计算机工程

作者：张玉杰, 高晗

单位：陕西科技大学电气与控制工程学院, 陕西 西安 710021

关键词：模糊C均值聚类,工业应用,冲压件缺陷,内核诱导距离,马尔可夫随机场,秃鹰搜索算法

基金：陕西省重点研发计划项目(2023-YBGY-213); 陕西省教育厅服务地方专项计划项目(23JC004); 西安市科技计划项目(23GXFW0001)

在工业质检过程中, 冲压件缺陷图像分割作为缺陷检测的重要环节, 直接影响缺陷检测效果。而传统的模糊C均值(FCM)聚类算法未考虑到空间邻域信息, 对于噪声干扰较为敏感, 导致分割精度较差, 且其整体易受初始值的影响, 造成收敛速度变慢。针对上述问题, 提出一种改进的FCM算法。采用内核诱导距离中的简单两项代替传统的欧氏距离, 将原有的空间像素映射到高维特征空间, 提高线性可分概率和计算速度; 利用图像像素之间的空间相关性, 通过引入改进的马尔可夫随机场对FCM目标函数进行修正, 提高算法的抗噪能力以及分割精度; 采用秃鹰搜索(BES)算法确定FCM的初始聚类中心, 提高算法的收敛速度, 同时避免算法陷入局部极值的情况。为验证改进FCM算法的性能, 选取划分熵、划分系数、Xie_Beni系数以及迭代次数作为评价指标, 并与近年来先进的图像分割算法进行对比。实验结果表明, 改进FCM算法具有更好的抗噪能力, 能得到更好的缺陷分割效果, 对工业生产中的冲压件缺陷检测有一定的应用价值。

来源：2024年第10期

《计算机工程》期刊编辑部

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