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题名基于SURF特征改进的空调标签缺陷检测算法
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作者
周慧子
刘跃霖
刘青
李建武
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机构
北京理工大学计算机学院
珠海格力电器股份有限公司大数据中心
沈阳建筑大学中新国际工程学院
河北科技大学经济管理学院
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出处
《河北科技大学学报》
北大核心
2025年第3期323-332,共10页
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基金
国家重点研发计划项目(2024YFE0198300,2019YFB1310803)。
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文摘
针对深度学习算法无法兼容设备检测及新样本收集、检测时效性及泛化能力差的瓶颈,提出了一种基于SURF特征改进的传统模板匹配检测算法。首先,使用SURF算法对图像进行特征提取,采用乘积量化理论构建搜索树,结合特征点空间位置信息快速筛选匹配点;其次,根据匹配点获取单应性矩阵和仿射变换矩阵,通过两矩阵结合筛选“内点”进行偏移量计算并执行图像配准;最后,结合局部缺陷密度度量法思想,综合区域前景及区域背景加权方式计算缺陷密度,通过缺陷密度判定标签是否合格,同时针对小字符特征少又含有局部偏移的场景,使用改进方法避免误判。结果表明,所提算法在自建数据集上的准确率、召回率及F1分别为98.67%、97.69%及98.18%,均优于主流方法,在设备上实际应用时满足实时性要求。该算法能有效提升特征点稳定性和检测精度,为其实际应用提供了技术参考。
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关键词
图像处理
缺陷检测
SURF特征
图像配准
缺陷密度
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Keywords
image processing
defect detection
SURF characteristics
image registration
defect density
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分类号
TP317.4
[自动化与计算机技术—计算机软件与理论]
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题名能力受限下制造服务组合的多目标优化方法
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作者
罗贺
吴萍
王博
蔡智明
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机构
合肥工业大学管理学院
合肥工业大学过程优化与智能决策教育部重点实验室
珠海格力电器股份有限公司大数据中心
澳门城市大学数据科学学院
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出处
《计算机集成制造系统》
EI
CSCD
北大核心
2024年第12期4508-4524,共17页
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基金
国家重点研发计划资助项目(2019YFE0110300)
国家自然科学基金青年项目(71901086)。
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文摘
为了解决受制造任务种类多、制造服务跨地域和服务能力受限等特点影响的服务组合优化问题,提出服务能力受限下制造服务组合的多目标优化方法。该方法考虑异构任务的分解、原子任务的纵向执行顺序和横向处理顺序、制造服务跨地域分布和能力受限因素等约束,以最小化最大完成时间和最小化总成本为目标构建多目标优化模型。针对该问题的特点,提出基于启发式搜索的非支配排序算法(HSNSGA-Ⅱ),在初始化种群、交叉和变异阶段引入启发式搜索机制,能够提高算法的搜索质量。通过与3种常用启发式算法的对比实验,验证了HSNSGA-Ⅱ的有效性,并通过应用案例分析进一步验证了HSNSGA-Ⅱ的实用性。
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关键词
制造服务组合
多目标优化
服务能力受限
非支配排序算法
启发式搜索
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Keywords
manufacturing service composition
multi-objective optimization
service capability constraints
non-dominated sorting genetic algorithmⅡ
heuristic search
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分类号
TP18
[自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
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