基于人工免疫算法的在线产品检测应用与研究

【摘要】：近年来,人工免疫是继人工神经网络、模糊系统和进化计算之后的又一人工智能研究热点。人工免疫具有模拟生物智能行为的特性,其免疫算法的理论及应用成果不断出现,但它和视觉检测技术相结合,进行图像处理还处于初级阶段,具有很大的发展空间。在人工免疫算法研究的基础上,提出了改进否定选择算法的产品自动检测系统,该系统能够对产品图像进行识别,为图像识别和分类提供了一种新的方法和手段。 结合图像识别和免疫系统具有相似性的基础上,提出了基于否定选择算法的产品图像识别和分类系统。首先,对否定选择算法进行了部分改进,结合连r续匹配规则和海明匹配规则的特点,提出了一种新的匹配规则,具有可变的匹配度,理论和实验结果表明,该方法有利于获得较理想的匹配阈值,生成较合适的成熟检测器个数,提高了检测器准确率和识别率。其次,提出并设计了一个基于改进否定选择算法的产品自动检测系统及算法实现,该系统需建立产品图像测量系统,获得产品的原始图像,对图像进行滤波处理和边缘特征提取,获得有效的边缘特征值。改进否定选择算法不能满足产品的多样性,需将改进否定选择算法由一种状态扩展到多种状态,以满足产品检测的要求,因此,在改进否定选择算法的基础上,建立一个适应多种类型产品的检测系统。与传统的图像识别方法相比,人工免疫算法对图像进行识别,有利于提高图像的识别率和检测质量。