机器视觉系统在桔瓣质量检测中的应用

开发了一套罐装线实时在线质量检测视觉系统，用于装罐前桔瓣上头发等细长形杂质检测，以保证产品质量。硬件系统采用了6台彩色CCD摄像头，两台计算机的处理结构。软件系统依据杂质和背景在颜色分布及形状大小等特征上的差异进行分离，其核心是一种用于二值图像特征区域提取的新型连通算子—面积重构算子，利用该算子平滑图像时不破坏对象轮廓完整的优点，结合改进的区域生长、区域消减等算法，形成了一套完整的检测算法。试验显示系统处理能力约30片/s，错误率仅2%。该系统能满足实时生产准确性和在线处理的要求，为其实用化、商品化奠定了基础。     

复杂环境下自动导引车路径识别算法

为了快速准确提取复杂环境下的自动导引车(AGV)引导路标参数,提出一种基于先验知识的直线识别算法.根据视野和引导线结构特征将全图划分为若干子区域,确定子区域自适应阈值,利用前帧图像中的直线参数信息选择行列扫描方式,剔除干扰点并获得中线点集,然后采用带搜索角度限制和分区域非均匀采样的改进Hough变换得到直线参数,最后用交比定理对参数加以校正.试验表明本算法能在不同光照、反光、阴影下对路径进行有效识别,具有较好鲁棒性,处理分辨率为576×768的图像,每帧平均用时不超过90 ms,满足运行需要.     

基于改进遗传算法的二维不规则零件优化排样

针对二维不规则零件排样问题,提出了一种改进的优化排样算法.对最小包络矩形求取方法进行了改进,提高了算法的运算速度;借助最优选择策略,对选择算子进行了改进,提高了算法的全局收敛性能;提出了高度调整法,对解码算法进行了改进,提高了算法的精度.排样实例表明,算法性能得到了很大提高,该算法是行之有效的.     

基于小生境遗传算法的矩形件优化排样

将小生境遗传算法应用于计算机辅助排样领域,提出了一种改进的解码算法--高度调整法,将高度调整法和小生境遗传算法相结合,用于求解矩形件排样问题.该方法首先将矩形件的排样问题转化为便于优化求解的排列问题,然后应用小生境遗传算法的全局优化概率搜索能力进行优化求解,优化计算过程中应用高度调整法将排样序列转化为排样图.用该算法对文献中的两个算例进行了求解,结果表明该算法是行之有效的.