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        基于像素系數(shù)和遺傳算法的圖像識(shí)別的研究

        2021-09-10 07:22:44劉廈
        科技研究 2021年17期
        關(guān)鍵詞:小波變換圖像識(shí)別遺傳算法

        摘要 ?從遺傳算法優(yōu)化神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和零件圖像的相對(duì)邊緣像素系數(shù)作為零件特征的方法出發(fā),提出了零件圖像識(shí)別的方法。首先,對(duì)零件圖像分別進(jìn)行小波多尺度邊緣檢測(cè),獲取零件圖像的相對(duì)邊緣像素系數(shù)作為特征樣本。然后,應(yīng)用遺傳算法優(yōu)化神網(wǎng)絡(luò)的連接權(quán)值,用特征樣本進(jìn)行網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練,獲取遺傳神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)并對(duì)零件圖像進(jìn)行識(shí)別。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,文中提出的方法是有效的。

        關(guān)鍵詞 ?小波變換 ?神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) ?遺傳算法 ?圖像識(shí)別

        Research of Part Image Recognition Based on Genetic Algorithm and Neural Network

        1 ?引言

        零件圖像特征可以是圖像中的零件輪廓曲線、紋理特征等,也可以是直方圖特征或者是頻譜等[1,2]。對(duì)于用邊緣來(lái)呈現(xiàn)原始特征的零件圖像,則可以利用圖像的相對(duì)邊緣像素系數(shù)作為零件圖像的特征[3]。傳算法有較強(qiáng)的宏觀搜索能力,具有簡(jiǎn)單通用、魯棒性強(qiáng)和全局性并行處理的特點(diǎn),適用于圖像處理和模式識(shí)別。本文將遺傳算法和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)合,用于零件圖像的識(shí)別,以提高零件圖像的識(shí)別率。

        2 ?零件圖像的特征提取

        2.1 ?圖像的小波邊緣檢測(cè)

        2.3 ?邊緣圖像的特征提取

        對(duì)于用邊緣來(lái)呈現(xiàn)原始特征的圖像,可以將邊緣的端點(diǎn)、分叉點(diǎn)等作為主要特征參數(shù),本文是將圖像邊緣像素作為圖像特征。零件圖像經(jīng)過(guò)小波邊緣檢測(cè)后,分為m×n個(gè)圖像矩陣,將圖像的邊緣像素和其余像素分別用1和0表示。統(tǒng)計(jì)各子矩陣中表示1的像素量與各子矩陣的像素和的比值作為相對(duì)像素系數(shù),這樣得到相對(duì)像素系數(shù)矩陣[cij]m×n,即特征參數(shù)。將相對(duì)像素系數(shù)矩陣的各列,按自左到右,上下首尾相接的次序,組成行向量Ck,k=1,2,…,m×n,向量Ck為特征樣本。圖2是4×4的圖像矩陣,特征樣本Ck有16個(gè)特征參數(shù)。

        3 ?遺傳算法

        遺傳算法與神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)合有幾種方法[5,6],本文采用遺傳算法優(yōu)化BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)各層之間的連接權(quán)值。

        3.1 ?染色體編碼

        3.2 ?選擇、交叉、變異

        根據(jù)每個(gè)個(gè)體適應(yīng)度值進(jìn)行選擇、交叉和變異操作,構(gòu)成下一代群體。再計(jì)算個(gè)體的適應(yīng)度值,重復(fù)選擇、交叉和變異操作過(guò)程,直到訓(xùn)練目標(biāo)達(dá)到要求為止。

        4 ?實(shí)驗(yàn)

        4.1 ?網(wǎng)絡(luò)模型

        本文對(duì)3類(lèi)零件進(jìn)行圖像采集,每類(lèi)零件在不同的光照度環(huán)境下分別采集3幅零件圖像,則每個(gè)圖像傳感器分別采集了3類(lèi)零件共27幅圖像。27幅圖像經(jīng)過(guò)小波邊緣檢測(cè),分別處理成27組4×4相對(duì)像素系數(shù)矩陣,用于網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練。網(wǎng)絡(luò)輸入層神經(jīng)元數(shù)為16,輸出層神經(jīng)元數(shù)為3,是零件類(lèi)別數(shù),隱層神經(jīng)元數(shù)經(jīng)過(guò)調(diào)試選擇18。

        4.2 ?遺傳算法控制參數(shù)

        個(gè)體數(shù)目選取24,選擇概率選取為0.06,交叉概率選取為0.5,變異概率選取為0.1,遺傳終止代數(shù)選取150。

        4.3 ?仿真

        本文用遺傳優(yōu)化神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和一個(gè)BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對(duì)零件圖像分別進(jìn)行識(shí)別,結(jié)果如表1所示,遺傳優(yōu)化神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的識(shí)別率高于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的識(shí)別率。遺傳優(yōu)化神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的訓(xùn)練次數(shù)為76,BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練為185次,在收斂方面,遺傳優(yōu)化神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)要優(yōu)于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),如圖3所示。

        5 ?結(jié)論

        本文利用遺傳算法優(yōu)化BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),提出基于遺傳神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的圖像識(shí)別方法。實(shí)驗(yàn)表明了將遺傳算法用于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的權(quán)值訓(xùn)練,增強(qiáng)了神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的全局搜索能力,提高了神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的收斂速度和穩(wěn)定性。因此,優(yōu)化的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)具有較高的零件圖像識(shí)別能力,有一定的實(shí)用性。

        參考文獻(xiàn)

        [1]邊肇祺,張學(xué)工等.模式識(shí)別[M].北京:清華大學(xué)出版社,2000

        [2]程正興.小波分析算法與應(yīng)用[M].西安:西安交通大學(xué)出版社,1998

        [3]夏慶觀,盛黨紅,路紅等.零件圖像特征提取和識(shí)別的研究[J].中國(guó)機(jī)械工程,2005,16(23)

        [4]Mallat S and Zhong S.Characterization of Signals from Multiscale Edges.IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence,1992,14(7):710-732

        [5]王小平,曹立明.遺傳算法理論應(yīng)用與軟件實(shí)現(xiàn)[M].西安:西安交通大學(xué)出版社,2002

        [6]雷英杰,張善文,李續(xù)武等.MATLAB遺傳算法工具箱及應(yīng)用[M].西安:西安電子科技大學(xué)出版社,2005

        作者簡(jiǎn)介:劉廈,出生年月:(1986-),性別:男,民族:漢,籍貫:江蘇南京,職務(wù)/職稱(chēng):技術(shù)總監(jiān),學(xué)歷:本科,單位:南京南戈特智能技術(shù)有限公司,研究方向:自動(dòng)化、信息化、智能制造。

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