[发明专利]基于自适应参数模型粒子滤波的非线性系统缺陷检测与定位算法

摘要

在本文中，提出了一种没有先验知识的基于PF的一个新的智能缺陷检测算法。我们制定了视觉缺陷的检测问题，使用PF估计隐状态，并由卡方检验判断缺陷的发生或缺陷在2-D图像中的位置。在我们的方法中，二维图像在每一行或列的亮度是假定时间序列或一个随机过程为了检测图像(系统)中的故障/缺陷，首先对粒子滤波提出合理的状态和测量模型。然后，根据提出的模型，粒子过滤器实现沿行和列来估计状态和测量新息(残差)。最后，通过卡方检验，突变的测量新息用于定位缺陷在检测图像中的位置。通过对真正数据库的测试证明该算法的有效性。

主权项

一种基于自适应参数模型粒子滤波的非线性系统缺陷检测和定位方法，其特征在于，包括以下步骤：第一步，建立视觉系统的状态模型和测量模型。第二步，对于每个像素，贝叶斯滤波可由递归贝叶斯沿着图像的扫描线产生的状态估计。第三步，由新息来表示预估值z_k|k‑1和实际测量值z_k之间的差异。第四步，当测量值z_k是高斯变量，可以建立卡方检验统计量。第五步，通过卡方检验检测缺陷并定位。