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信息融合方法在枪弹外观检测中的应用研究.pdf

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信息融合方法在枪弹外观检测中的应用研究.pdf

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文档介绍

文档介绍:Category Number: Level of Secrecy:
Serial Number : Student Number:50100812302



Master's Dissertation of Chongqing University of Technology

Application and Research of Information
Fusion Algorithm in the Bullet
Appearance Inspection


Postgraduate: Lv Qifeng
Supervisor: Prof. Wang Yue
Specialty: Computer Applied Technology
Research Direction: Image processing&recognition
Training Unit: Computer Science School
Thesis Deadline: April, 2013
Oral Defense Date: May, 2013
摘要
在枪弹外观缺陷检测领域,人工检测方法在测量精度、效率、实时性方面不能满
足生产需要,因此,论文提出基于信息融合及图像处理技术的智能检测方法,该方法
具有精度高、速度快、生产成本低的优点,有广阔发展前景。
论文以多源信息融合为架构,综合运用多种图像处理技术,对枪弹的多种外观特
征进行了分析和提取,并分别从数据层和决策层的数据融合角度进行研究和实验,最
终构造出决策模型,得到了枪弹外观的智能检测方法。论文的主要研究内容有:
(1) 提取枪弹图像特征。针对枪弹外观图像中缺陷不明显、伴随噪声的特点,采
用了直方图均衡化与平滑滤波对枪弹图像进行预处理,突出了图像中斑痕缺陷的边
缘,并降低了噪声影响;设计了一种基于数学形态学的边缘检测算法,对枪弹图像进
行图像分割。针对枪弹图像中斑痕、划痕的具体特征,专门构造的多元结构元素,以
得到完整、清晰的轮廓图像;最后利用灰度直方图获取全局特征,通过基于区域标记
的面积测量法获取局部面积特征,并通过邻接像素标记法计算局部周长特征,然后又
采用灰度共生矩阵法来获取局部纹理特征。
(2)进行了数据层融合。针对多源异类信息无法进行统一计算的问题,提出了
16-归并方法和兴趣信息优先排列方法,将灰度分布特征从 256 维降低到 5 维,并使
得其数据形式和其他特征保持一致;针对样本集属性过于庞大、冗余的问题,采用了
基于一致性准则的属性约简算法对特征值数据进行处理。在不明显降低分类能力的情
况下降低了属性维度。
(3)构建决策层融合模型。论文提出了基于支持向量机方法的枪弹外观智能分
类模型,并针对训练时间会根据样本数目增加,形成维数灾难的问题,提出了一种改
进的支持向量机序列最小优化算法,该算法能明显降低训练时间。
论文将信息融合算法成功的应用于枪弹的外观检测领域,分类正确率达到了
%,在分类精度上与人工检测差距甚微。因此,鉴于在效率、成本、稳定性等方
面的优异表现,算法有着比较高的优越性和适用性。

关键词:信息融合;图像处理;外观检测;模式识别


1
Abstract
It cannot satisfy the need of various fields depending on the human visual inspection.
In order to improve the bullet appearance of nondestructive inspection level in our country
and the product quality and production efficiency of bullet, it urgent