【摘 要】
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为解决条烟装箱过程中出现的烟箱缺条等质量问题,基于烟箱内部前位、后位图片,建立了一种基于相似性分析和阈值自校正的烟箱缺条智能检测方法。首先,将前位和后位图片进行灰
【机 构】
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浙江中烟工业有限责任公司,浙江大学控制科学与工程学院工业控制技术国家重点实验室
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目“批次过程监测与故障诊断的基础理论研究”(61422306),NSFC-浙江省两化融合基金资助项目“百万千瓦超临界机组的精细状态监测、故障诊断与自愈调控关键技术研究”(U1709211).
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为解决条烟装箱过程中出现的烟箱缺条等质量问题,基于烟箱内部前位、后位图片,建立了一种基于相似性分析和阈值自校正的烟箱缺条智能检测方法。首先,将前位和后位图片进行灰度变换和图像分割,基于处理后图片的横向和纵向分块,采用皮尔逊相似性分析计算图片的16个特征相似度指标,利用核密度估计确定所有建模图片16个指标的阈值;其次,采用横向和纵向分块的相似性分析方法,计算前位和后位图片的16个特征相似度指标,通过与阈值的比较识别前位和后位图片是否发生缺条;最后,将新的未缺条图片特征相似度指标添加到建模图片的特征相似度矩阵
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