沉降颗粒激光散射点识别和跟踪算法的研究

发布时间：2020-06-05 17:51

【摘要】：颗粒的大小和形状在食品检测、医疗卫生、材料科学和交通建设等方面起着至关重要的作用。在材料科学行业,材料颗粒的粒度大小对材料有着重要的影响,因此材料粒度分析具有极大的研究与应用价值。本文研究的沉降颗粒形态比较小,且与背景的区分度比较小、不利于识别;而且沉降颗粒在下降的过程中会出现粘合、覆盖以及消失的情况,不利于跟踪,因此本文研究分析了沉降颗粒的特征并结合模糊集合理论有效解决了沉降颗粒的模糊问题,并且将其识别结果和改进的YOLO的识别结果进行对比,在识别完成之后提出了最大距离法来完成沉降颗粒的跟踪。本文的主要研究内容如下:(1)对沉降颗粒进行了特征分析。通过研究分析沉降颗粒视频以及沉降颗粒序列图像,分析了沉降颗粒的灰度特征、形态特征和运动特征。通过分析提取这些特征,可以将不同的沉降颗粒区分开,便于后续的识别和跟踪。(2)通过改进编码规则、终止条件等改进了遗传算法,并将其应用到基于模糊划分熵的沉降颗粒图像的分割,实验证明改进之后的算法具有更好的分割性能。(3)针对(2)中的模糊划分熵阈值分割算法存在的运行时间随阈值数增加而增加、噪声大等问题,通过分析研究了模糊划分熵的计算过程,发现其中存在大量的重复计算,本文将递推的思想用到模糊划分熵之中,减少了部分的重复计算,然后使用寻优算法搜索全局的最佳阈值。(4)本文研究的沉降颗粒和背景相似度很高,具有很多不确定的模糊问题,传统的识别方法难以对沉降颗粒进行识别。本文将模糊综合评判法应用到沉降颗粒的识别中,然后根据沉降颗粒的特点选择合适的特征量,然后建立特征量的隶属度函数对沉降颗粒进行识别。(5)在(1)中对沉降颗粒的灰度特征、形态特征和运动特征进行了分析,而其它的比如极轴、极轴夹角等特征由于难以测量而未被考虑在内,因而沉降颗粒的特征提取并不是很丰富,因此本文使用YOLO卷积神经网络并对YOLO的损失函数、inception结构模型和时空金字塔下采样进行了改进和应用,并且和其他的神经网络进行了对比,突出改进之后算法的可行性。(6)提出了最大距离法来对沉降颗粒进行跟踪,并且对沉降颗粒在沉降过程中出现的聚合、分散和消失的现象进行了分析。对于未能匹配的沉降颗粒轨迹和沉降颗粒也提出了校正的策略。
【图文】：

图 2.1 沉降颗粒激光散射像点视频拍摄原理图要对沉降颗粒进行识别和跟踪，，就要将沉降颗粒和其它的干扰物区别开来，这就需要对沉降颗粒的特征有一个比较好的分析，通过咨询先关专家和查阅相应的资料，本文对沉降颗粒的灰度、形态和运动特征进行分析，这些分析后续的沉降颗粒识别和跟踪的基础。

沉降装置的拍摄原理
【学位授予单位】：武汉理工大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2018
【分类号】：TP391.41;TN241;TB30

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本文编号：2698399