摘要
为了解决机器人足球比赛中机器人视觉系统的图像阈值实时获取问题,提出了一种基于改进遗传算法的阈值寻优算法。该算法采用自适应交叉和变异的算子来进行图像阈值获取,不仅提高了阈值的选取速度,保证了搜索的稳定,还提高了机器人视觉系统的实时性和鲁棒性。实验结果表明该方法可行。
To solve the problem of real-time acquistion for the image threshold of robot vision in a robot soccer game,this paper proposes a threshold optimization strategy based on an improved genetic algorithm.This algorithm uses adaptive crossover and mutation operators to obtain the threshold for an image,which significantly accelerates the speed of selecting threshold value and ensures the stability for searching and enhances real time and robustness of robot vision system.Experimental result demonstrates that this method is feasible.
出处
《西华大学学报(自然科学版)》
CAS
2011年第2期25-27,31,共4页
Journal of Xihua University:Natural Science Edition
基金
四川省重点学科建设项目(SZD0409-08-0)
机械设计及理论重点学科建设项目(XZD0813-09-1)
西华大学人才引进/培养项目(R0620205)
关键词
机器人视觉系统
阈值
自适应交叉和变异算子
robot vision system
threshold
adaptive crossover and mutation operator