基于SOFM算法的光源亮度控制方法

作     者：潘亚磊 李天剑 陈晓 

作者机构：北京信息科技大学智能机器人研究所北京100192 

出 版 物：《北京信息科技大学学报（自然科学版）》 (Journal of Beijing Information Science and Technology University)

年 卷 期：2013年第28卷第6期

页      面：72-76页

学科分类：08[工学] 0802[工学-机械工程] 0835[工学-软件工程] 080201[工学-机械制造及其自动化] 

基　　金：北京市教委科技计划面上项目(SQKM201211232004) 2012年北京市教委学科与研究生教育项目(PXM2012-014224-000040 PXM2012-014224-0000422) 

主　　题：神经网络 图像处理 光源控制 特征识别 

摘      要：运用图像处理技术对管道检测系统的光源亮度进行了控制,使之更合理更智能。通过图像灰度统计对排水管道的光照情况进行分析,基于灰度直方图均衡化的原理作为光源调整的模糊标准,结合SOFM算法,根据实验经验选取3个灰度区间所占的像素比,以此作为亮度分布特征向量构成神经网络的输入,用管道各种照明情况的灰度图像对神经网络进行训练,并以合理光照图片标记有效神经元集,通过神经网络的神经元拓扑结构实现对光源亮度的跟踪与调节。实验仿真证明,该方法操作简单,收敛速度较快,具有一定的模糊控制能力,较适合管道光源亮度调节等标准比较模糊的实际工况应用。