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    基于分層改進(jìn)式遺傳算法的微小顆粒檢測系統(tǒng)標(biāo)定方法

    2016-11-02 23:01黃婧
    電腦知識與技術(shù) 2016年18期
    關(guān)鍵詞:圖像處理

    黃婧

    摘要:為了保障產(chǎn)品的質(zhì)量,許多生產(chǎn)現(xiàn)場都會對顆粒的粒度特征進(jìn)行實時監(jiān)測,以便能夠在線調(diào)整、控制生產(chǎn)設(shè)備。在檢測過程中,一般都要求粒度檢測不能影響顆粒的生產(chǎn)過程,這就要求檢測方案必須具有非接觸性、準(zhǔn)確性以及實時性等特點。尤其是在測量直徑為1毫米以下的微小型顆粒粒度信息時,如何保證測量的精準(zhǔn)性已成為本技術(shù)領(lǐng)域中的研究重點和難點。經(jīng)實踐表明,傳統(tǒng)的測量方法,往往具有測量誤差大,精度低,重復(fù)性差等缺陷。為此,本課題以提高微小型顆粒測量精度為研究目標(biāo),旨在設(shè)計一種基于分層改進(jìn)式遺傳算法的微小顆粒檢測系統(tǒng)標(biāo)定方法,該方法能夠從多方面提高顆粒測量結(jié)果的精度,使整個系統(tǒng)更具魯棒性。

    關(guān)鍵詞:圖像處理;攝像機(jī)內(nèi)參數(shù)優(yōu)化;畸變校正;分層改進(jìn)式遺傳算法

    中圖分類號:TP311 文獻(xiàn)標(biāo)識碼:A 文章編號:1009-3044(2016)18-0161-02

    1引言

    近年來,隨著國民經(jīng)濟(jì)與科學(xué)技術(shù)的飛速的發(fā)展,在醫(yī)學(xué)、工業(yè)、科研等領(lǐng)域?qū)?xì)微物體的精密測量技術(shù)提出了越來越高的要求。在眾多的測量技術(shù)中,圖像識別與處理技術(shù)具有檢測速度快、精度高、重復(fù)性好,且檢測具有非接觸性等特點,已成為當(dāng)前細(xì)微粒度測量研究的一個熱點和發(fā)展趨勢。然而,典型的圖像識別與處理技術(shù)很難滿足高精度的測量要求,因此,如何提高微小型物件的測量精度已成為該技術(shù)領(lǐng)域的主要研究方向之一。本文以尺寸0.23mm-0.32mm的片狀微小顆粒為待測物體,研究攝像機(jī)標(biāo)定的相關(guān)技術(shù)和方法,獲取并優(yōu)化攝像機(jī)的有關(guān)參數(shù),矯正圖像畸變,精確建立起三維空間物體與二維圖像間的對應(yīng)關(guān)系,為細(xì)微物體的精密測量提供可靠方法。

    2基于分層改進(jìn)式遺傳算法的攝像機(jī)內(nèi)參數(shù)優(yōu)化

    遺傳算法(Genetic Algorithms,GA)從模擬生物的遺傳進(jìn)化機(jī)制入手,以種群方式自適應(yīng)搜索,以此來構(gòu)造人工智能系統(tǒng)模型。

    2.1分層改進(jìn)式遺傳算法的基本思想

    為了進(jìn)一步提高遺傳算法性能,避免算法陷入局部最優(yōu)解,本文對標(biāo)準(zhǔn)的分層遺傳算法做了部分改進(jìn),改進(jìn)點如下:

    (1)針對本文的實際使用環(huán)境,以先驗知識初始化各個子種群。

    由于本文遺傳算法的使用是為了進(jìn)一步提高攝像機(jī)標(biāo)定參數(shù)的精準(zhǔn)性,因此,本文以該參數(shù)值作為導(dǎo)向,在初始值周圍的一定范圍內(nèi)尋找最優(yōu)解。將上述方法總結(jié)如下:首先歸一化各個參數(shù)值,然后在歸一化值的±0.05范圍內(nèi),隨機(jī)初始化種群。

    (2)在各個低層子種群遺傳操作中加入精英策略。

    (3)交叉、變異概率采用自適應(yīng)方式。

    (4)基于滑動窗口的自適應(yīng)搜索區(qū)間調(diào)整。

    自動調(diào)整搜索區(qū)間的方法如下:

