[1]郑力新,姚强,周凯汀,等.利用遗传算法实现模板匹配的瓷砖分选[J].华侨大学学报(自然科学版),2010,31(6):632-635.[doi:10.11830/ISSN.1000-5013.2010.06.0632]
　ZHENG Li-xin,YAO Qiang,ZHOU Kai-ting,et al.Tile Separation Based on Template Matching Realized by Genetic Algorithm[J].Journal of Huaqiao University(Natural Science),2010,31(6):632-635.[doi:10.11830/ISSN.1000-5013.2010.06.0632]
点击复制

利用遗传算法实现模板匹配的瓷砖分选()
分享到：

《华侨大学学报（自然科学版）》[ISSN:1000-5013/CN:35-1079/N]

卷:
第31卷
期数:
2010年第6期
页码:
632-635
栏目:
出版日期:
2010-11-20

文章信息/Info

Title:
Tile Separation Based on Template Matching Realized by Genetic Algorithm
文章编号:
1000-5013(2010)06-0632-04
作者:
郑力新; 姚强; 周凯汀; 林福泳
华侨大学信息科学与工程学院
Author(s):
ZHENG Li-xin;  YAO Qiang;  ZHOU Kai-ting;  LIN Fu-yong
College of Information Science and Engineering, Huaqiao University, Quanzhou 362021, China
关键词:
模板匹配;  瓷砖;  遗传算法;  分选;  适应度函数;  精度
Keywords:
template matching;  ceramic brick;  genetic algorithm;  sorting;  fitness function;  precision
分类号:
TP391.41
DOI:
10.11830/ISSN.1000-5013.2010.06.0632
文献标志码:
A
摘要:
提出瓷砖图像模板匹配的匹配程度公式,分析匹配度与公式值的关系.将匹配程度公式作为最优保留个体遗传算法的目标函数,设立遗传算法的3个变量,即x轴起始位置、y轴起始位置和放大倍数对图像的模板进行匹配优化.实验结果表明,遗传算法的匹配结果基本稳定,能满足工业实时性的要求,模板的大小同匹配时间成反比,同效果成正比.
Abstract:
This paper put forwards the formula of ceramic brick image template matching degree and points out the relationship between matching degree and the formula.Using the function of matching degree as the target function of elitist genetic algorithm,we set the three variables of the genetic algorithm,that is,original position of x axis,original position of y axis and amplifier to optimally matching the image to its template.The experiment results show that genetic matching result is always stable and suitable for real time industrial usage.The greater the size of template image,the less matching time and the better matching effect.

参考文献/References:

[1] 熊光华, 夏庆观. 基于模板匹配的零件检测的应用 [J]. 中国制造业信息化, 2006, (15):68-70.doi:10.3969/j.issn.1672-1616.2006.15.018.
[2] 雷英杰, 张善文. Matlab遗传算法工具箱及应用 [M]. 西安:西安电子科技大学出版社, 2005.
[3] 郑力新, 周凯汀. 基于遗传算法的双闭环系统模糊优化设计 [J]. 华侨大学学报(自然科学版), 2000(1):16-20.doi:10.3969/j.issn.1000-5013.2000.01.004.
[4] LOUIS S J, FANG Zhao. Domain knowledge for genetic algorithms [R]. Nevada:Nevada University, 1989.
[5] KANG Li-shan, KANG Zhuo, LI Yan. Asynchronous parallelization of Guo’s algorithm for function optimization [A]. Piscataway, NJ:IEEE Press, 2000.876-881.

备注/Memo

备注/Memo:
教育部科学技术研究重点项目(207145); 福建省高等学校新世纪优秀人才支持项目(07FJRC01)
更新日期/Last Update: 2014-03-23