發(fā)布時(shí)間：2021-03-28 09:42

　　針對(duì)目前輥式涂布涂層厚度檢測(cè)效率低、準(zhǔn)確率低等問(wèn)題,提出一種基于啟發(fā)式蟻群算法的輥式涂布涂層厚度機(jī)器視覺(jué)檢測(cè)方法。采用Canny算子的原理提取出邊緣信息,得到了邊緣點(diǎn)的先驗(yàn)知識(shí);然后建立了改進(jìn)的蟻群算法的邊緣追蹤模型,實(shí)現(xiàn)了信息素和啟發(fā)信息對(duì)螞蟻的導(dǎo)向作用,同時(shí)較好地避免了螞蟻在非邊緣區(qū)域的分布和行走,解決了傳統(tǒng)蟻群算法中隨機(jī)性與正反饋兩種機(jī)制的協(xié)調(diào)問(wèn)題,使用改進(jìn)蟻群算法的機(jī)器視覺(jué)法進(jìn)行測(cè)量實(shí)驗(yàn),與機(jī)理建模法對(duì)比最大誤差為5.74%,平均誤差為4.04%,滿足實(shí)際生產(chǎn)需要。 

【文章來(lái)源】：應(yīng)用光學(xué). 2020,41(03)北大核心CSCD

【文章頁(yè)數(shù)】：7 頁(yè)

【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
[1]基于蟻群算法的玉米植株熱紅外圖像邊緣檢測(cè)[J]. 陳浩,方勇,朱大洲,王成,陳子龍.  農(nóng)機(jī)化研究. 2015(06)
[2]一種基于蟻群優(yōu)化的顯著邊緣檢測(cè)算法[J]. 張志龍,楊衛(wèi)平,李吉成.  電子與信息學(xué)報(bào). 2014(09)
[3]基于脈沖反射式的超聲測(cè)厚系統(tǒng)的設(shè)計(jì)[J]. 李福進(jìn),費(fèi)冬妹.  儀表技術(shù)與傳感器. 2013(04)
[4]基于改進(jìn)蟻群算法的圖像邊緣檢測(cè)[J]. 詹曉倩,何坤,琚生根,張健,周激流.  四川大學(xué)學(xué)報(bào)(自然科學(xué)版). 2010(06)
[5]熱障涂層厚度及厚度不均熱無(wú)損檢測(cè)的數(shù)值模擬[J]. 郭興旺,丁蒙蒙.  航空學(xué)報(bào). 2010(01)
[6]在線厚度檢測(cè)技術(shù)[J]. 賈治國(guó),盧治功.  儀表技術(shù). 2009(02)
[7]基于提離點(diǎn)的脈沖渦流測(cè)厚研究[J]. 鄭崗,劉丁,張震,李好文.  儀器儀表學(xué)報(bào). 2008(08)
[8]環(huán)保型粘合劑在食品包裝復(fù)合膜中的應(yīng)用[J]. 沈峰,陳小鋒.  塑料包裝. 2006(06)

博士論文
[1]基于白光干涉的金屬極薄帶測(cè)厚理論與系統(tǒng)研究[D]. 杜艷麗.浙江大學(xué) 2006



本文編號(hào)：3105325