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汽车轮毂识别与分类算法的研究与实现

发布时间:2021-04-24 09:52
  随着人们生活水平的提高,科技的发展,促进了中国汽车行业的崛起,故而传统的汽车轮毂生产模式已经跟不上当今的市场发展速度。轮毂生产车间因场地限制,通常一条轮毂传送线上,同时运输多种型号的轮毂。传统汽车轮毂生产车间都是以人工对轮毂进行分类分拣,人工操作效率低,且工作时间长以后容易导致视觉疲劳、注意力不集中导致分拣错误。为解决这一问题,近年来关于机器代替人工,实现轮毂分拣的自动化技术得到发展和运用。为提高轮毂识别与分类技术的识别准确率,对轮毂识别与分类算法做进一步的研究。为提高轮毂识别算法性能,将粒子群算法进行改进后,分别用于优化BP神经网络和卷积神经网络,进而构建两种轮毂识别与分类算法。主要研究工作和成果如下:(1)为更好的实现轮毂识别与分类,对常见的噪声类型以及噪声来源进行分析后,结合经典的滤波技术,实现轮毂图像预处理操作。首先,将灰度化图像进行滤波处理,选择采用中值滤波技术,在保护关注的轮毂特征信息的同时,达到去噪的目的;其次,使用遗传算法实现动态阈值进行图像分割;之后,对图像使用形态学处理方式进一步去噪;最后,采用Canny边缘检测算法将图像边缘信息提取出来。进行图像预处理的目的是为了... 

【文章来源】:青岛科技大学山东省

【文章页数】:74 页

【学位级别】:硕士

【文章目录】:
摘要
abstract
1 绪论
    1.1 研究背景及意义
    1.2 国内外研究现状
    1.3 轮毂识别分类相关技术
        1.3.1 图像处理方法
        1.3.2 图像模式识别算法
    1.4 本文的主要研究内容
    1.5 本文的组织结构
2 轮毂图像预处理技术
    2.1 轮毂图像预处理流程
    2.2 轮毂图像噪声处理技术
        2.2.1 噪声分类
        2.2.2 图像噪声处理方法
        2.2.3 图像噪声处理方法对比
    2.3 图像分割方法
        2.3.1 遗传算法基础理论
        2.3.2 基于遗传算法的轮毂图像动态分割算法对比实验
    2.4 二值形态学运算
    2.5 本章小结
3 轮毂特征提取算法
    3.1 提取外轮廓圆
        3.1.1 轮毂图像填充
        3.1.2 轮毂图像边缘检测
        3.1.3 拟合外轮廓圆
    3.2 提取轮辐个数
    3.3 提取轮辐之间的大孔洞宽度
    3.4 提取圆心到大孔洞下边缘的距离
    3.5 提取轮毂中心圆的大小
    3.6 提取轮毂中心圆周边小孔洞个数
    3.7 本章小结
4 基于改进粒子群优化BP神经网络的轮毂识别与分类算法
    4.1 BP神经网络
    4.2 改进粒子群算法
    4.3 基于改进PSO算法优化BP神经网络算法
    4.4 基于改进PSO优化BP神经网络的算法实验分析
    4.5 基于改进PSO优化BP神经网络算法的轮毂识别软件设计
        4.5.1 软件主要功能
        4.5.2 功能模块设计
            4.5.2.1 图像预处理模块
            4.5.2.2 特征提取模块
            4.5.2.3 图像分类模块
            4.5.2.4 用户查询模块
            4.5.2.5 自定义分类模型训练模块
        4.5.3 软件功能实现
    4.6 本章小结
5 基于改进粒子群优化卷积神经网络的轮毂识别与分类算法
    5.1 卷积神经网络模型搭建
    5.2 优化卷积神经网络
        5.2.1 池化方式优化
        5.2.2 改进PSO优化卷积神经网络参数
    5.3 基于优化卷积神经网络的轮毂识别与分类算法实验分析
        5.3.1 Pooling方法比较
        5.3.2 基于改进PSO优化CNN的轮毂识别分类算法实验对比
    5.4 优化CNN算法的轮毂识别效果展示
    5.5 本章小结
6 总结与展望
    6.1 总结
    6.2 展望
参考文献
致谢
攻读学位期间发表的学术论文目录


【参考文献】:
期刊论文
[1]基于遗传算法最佳阈值分割的矿石图像分割[J]. 张建立,孙深深,秦书棋.  科学技术与工程. 2019(07)
[2]基于卷积神经网络的宫颈癌细胞图像识别的改进算法[J]. 夏为为,夏哲雷.  中国计量大学学报. 2018(04)
[3]改进的卷积神经网络图片分类识别方法[J]. 闫河,王鹏,董莺艳,罗成,李焕.  计算机应用与软件. 2018(12)
[4]基于精英策略和Levy飞行的粒子群算法[J]. 张超,贺兴时,叶亚荣.  西安工程大学学报. 2018(06)
[5]改进PSO算法优化LSSVM模型的短期客流量预测[J]. 陆文星,李楚.  计算机工程与应用. 2019(18)
[6]使用遗传算法和KSW熵法相结合的CT图像分割[J]. 姚立平,潘中良.  电视技术. 2018(11)
[7]改进遗传算法和BP神经网络的大坝变形预测[J]. 邢尹,陈闯,刘立龙,程胜,苏永柠,周威.  计算机工程与设计. 2018(08)
[8]改进的自适应Canny边缘检测算法[J]. 段锁林,殷聪聪,李大伟.  计算机工程与设计. 2018(06)
[9]新型群智能优化算法综述[J]. 林诗洁,董晨,陈明志,张凡,陈景辉.  计算机工程与应用. 2018(12)
[10]免疫遗传算法分割图像研究[J]. 贾春鹤,樊彦国.  北京测绘. 2018(05)

硕士论文
[1]基于Hough变换定位与遗传算法的脑肿瘤分割方法研究[D]. 孔媛媛.南昌航空大学 2018
[2]基于计算机视觉的轮毂型号识别[D]. 管永来.燕山大学 2018
[3]基于信息熵的改进小波包阈值去噪算法研究[D]. 周建.西南科技大学 2018
[4]铸造铝合金轮毂识别分类系统的研究[D]. 朱焜.华中科技大学 2017
[5]基于多特征融合的汽车轮毂识别与分类系统设计[D]. 韩卫.南京信息工程大学 2016
[6]医学图像滤波与增强技术研究[D]. 李艳丽.河南科技大学 2013
[7]基于光诱导介电泳全自动微观操作系统研究[D]. 郑美娟.沈阳理工大学 2013
[8]基于机器视觉的轮毂在线识别系统研究[D]. 柴汝刚.燕山大学 2011
[9]基于机器视觉的汽车轮毂形状识别算法研究[D]. 赵娇洁.沈阳师范大学 2011
[10]基于数学形态学的图像边缘检测方法研究[D]. 赵慧.大连理工大学 2010



本文编号:3157152

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