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题名基于Hough变换和双峰法的枪弹外观缺陷提取
被引量：7
- 1
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作者
史进伟
郭朝勇
刘红宁
乔坤
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机构
军械工程学院
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出处
《火力与指挥控制》
CSCD
北大核心
2013年第5期129-132,共4页
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基金
总装重点预研基金资助项目
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文摘
枪弹外观缺陷图像分割是枪弹质量检测的关键环节,为了实现枪弹外观缺陷自动准确分割,结合Hough变换和双峰法,提出了一种新的分割方法。该方法针对枪弹外观图像中间偏亮两侧偏暗的灰度分布特性,提取光照不均特征表现明显的G颜色分量图,利用改进的快速Hough直线检测法确定预分割缺陷区域;针对预分割缺陷区域的直方图特性,改进双峰法,分割缺陷,对分割结果利用数学形态学进行优化。实验表明,该方法能够实现快速准确的枪弹外观缺陷提取。
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关键词
枪弹外观缺陷
直线检测
霍夫变换
灰度直方图
数学形态学
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Keywords
bullet surface defect
straight line detection
Hough transformation
gradation histogram
mathematicl morphology
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分类号
TP391.4
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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题名基于支持向量机的枪弹外观缺陷识别与分类
被引量：4
- 2
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作者
王鹏
郭朝勇
刘红宁
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机构
军械工程学院车辆与电气工程系
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出处
《计算机工程与科学》
CSCD
北大核心
2016年第9期1943-1949,共7页
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文摘
为解决枪弹外观缺陷自动分类问题,提出了一种基于支持向量机的枪弹外观缺陷自动识别与分类模型。首先针对枪弹表面缺陷的图像特点,从几何、灰度、纹理三方面进行了特征提取,在此基础上建立了基于支持向量机的枪弹外观缺陷分类模型,并对特征参数进行了优选;研究了支持向量机中惩罚系数和核函数参数对分类器性能的影响;通过实验与基于BP神经网络的枪弹外观缺陷分类器进行了比较,结果表明,在小样本下,基于支持向量机的枪弹外观缺陷分类器性能更好。
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关键词
支持向量机
枪弹外观缺陷
特征参数
识别与分类
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Keywords
support vector machine
bullet surface defect
characteristic parameters
recognition andclassification
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分类号
TP391.4
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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题名基于BP神经网络的枪弹外观缺陷识别与分类
被引量：1
- 3
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作者
史进伟
郭朝勇
刘红宁
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机构
军械工程学院基础部
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出处
《中国测试》
CAS
北大核心
2013年第4期26-30,44,共6页
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文摘
为实现枪弹外观缺陷自动检测,提出一种基于BP神经网络的枪弹外观缺陷自动识别与分类方法。首先针对枪弹外观缺陷图像特点,从形状、颜色、纹理提取类别差异明显的缺陷特征向量,作为神经网络的输入,以提高分类效果;然后通过经验和实验验证确定神经网络结构及参数,并分析传统BP算法在枪弹外观缺陷分类应用中的不足,通过优化BP算法以提高网络分类性能。实验表明:优化BP算法能够有效分类枪弹外观缺陷测试样本,识别率达到92.1%,与传统BP算法相比,提高了收敛速度,并表现出较好的准确性和鲁棒性,能够更好满足枪弹外观缺陷自动检测要求。
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关键词
枪弹外观缺陷
特征提取
BP神经网络
识别与分类
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Keywords
bullet surface defect
feature extraction
BP neural network
identification and classification
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分类号
TP391.4
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
TJ411
[自动化与计算机技术—计算机科学与技术]
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题名枪弹外观缺陷智能检选系统中机械伺服子系统设计
被引量：1
- 4
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作者
刘红宁
刘佳
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机构
石家庄学院机电学院
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出处
《石家庄学院学报》
2020年第6期72-77,86,共7页
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基金
石家庄学院科研启动基金一般项目(18YB003)。
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文摘
针对枪弹外观缺陷检测过程中劳动环境恶劣、劳动强度高、工作效率低、错检漏检率高等问题,提出了枪弹外观缺陷智能检选系统的设计方案,重点解决了机械伺服子系统中振动供弹装置和链式连续输送伺服机构的设计.
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关键词
枪弹外观缺陷
智能检选
机器视觉
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Keywords
bullet appearance defect
intelligent selecting
machine vision
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分类号
TH122
[机械工程—机械设计及理论]
TP29
[自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]
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题名改进Otsu的枪弹外观缺陷图像分割
- 5
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作者
王鹏
郭朝勇
刘红宁
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机构
军械工程学院车辆与电气工程系
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出处
《军械工程学院学报》
2015年第5期70-74,共5页
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文摘
为实现枪弹外观缺陷的快速、准确分割,对Otsu准则下最佳分割阈值的性质进行了研究.在此基础上提出了一种Otsu快速算法,该算法能够快速搜索最佳阈值.为解决传统Otsu算法分割枪弹外观缺陷图像效果欠佳的问题,提出了一种改进的Otsu快速算法.实验结果表明,该改进算法能够准确、快速地实现枪弹外观缺陷图像的分割.
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关键词
OTSU算法
枪弹外观缺陷
图像分割
改进算法
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Keywords
Otsu algorithm
bullet appearance defect
image segmentation
improved algorithm
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分类号
TP301.6
[自动化与计算机技术—计算机系统结构]
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题名基于机器视觉的枪弹外观缺陷检测系统研究
被引量：12
- 6
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作者
史进伟
郭朝勇
刘红宁
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机构
军械工程学院基础部
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出处
《组合机床与自动化加工技术》
北大核心
2013年第4期59-64,共6页
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基金
总装重点预研项目基金资助
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文摘
为了实现枪弹外观缺陷自动检测,研究了基于机器视觉技术的枪弹外观缺陷检测系统。首先针对枪弹外观缺陷图像特点,分析了采用灰度阈值及单一颜色模型分割缺陷的局限性,提出基于混合颜色模型的缺陷图像分割方法,实现了枪弹外观缺陷快速、准确分割;然后通过分析枪弹外观缺陷特点,分别从形状、颜色和纹理共选取了12个类别差异明显的特征参数,提取了枪弹外观缺陷特征;最后选择BP神经网络作为缺陷分类器,根据经验和实验确定了神经网络结构及参数,并分析了传统BP算法在枪弹外观缺陷分类应用中的不足,通过改变收敛标准、自适应调整步长和引入动量项以优化BP算法,改善了神经网络分类效果。实验表明,枪弹外观缺陷检测系统能够实现缺陷自动分割、识别与分类,正确识别率达91.7%,表现出较好的准确性和鲁棒性。
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关键词
枪弹外观缺陷检测
机器视觉
图像处理
颜色模型
特征提取
BP神经网络
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Keywords
bullet surface defect detection
machine vision
image processing
color model
feature ex-traction
BP neural network
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分类号
TP391.4
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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