基于坐标分割的聚集型代数多重网格预条件研究

针对基于坐标分割的聚集型代数多重网格预条件,给出了三种进行坐标分割的方法,即正方分割、最小界面分割与逐步单向分割,并对其进行了高效实现。正方分割以每个子图接近于正方体或正方形的方式进行分割。最小界面分割遍历所有可能的分割,并以每个子图表面积或周长之和最短的方式进行实际分割。逐步单向分割以分割数的素因子分解为基础,并按素因子从大到小的顺序,每次沿不同坐标数最大的方向进行分割,直到所有素因子遍历完为止。之后对从模型偏微分方程离散得到的稀疏线性方程组,通过V型、W型与K型等多种循环,从多重网格预条件共轭斜量法的效率上,对这三种分割算法进行了实验对比分析。结果表明,逐步单向分割更适合于Jacobi光滑、K-循环与强各向异性等情形。最小界面分割算法更适合于Gauss-Seidel光滑、系数矩阵具有较多非零元素等情形。

成熟期棉田棉花行精准识别算法研究

为满足采棉机器人成熟期棉花的收获要求,提出一种成熟期棉花行中心线快速准确的检测方法。在自然环境下相机采集成熟期棉花图像,利用灰度变换、高斯滤波等方法对图像进行预处理,其次通过标记分水岭分割算法对图像进行分割,滤除图片中杂点,将棉花信息从背景信息中提取出来。最后通过像素坐标分割法检测棉花特征点并采用最小二乘法拟合棉花行中心线。实验结果表明,像素坐标分割算法在不同光照情况下、棉花种植稀疏与稠密情况下都能够准确的拟合出棉花行走向的中心线,速度快,准确率高,可以满足采棉机器人实时作业要求。

图像处理在药片缺陷检测中的应用

针对工业流水线上的在线缺陷检测系统中的图像处理单元,对药片图像采用直方图均衡化并统计平均值和方差、基于坐标的阈值分割、几何特征提取等方法,最后实现药片包装的缺粒、缺损,杂质异物混入识别的目的。提出了一种简易改进型的基于坐标的阈值分割方法来计算面积、周长,从而推得圆形度。借鉴了Canny算法,采用滞后阈值法进行边缘检测。最后给出了流程图和实验结果,在MATLAB软件下通过一些药片图像测试表明了该方法的可行性和准确率。