基于果蝇优化算法的零件图像边缘检测算法研究及应用

摘要：

为实现零件图像的边缘检测,针对传统基于微分的边缘检测算法存在边缘点定位不准确、角点漏检等不足,提出一种基于果蝇优化算法(fruit fly optimization algorithm,FOA)的零件图像边缘检测算法.该算法首先通过Canny算子得到边缘点的先验知识,再利用希尔伯特变换提取角点信息,以边缘点和角点信息作为启发信息,建立基于FOA的零件图像边缘检测模型,最后通过随机平均移动机制和循环终止条件得到图像的单像素边缘.经实验验证,算法在无噪声边缘检测的条件下,相比传统的Canny算子,在零件图像检测的精度和准确性上有较大提升,可应用于工业零件的高精度无损检测.

关键词：果蝇优化算法(FOA)、Canny算子、边缘检测、希尔伯特变换

所属期刊栏目：21

分类号：TP391.41(计算技术、计算机技术)

资助基金：国家自然科学基金;江西省自然科学基金

在线出版日期：2021-05-07（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共9页

页码：1948-1956