基于機器視覺的滿箱檢測算法研究及系統(tǒng)開發(fā).pdf

1、實時在線檢測圖像中特定目標是機器視覺應(yīng)用中的關(guān)鍵技術(shù)之一，特定目標檢測由判斷背景中目標是否存在和確定目標的位置兩部分組成，是否建立目標模型和設(shè)計檢測算法好壞將直接關(guān)系到檢測結(jié)果的效率、精確性和穩(wěn)定性。因此，研究實時、精確的目標檢測算法一直是機器視覺領(lǐng)域中的研究熱點同時也是研究難點。目標檢測算法本質(zhì)實際上是一類尋求最優(yōu)解問題，在現(xiàn)有成熟的目標檢測算法基礎(chǔ)上加入各種啟發(fā)式優(yōu)化算法已經(jīng)受到了越來越廣泛的重視。Hough變換主要善于尋找圖像中直

2、線，但對尋找圖像中圓效果不明顯，尋找最優(yōu)解的時間過長，精確性低。競選算法是一種新型的啟發(fā)式優(yōu)化算法，其搜索機制模擬競選活動中對更高支持率的追求動機。其主要應(yīng)用于連續(xù)域內(nèi)的函數(shù)優(yōu)化。
　　 本文根據(jù)Hough變換與競選算法的各自特點，采取對Hough變換進行改進，探索新的檢測圖像中圓的方法。主要研究內(nèi)容如下：首先，介紹了競選算法的思想、框架及特點，概述了競選算法的計算流程，并使用遺傳算法的標準測試函數(shù)對競選算法進行驗證。其次，采用

3、實驗的方式對標準測試函數(shù)進行數(shù)值優(yōu)化，分析了算法性能與競選算法的參數(shù)之一競選人數(shù)之間的關(guān)系。通過選擇不同競選算法的競選人數(shù)，研究分析其如何影響競選算法的性能，以此為實際應(yīng)用中選擇競選算法參數(shù)提供科學依據(jù)。經(jīng)過對標準測試函數(shù)的數(shù)值優(yōu)化實驗表明，通過改變競選算法的競選人數(shù)，能夠使競選算法的性能(算法的搜索效率和尋優(yōu)性能)得到很大的提高。再次，概述了Hough變換的定義，Hough變換用于檢測直線及其檢測圓的方法，并在此基礎(chǔ)上提出了基于競選算