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题名基于笔划趋势分析的二值图像细化方法
被引量：5
- 1
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作者
刘桂雄
申柏华
冯云庆
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机构
华南理工大学机械工程学院光机电一体化研究所
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出处
《光学精密工程》
EI
CAS
CSCD
2003年第5期527-530,共4页
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文摘
针对普通细化算法大多是基于原始图的中轴线及八邻域进行分析,不可避免导致有噪声点的直线变弯以及笔划交叉或分叉位置产生畸变的问题,在对Zhang算法进行分析和改进的基础上,提出了一种改进的基于笔划趋势预测的细化算法,获得了比较严格八连通的且各向对称的中心骨架,并有效地抑制了笔划交叉处的畸变,具有很好的细化效果和较快的处理速度,已成功运用于车牌自动识别系统中。
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关键词
图像处理
细化
畸变
笔划趋势分析
车牌自动识别系统
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Keywords
image process
thinning
distortion
stroke trend analysis
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分类号
TP391.41
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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题名一种同质的多传感数据融合新算法
被引量：7
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作者
危遂薏
刘桂雄
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机构
华南理工大学机械工程学院光机电一体化研究所
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出处
《传感器技术》
CSCD
北大核心
2004年第8期61-62,65,共3页
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基金
广州市科技重点攻关项目(2001-Z-088-01)
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文摘
提出一种同质的多传感数据融合新算法,充分利用了所得信息,克服了融合过程中必须依赖于多传感数据之间关系阀值的人为经验设置问题。并把新算法应用于测控装置中,计算结果表明:新算法能对多传感数据进行有效融合,提高了抗扰动性,保证融合结果有较好的精度和高可靠性。
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关键词
多传感信息融合
传感器
算法
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Keywords
multi-sensor data fusion
sensor
arithmetic
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分类号
TP212
[自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]
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题名应用集成神经网络识别超声检测缺陷
被引量：3
- 3
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作者
凌昌荣
刘桂雄
陈铁群
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机构
华南理工大学机械工程学院光机电一体化研究所
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出处
《现代制造工程》
CSCD
2006年第4期98-100,共3页
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基金
广东省科技攻关项目(2004A11303001)
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文摘
超声检测缺陷识别一直是无损检测领域研究的热点。提出采用小波包分析方法来提取缺陷的故障特征,应用集成神经网络对缺陷进行识别。实验表明,集成神经网络的识别效果明显优于单神经网络,该方法为缺陷模式分类问题的解决提供了一条有效途径。
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关键词
缺陷识别
小波包分析
集成神经网络
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Keywords
Defects recognition Wavelet packet analysis INN
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分类号
TP391
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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