基于改进蝗虫算法优化Canny算子的鸡蛋裂纹图像检测

作     者：涂伟沪 蔡玲霞 李学军 TU Wei-hu;CAI Ling-xia;LI Xue-jun

作者机构：新疆哈密广播电视大学新疆哈密839000 四川大学锦城学院四川成都61173 

出 版 物：《食品与机械》 (Food and Machinery)

年 卷 期：2022年第38卷第2期

页      面：167-172,202页

学科分类：0832[工学-食品科学与工程（可授工学、农学学位）] 08[工学] 081104[工学-模式识别与智能系统] 080203[工学-机械设计及理论] 0802[工学-机械工程] 0811[工学-控制科学与工程] 083203[工学-农产品加工及贮藏工程] 

基　　金：四川省科技计划软科学研究项目(编号:2019JDR0030) 四川省区域创新合作项目(编号:2020YFQ0018)。 

主　　题：鸡蛋 裂纹 蝗虫优化算法 模糊C-均值 漏检率 

摘      要：目的:提高鸡蛋线形、网状裂纹检测率。方法:针对蝗虫优化算法(GOA)求解高维复杂优化问题时收敛效率不高的缺陷,设计改进的模糊C-均值算法(FCM)对蝗虫种群进行等级划分;设计自适应极值逆向学习和编码突变更新机制,以扩展算法深度搜索空间和全局寻优能力;采用改进的GOA对参数进行优化,并将改进蝗虫算法优化Canny算子用于鸡蛋裂纹检测。结果:该方法对鸡蛋线形裂纹和网状裂纹漏检率分别降低了21.4%~31.2%,63.2%~69.7%,优于其他算法。结论:该方法能有效提升鸡蛋裂纹检测准确率。