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基于粗糙集和支持向量机的火炮内膛疵病识别方法 被引量:3
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作者 傅建平 雷洁 +1 位作者 甘霖 王建仁 《火力与指挥控制》 CSCD 北大核心 2017年第1期54-57,共4页
火炮内膛疵病智能识别是火炮内膛窥测的最终目标,它涉及到内膛疵病的特征提取和疵病识别两方面。首先建立了包括疵病形状、纹理与颜色特征的火炮内膛疵病特征体系;并采用模糊粗糙集理论分析了各疵病特征对疵病识别的敏感性,由此优化了... 火炮内膛疵病智能识别是火炮内膛窥测的最终目标,它涉及到内膛疵病的特征提取和疵病识别两方面。首先建立了包括疵病形状、纹理与颜色特征的火炮内膛疵病特征体系;并采用模糊粗糙集理论分析了各疵病特征对疵病识别的敏感性,由此优化了疵病特征体系,降低了疵病特征维数;建立了最小二乘支持向量机小样本、非线性数据特征的多疵病分类器,提高了疵病识别效率和质量。 展开更多
关键词 火炮 内膛疵病 模糊粗糙集 支持向量机 疵病分类
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火炮身管内膛疵病检测现状与展望 被引量:3
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作者 李玉兰 郑海起 +1 位作者 栾军英 唐力伟 《军械工程学院学报》 2009年第1期48-52,共5页
简要回顾了火炮身管内膛疵病的光学检测方法及其局限性,详细介绍了目前重点研究的光电窥膛检测方法,分析了取得的成果和存在的问题。对火炮身管内膛疵病检测的发展方向进行了预测与展望,指出基于机器视觉的研究是一个新的方向。探讨... 简要回顾了火炮身管内膛疵病的光学检测方法及其局限性,详细介绍了目前重点研究的光电窥膛检测方法,分析了取得的成果和存在的问题。对火炮身管内膛疵病检测的发展方向进行了预测与展望,指出基于机器视觉的研究是一个新的方向。探讨了今后的研究思路,提出首要的任务是在软件方面实现“采集一识别一判定”的自动运行,为此需要重点研究疵病检测的机器视觉图像信息、图像的纹理特征分析技术、疵病评定体系等3方面的内容。 展开更多
关键词 火炮 身管内膛 疵病 光电检测 机器视觉
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炮膛疵病图像的去噪研究 被引量:2
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作者 原瑞宏 余能国 +2 位作者 唐力伟 王平 祝天宇 《火炮发射与控制学报》 北大核心 2011年第2期71-73,共3页
针对疵病图像的去噪问题,应用Curvelet变换对图像进行分解,得出噪声分布的特点;分析了软、硬阈值和连续阈值量化方法的优缺点。在此基础上,提出了疵病图像去噪的方法:对图像做Curvelet变换,得到一系列系数,将最高层系数置零,其他层系数... 针对疵病图像的去噪问题,应用Curvelet变换对图像进行分解,得出噪声分布的特点;分析了软、硬阈值和连续阈值量化方法的优缺点。在此基础上,提出了疵病图像去噪的方法:对图像做Curvelet变换,得到一系列系数,将最高层系数置零,其他层系数进行连续阈值量化。实验结果表明,与其他方法相比,本文方法不仅可以有效去除图像中的噪声,而且图像的细节得到了很好的保护,说明了该方法的优越性。 展开更多
关键词 计算机应用 炮膛 疵病 CURVELET变换 图像去噪
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基于图像纹理特征的炮膛疵病检测方法 被引量:2
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作者 原瑞宏 刘军卿 +2 位作者 董自卫 黄文胜 祝天宇 《兵工自动化》 2012年第1期78-80,共3页
为实现炮膛疵病的自动识别,提出提取炮膛疵病图像的纹理特征的方法。对若干类炮膛疵病特点进行分析,引用灰度共生三角阵的概念和灰度共生矩阵的熵、能量、对比度、相关度4个特征参量,提取图像的纹理特征。实验结果表明,该方法是有效的,... 为实现炮膛疵病的自动识别,提出提取炮膛疵病图像的纹理特征的方法。对若干类炮膛疵病特点进行分析,引用灰度共生三角阵的概念和灰度共生矩阵的熵、能量、对比度、相关度4个特征参量,提取图像的纹理特征。实验结果表明,该方法是有效的,能缩短计算时间,并充分反映图像的灰度空间信息。 展开更多
关键词 炮膛 疵病 灰度共生三角阵 纹理特征
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基于遗传算法与支持向量机的火炮内膛疵病分类方法研究 被引量:1
5
作者 郭琦 傅建平 雷洁 《军械工程学院学报》 2011年第2期46-48,共3页
支持向量机能够较好解决小样本、非线性数据特征的多分类问题,适用于火炮内膛疵病的分类,但其性能依赖于其参数的选取;对基本遗传算法进行改进,使用自适应的交叉算子和变异算子,并应用于支持向量机参数优化;通过对火炮内膛疵病分类精度... 支持向量机能够较好解决小样本、非线性数据特征的多分类问题,适用于火炮内膛疵病的分类,但其性能依赖于其参数的选取;对基本遗传算法进行改进,使用自适应的交叉算子和变异算子,并应用于支持向量机参数优化;通过对火炮内膛疵病分类精度的对比研究,改进的遗传算法确定支持向量机优化参数的方法取得了良好的效果,验证了该方法对疵病分类的有效性。 展开更多
关键词 火炮内膛疵病 支持向量机 改进遗传算法 疵病分类
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基于灰度共生三角阵的炮膛图像分析
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作者 李玉兰 郑海起 +2 位作者 栾军英 唐力伟 濮俊艳 《装甲兵工程学院学报》 2009年第2期48-52,共5页
为解决炮膛疵病图像粗分类时缺少聚类和分类特征的问题,引入了灰度共生三角阵(Grey Level Co-occurrence Triangular Matrix,GLCTM)的方法。通过对炮膛样本图像GLCTM特征参量的计算与分析,确定了GLCTM的参数;根据特征参量的相关... 为解决炮膛疵病图像粗分类时缺少聚类和分类特征的问题,引入了灰度共生三角阵(Grey Level Co-occurrence Triangular Matrix,GLCTM)的方法。通过对炮膛样本图像GLCTM特征参量的计算与分析,确定了GLCTM的参数;根据特征参量的相关性分析结果,选择了其中7个作为炮膛图像的特征参量。样本图像的实验结果表明,炮膛图像的GLCTM特征参量取值与图像灰度的直观特点之间存在对应关系。 展开更多
关键词 灰度共生三角阵 炮膛 疵病 机器视觉 粗分类
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