基于改进蜣螂优化算法的Otsu垩白大米缺陷检测
Journal: Advances in Computer and Autonomous Intelligence Research DOI: 10.12238/acair.v3i1.11911
Abstract
在垩白大米的图像分割研究中,二维Otsu图像分割存在精度低、效率低的问题。本文提出基于全局勘探与自适应t分布的蜣螂优化算法,通过模拟蜣螂滚动粪球、繁育、觅食、偷窃等行为,确定图像分割的最优阈值。在蜣螂初始阶段,引入Halton 序列产生种群,提高初始种群多样性；在蜣螂滚球阶段,融合鱼鹰优化算法(Osprey Optimization Algorithm,OOA)中的全局勘探策略,提升算法的收敛精度；在蜣螂觅食阶段,引进自适应t分布变异策略,提高算法跳出局部最优解的能力。最后将FTDBO-Otsu运用在大米垩白缺陷检测问题的求解上,实验结果表明,与传统的Otsu相比,FTDBO-Otsu可使垩白米粒检测的准确率提高5.97%,时间减少34%,进一步验证了FTDBO在求解实际工程问题中的有效性和可靠性。
Keywords
蜣螂优化算法；二维Otsu；Halton序列；自适应t分布
Funding
黑龙江省2024年大学生创新创业项目国家级立项(项目号：202410222006)。
Full Text
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