    ①如圖1所示,設(shè)置兩個搜索區(qū)間,大區(qū)間表示變量可能的取值范圍,即整個搜索空間,小區(qū)間表示變量當(dāng)前的搜索范圍,即滑動窗口,它包含在大區(qū)間內(nèi),以固定區(qū)間大小在大區(qū)間上移動。變量編碼時,按小區(qū)間編碼,既可保證搜索精度,又可擴(kuò)大搜索范圍。如某變量x,設(shè)它可能的取值范圍為[1,100],當(dāng)前的取值范圍為[45,55],在編碼長度保持10位不變時,在小區(qū)間內(nèi)的編碼,精度為0.0098,而對于大區(qū)間編碼,精度降為0.098。

    ②滑動窗口在尋找最優(yōu)解時,如果變量連續(xù)n代的取值都落在滑動窗口的上界bmax或者下界bmin,說明搜索區(qū)間已受限制,需將整個窗口向右或向左移動的距離,然后在新區(qū)間內(nèi)繼續(xù)執(zhí)行尋優(yōu)操作。

    2.2算法的實現(xiàn)

    本文采用分層改進(jìn)式遺傳算法實現(xiàn)攝像機(jī)內(nèi)參數(shù)的優(yōu)化,其算法流程如圖2所示。

    3結(jié)果分析

    為驗證上述方法的有效性,本文將分層改進(jìn)式遺傳算法、普通遺傳算法、普通分層遺傳算法優(yōu)化過的內(nèi)參與matlab標(biāo)定工具箱、OpenCV函數(shù)庫計算得到的參數(shù)值作比較,其中遺傳算法的參數(shù)設(shè)置如下:

    上述設(shè)置方式在最大程度上保證了3種遺傳算法的參數(shù)一致性,由此得出的結(jié)論更具有說服力。

    5種方法計算得到的內(nèi)參結(jié)果如表2所示:

    從表2中可以發(fā)現(xiàn),雖然使用了5種不同的方法,但計算得出的結(jié)果相似度達(dá)90%以上,由此證明了本文使用OpenCV初始值作為先驗知識,并在該值附近尋找最優(yōu)解,能夠提高算法精度,使算法更快收斂。

    表2雖然列出了五種方法的內(nèi)參結(jié)果,但無法評判內(nèi)參值的優(yōu)劣程度,因而需要引入絕對投影誤差加以比較。絕對投影誤差值越小,說明理論模型越準(zhǔn)確,該內(nèi)參結(jié)果越優(yōu)良。因此,本文將經(jīng)過優(yōu)化處理后的內(nèi)參值重新帶回攝像機(jī)模型中計算絕對投影誤差,并將該誤差與matlab標(biāo)定工具箱、OpenCV、普通遺傳算法、普通分層遺傳算法計算得到內(nèi)參數(shù)值的絕對投影誤差作對比,對比結(jié)果如下:

    從表中數(shù)據(jù)可以看出,由OpenCV計算得到的攝像機(jī)參數(shù)已經(jīng)比較接近最優(yōu)值,因此進(jìn)一步證明了本文在遺傳算法初始化種群時,選用該內(nèi)參值附近的點,是非常有必要的。此外,本文使用的分層改進(jìn)式遺傳算法在尋找全局最優(yōu)解時,更大程度地避免了局部最優(yōu)解的出現(xiàn),因此相較于另外兩種遺傳算法,本文的方法在算法尋優(yōu)能力等方面擁有更強(qiáng)的優(yōu)勢。

    4小結(jié)

    本文研究了怎樣發(fā)揮遺傳算法的優(yōu)勢,使其適用于攝像機(jī)標(biāo)定系統(tǒng),并利用遺傳算法的特點對攝像機(jī)標(biāo)定參數(shù)進(jìn)行優(yōu)化,使整個攝像機(jī)成像模型更接近于真實模型,有利于系統(tǒng)誤差的減小,提高了微小顆粒檢測系統(tǒng)的測量精度。然后,本章還針對普通分層遺傳算法在攝像機(jī)標(biāo)定應(yīng)用中的不足,提出了更適用的分層改進(jìn)式遺傳算法,有效彌補(bǔ)了遺傳算法收斂速度緩慢、容易陷入局部最優(yōu)解等缺點,提高了算法性能和標(biāo)定效率,從而在一定程度上提高了微小顆粒的測量精度。

    參考文獻(xiàn):

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    [3] 姚靜,李軍.攝像機(jī)標(biāo)定相關(guān)問題研究[D].南京理工大學(xué),2012.

    [4] 張浩鵬,王宗義,吳攀超,等.基于LCD和改進(jìn)棋盤格模板的攝像機(jī)標(biāo)定[J].計算機(jī)與應(yīng)用化學(xué),2012,33(7):1541-1547.

    [5] 劉國瑛,薛月菊,鄒湘軍,等.基于圖像參差的攝像機(jī)標(biāo)定精度比較[J].農(nóng)機(jī)化研究,2011(10): 118-121.

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