基于改进的LBP的低分辨率车牌汉字识别

低分辩率的车牌汉字识别是字符识别中的一个难题。随着智能交通和模式识别技术的发展,传统的基于二值图的识别方法已不能满足实际要求。该文采用基于灰度图的汉字识别方法,避免了在传统二值化过程中不必要的结构信息丢失。该文将局域二值模式(Local Binary Patterns,LBP)算子运用于字符识别,使得车牌汉字的识别率由过去的74.25%提高到98.80%;并在已有的局域二值模式算子的基础上提出了一种改进的局部二值模式(Advanced Local Binary Pattern,ALBP)算法,使得汉字的识别时间大幅度缩短。实验结果表明,该文提出的方法对于低质量的车牌灰度汉字具有较强的鲁棒性,与传统识别方法相比,识别准确率和识别速度都有了较大的改进。

汽车线束装配线平衡问题优化与仿真

简要介绍了汽车线束装配流程及特点。以生产节拍和完工率为优化目标,构建汽车线束装配线第二类平衡问题的数学模型,并以遗传算法求解该数学模型。以某型号线束装配线为例,利用Plant-simulation仿真软件构建模型仿真优化,缩短了生产节拍,提高了完工率,验证了该数学模型的有效性,为汽车线束装配线工序任务分配提供了一个解决方案。

运用改进蚁群算法求解直线型和U型装配线平衡问题

针对直线型和U型装配线第一类平衡问题,提出一种基于最优成分信息素更新规则的改进蚁群算法。算法在任务和工作站之间释放信息素,综合利用多种优先权规则作为启发式信息,在解构造中加入下界检查,在全局信息素更新中仅对本次迭代最优解中的最优成分释放信息素,既保留了最优解信息,又增加了探索更优解可能。仿真对比实验表明了该算法的有效性。

求解第Ⅰ类装配线平衡问题的一种改进粒子群算法

针对第Ⅰ类装配线平衡问题,提出了一种改进粒子群算法。该算法构造了基于可选任务集合的位置向量定义,给出了与位置向量定义方式相适应的速度向量定义;同时构造新的位置、速度更新策略。采用位置权重法、最长加工时间优先法和随机生成任务序列等三种方法相结合的初始种群生成方法以改善初始粒子种群的质量。为提高算法脱离局部最优解的能力,采用了增加随机加速度的改进措施。最后,通过不同规模问题的测试,说明了算法的有效性。

基于元胞自动机的第Ⅱ类装配线平衡问题求解

针对第Ⅱ类装配线平衡问题的特点,给出其数学描述,并提出了一种基于元胞自动机的动态仿真求解算法。将实际装配线平衡问题抽象成由操作、工位及操作分配规则构成的系统,定义工位为模型网络空间的固定格点,操作为移动粒子,平衡装配线的方式为状态演化规则,并细分为转移规则和交换规则;同时设计规则的执行条件以及算法的总流程。标杆问题的求解结果证明了该算法的可行性,与相关文献的比对试验说明该算法得到最优解的几率更大,所求解的相对误差更小,算法性能更优。

任务分区及工位约束下装配线第二类平衡研究

装配线平衡直接影响产品产量,也是在装配线布局初始或重构时所必须面临的问题.针对第二类装配线平衡问题(ALBP-2),构建了一种考虑优先关系约束、任务分区约束和工位约束的多目标优化模型.为提高模型求解效率,采用逐步缩小节拍搜索范围的动态步长方法,提出基于自动机回溯算法的改进粒子群算法,提高了任务分配合理性,快速搜索出具有最小节拍和负载平滑系数的任务分配方案.引入任务分配矩阵表示每个工位上的任务分配情况,使结果描述更加明确.通过案例分析验证了所提模型和方法的有效性.

考虑多专业协同的装配线平衡问题研究

为改善飞机总装线平衡效果,提出考虑多专业协同分配的第一类装配线平衡方法。首先,分析各专业间的关联性,建立基于动态模糊聚类的专业划分方法,获取"资源-功能"的多专业集合;然后,根据飞机总装环境及所涉及专业的特点,建立了多专业协同分配的平衡模型;再根据专业划分结果及作业分配规则,提出了混合模拟退火-遗传算法(HSAGA),将专业间关联度高的作业分配到工作面(指专业关联度高的作业的集合,也指能完成一项装配任务的作业执行操作空间),实现工作面数的最小化;最后,以某型飞机总装作业为例,验证了平衡方法的有效性。

基于混合粒子群算法解决多目标装配线平衡问题

针对第一类装配线平衡问题,提出一种混合的粒子群算法,该算法在标准粒子群算法的基础上对其进行离散化,并提出一种基于优先权重的编码方式,考虑到粒子群算法易陷入局部最优的特点,采用遗传算法的全局搜索能力加强粒子群的全局搜索,再利用变邻域搜索算法进行局部搜索,提高算法的搜索性能。另外,在目标函数方面,在最小化工位数的基础上增加平滑指数这一目标函数,使装配线的效率进一步提高。最后通过算例比较,表明混合粒子群算法能够有效地解决第一类装配线平衡问题。

基于改进遗传算法的生产线平衡优化

在市场竞争十分激烈的大环境下,制造企业需要最大化生产效率和生产效益,而解决生产线平衡问题便是其中重要的一环。运用改进遗传算法解决第二类生产线平衡问题,在按照作业优先顺序的情况下对其工序进行重排和分配,得到一个最优的结果。通过实际应用案例,优化后的生产节拍从24.86 s减少到21.21 s,生产线平衡率达到了96.31%。结果表明改进遗传算法能有效地解决第二类生产线平衡问题,减少了生产节拍,提高了生产线平衡率。

基于高级局部二元模式直方图映射的表情识别

提出高级局部二元模式直方图映射(ALBPHP)方法,将标记信息完整且标记位置统一的高级局部二元模式(ALBP)直方图映射到局部保持投影(LPP)空间获得低维ALBPHP特征.相比于ALBP特征,ALBPHP特征不仅维数低而且在表征人脸图像时具有更强的鉴别力.在JAFFE和Cohn-Kanade两个人脸表情库上对ALBPHP和ALBP方法比较验证,结果表明:采用相同的分类器时ALBPHP的识别率总是高于ALBP.