8、工业图像处理中的定位与方向测量

工业图像处理中的定位与方向测量

在工业图像处理的众多应用领域中,定位是一个至关重要的环节。虽然通常认为应先进行目标识别才能确定目标位置,但定位在结构上相对简单,是一项必不可少的“辅助科学”。

1. 为何从定位开始

在工业制造中,尽管可以假定待检测部件的位置在一定范围内,但这些范围往往无法满足图像处理的要求。例如,在检测任务中,如存在性验证和尺寸测量,需要在极小的区域内搜索目标,而部件位置的微小变化可能导致检测失败。因此,通常需要先确定易于找到且必然在相机视野内的参考对象的位置,再进行检测。

2. 单个对象的位置确定

以火花塞检测为例,即使火花塞安装在工件载体上呈现给相机,实际应用中仍会出现位置的微小变化。这会影响搜索线与螺纹的相交情况,导致测量的轮廓与实际螺纹轮廓不符。以下介绍两种确定单个对象位置的方法。

2.1 使用整个对象进行定位

这是最简单的方法,具体步骤如下:
1. 图像捕获 :获取包含目标对象的图像。
2. 设置搜索参考位置的感兴趣区域(ROI) :根据参考对象的类型和预期的定位不确定性,确定搜索参考位置的ROI大小和位置。在火花塞示例中,由于水平位置变化极小,只需搜索图像左侧的特定区域,以找到背景与对象的过渡。
3. 创建参考对象 :找到背景与参考对象的过渡后,使用轮廓跟踪方法将整个火花塞创建为一个对象。
4. 计算对象属性 :计算对象重心的坐标,在该示例中,仅关注水平方向的位置。
5.

(Kriging_NSGA2)克里金模型结合多目标遗传算法求最优因变量及对应的最佳自变量组合研究(Matlab代码实现)内容概要:本文介绍了克里金模型(Kriging)多目标遗传算法NSGA-II相结合的方法,用于求解最优因变量及其对应的最佳自变量组合,并提供了完整的Matlab代码实现。该方法首先利用克里金模型构建高精度的代理模型,逼近复杂的非线性系统响应,减少计算成本;随后结合NSGA-II算法进行多目标优化,搜索帕累托前沿解集,从而获得多个最优折衷方案。文中详细阐述了代理模型构建、算法集成流程及参数设置,适用于工程设计、参数反演等复杂优化问题。此外,文档还展示了该方法在SCI一区论文中的复现应用,体现了其科学性实用性。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础,熟悉优化算法和数值建模的研究生、科研人员及工程技术人员,尤其适合从事仿真优化、实验设计、代理模型研究的相关领域工作者。; 使用场景及目标:①解决高计算成本的多目标优化问题,通过代理模型降低仿真次数;②在无法解析求导或函数高度非线性的情况下寻找最优变量组合;③复现SCI高水平论文中的优化方法,提升科研可信度效率;④应用于工程设计、能源系统调度、智能制造等需参数优化的实际场景。; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码逐段理解算法实现过程,重点关注克里金模型的构建步骤NSGA-II的集成方式,建议自行调整测试函数或实际案例验证算法性能,并配合YALMIP等工具包扩展优化求解能力。
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