗传优化算法

Belt of Underground Testing Method Based on Quantum Genetic Clustering Algorithm
ZHU Zhi-hong , HE Xiao-gang.Belt of Underground Testing Method Based on Quantum Genetic Clustering Algorithm[J].Coal Mine Machinery,2014,35(8):105-107.
Authors:ZHU Zhi-hong  HE Xiao-gang
Abstract:
Keywords:
本文献已被 CNKI 万方数据 等数据库收录!
设为首页 | 免责声明 | 关于勤云 | 加入收藏

Copyright©北京勤云科技发展有限公司  京ICP备09084417号