【摘 要】
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为了提高分拣扫描设备不规则物料的分类能力,提出基于粒子群进化寻优的分拣扫描设备不规则物料分类自动控制方法。构建不规则物料分类自动控制的图像扫描模型,采用网格分类方法对扫描的不规则物料图像大数据进行自适应分类,在邻域内采用超像素特征分解方法进行不规则物料分拣扫描图像区域融合滤波处理,进行不规则物料分拣扫描图像的颜色分量合并和模板匹配,挖掘不规则物料扫描图像的边缘轮廓特征量,根据不规则物料的边缘轮廓特
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为了提高分拣扫描设备不规则物料的分类能力,提出基于粒子群进化寻优的分拣扫描设备不规则物料分类自动控制方法。构建不规则物料分类自动控制的图像扫描模型,采用网格分类方法对扫描的不规则物料图像大数据进行自适应分类,在邻域内采用超像素特征分解方法进行不规则物料分拣扫描图像区域融合滤波处理,进行不规则物料分拣扫描图像的颜色分量合并和模板匹配,挖掘不规则物料扫描图像的边缘轮廓特征量,根据不规则物料的边缘轮廓特征扫描结果进行大数据信息融合和分类,采用粒子群寻优算法,根据不规则物料的边缘轮廓特征量,更新粒子群中每个
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