【摘 要】
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该文设计了机器视觉刀具状态监测系统.在监测系统中我们使用一个CCD摄像机在刀具退刀的过程中摄取刀具图像,同时为了在磨损区域和背景之间提供足够的对比度,光源的强度和角度
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该文设计了机器视觉刀具状态监测系统.在监测系统中我们使用一个CCD摄像机在刀具退刀的过程中摄取刀具图像,同时为了在磨损区域和背景之间提供足够的对比度,光源的强度和角度被调节到可以突出我们感兴趣的刀具区域,经过有效的预处理后转换为灰度图像输入到细胞神经网络中,然后由细胞神经网络对刀具图像进行相应的图像处理,并与预先存储的刀具正常图像进行比较,判断是否产主磨损,完成刀具状态的监测.为了满足刀具状态监测系统图像处理快速性、准确性的要求,该文采用细胞神经网络作为监测系统的图像处理器,并针对处理要求设计了细胞神经网络平滑和边缘检测算子的模扳,同时对设计算子的稳定性进行了分析.细胞神经网络在硬件实现时会存在时滞现象,进而导致系统失稳,因此为了保障系统硬件实现时的可靠性,需要对具有时滞的细胞神经网络的稳定性进行研究.该文应用Halanay时滞微分不等式和Lyapunov函数以及泛函微分方程理论中的Pa3ywиxиH型条件,研究具有时滞的动态细胞神经网络全局指数渐近稳定性,以及在一种结构不确定性执动下的全局鲁棒渐近稳定性,并且通过计算机仿真实验进一步验证了结论的正确性.
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