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摘要:
在自动光学检测中,取像次数及轨迹直接影响着检测效率,而图像拼接法效率较低.将该问题分解为聚类及轨迹规划问题;提出了一种基于布尔矩阵编码的遗传算法实现聚类操作,该方法不但可保证个体均为局部最优,且通过修复策略可响应各项约束条件;而后提出了"两段式"遗传算法对取像位置容差和取像顺序进行组合求解,从而实现了取像位置及轨迹的优化过程.实验验证了算法所规划的取像位置及取像轨迹较传统算法均有所提升,可有效提高自动光学检测的效率.
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文献信息
篇名 面向光学检测中轨迹优化问题的遗传算法研究
来源期刊 计算机工程与应用 学科 工学
关键词 自动光学检测 布尔矩阵编码 局部最优 修复策略 "两段式"遗传算法
年,卷(期) 2018,(4) 所属期刊栏目 工程与应用
研究方向 页码范围 205-210
页数 6页 分类号 TP301.6
字数 4948字 语种 中文
DOI 10.3778/j.issn.1002-8331.1608-0305
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 刘今越 河北工业大学机械工程学院 39 197 9.0 13.0
2 李洋 河北工业大学机械工程学院 13 50 4.0 6.0
3 刘佳斌 河北工业大学机械工程学院 6 41 3.0 6.0
4 郭志红 河北工业大学机械工程学院 7 45 4.0 6.0
5 任志斌 河北工业大学机械工程学院 5 39 3.0 5.0
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研究主题发展历程
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自动光学检测
布尔矩阵编码
局部最优
修复策略
"两段式"遗传算法
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
计算机工程与应用
半月刊
1002-8331
11-2127/TP
大16开
北京619信箱26分箱
82-605
1964
chi
出版文献量(篇)
39068
总下载数(次)
102
相关基金
国家自然科学基金
英文译名:the National Natural Science Foundation of China
官方网址:http://www.nsfc.gov.cn/
项目类型:青年科学基金项目(面上项目)
学科类型:数理科学
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