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PSO与K-means混合聚类的PCB图像分割算法

来源 :漳州师范学院学报(自然科学版) | 被引量 : 37次 | 上传用户：pdiudiu

【摘 要】

：

图像分割技术在PCB自动光学检测中应用广泛.K-means聚类算法简单有效,能实现PCB灰度图像的自动分割.然而,随机选取的初始聚类中心易导致K-means算法最终找到的是局部最优值,对PCB图像分割效果有一定影响.引入PSO算法的群智能搜索策略,提出一种新的寻找聚类中心的算法.实验表明,在PCB图像分割中使用该算法可防止陷入局部最优值.

【作 者】

：

喻飞 魏波 徐星 

【机 构】

：

闽南师范大学物理与信息工程学院,华东交通大学软件学院,景德镇陶瓷学院信息工程学院

【出 处】

：

漳州师范学院学报(自然科学版)

【发表日期】

：

2013年03期

【关键词】

：

粒子群算法 K-MEANS 图像分割 印刷电路板 PSO   K-means   Image Segmentation   PC 

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图像分割技术在PCB自动光学检测中应用广泛.K-means聚类算法简单有效,能实现PCB灰度图像的自动分割.然而,随机选取的初始聚类中心易导致K-means算法最终找到的是局部最优值,对PCB图像分割效果有一定影响.引入PSO算法的群智能搜索策略,提出一种新的寻找聚类中心的算法.实验表明,在PCB图像分割中使用该算法可防止陷入局部最优值.

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