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为了解决纱线条干及毛羽的检测问题,设计了一种基于机器视觉的纱线质量检测系统。该系统主要包括硬件设计和软件检测算法。硬件主要包括图像采集单元、纱线牵引装置和系统控制装置。在软件系统中,利用机器视觉及图像处理方法,分别对纱线条干和纱线毛羽进行检测。利用双边滤波及Otsu阈值实现纱线条干的检测,利用EM算法及密度聚类实现纱线毛羽的检测。将检测结果以及处理后的纱线图像显示在搭建的人工交互界面上,实时显示纱线条干及毛羽的评价。实验结果表明,该系统的实时性及稳定性好,准确率高,具有一定的学术研究价值及应用推广价值。

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多机器人协同稀疏烟羽源搜索研究中,追求群体信息一致而忽视个体独立搜索能力的发挥,导致群体无法有效适应复杂搜索状况.为此,提出一种基于认知差异的协同信息趋向源搜索方法.首先,利用相对熵度量群内个体对源位置估计的认知差异;然后,据此赋予不同个体烟羽采样以相应权重,在贝叶斯推理过程自适应权衡自身线索与群体线索;最后,采用分布式信息熵决策实施协同信息趋向搜索.多种场景下的仿真结果验证了所提出算法的优越性.