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基于Fisher准则的多铆钉线聚类融合识别算法
摘要：
本文提出了一种基于Fisher准则的多铆钉线聚类融合识别算法。该算法通过多铆钉线聚类提高铆钉检测的准确性，同时通过Fisher准则选择最具代表性的特征进行识别融合，从而提高其识别准确率。实验结果表明，该算法在不同数据集下表现良好，比其他传统算法具有更高的准确性和稳定性。
关键词：多铆钉线聚类；Fisher准则；识别融合
1.引言
铆钉是一种广泛应用于航空航天，汽车制造，船舶制造等领域的紧固件，它的质量直接影响着产品性能和寿命。近年来，随着科技的不断进步和新材料的不断出现，铆钉的使用范围也不断扩大。因此，自动化检测技术已成为关键问题之一。
在检测铆钉时，自动化检测技术的准确性和效率都是重要的考虑因素。而铆钉的检测与其周围环境的干扰有着很大关系，导致大量误检或漏检。因此，针对这些影响因素，本文提出了一种基于Fisher准则的多铆钉线聚类融合识别算法。
2.多铆钉线聚类
多铆钉线聚类是一种基于图像边缘检测的铆钉检测算法，通过对铆钉位置周围区域进行分割提取，可以实现对铆钉的检测和定位。在多铆钉线聚类过程中，首先进行图像的预处理，即将图像进行二值化，并对二值化结果进行形态学操作，消除图像噪声。接下来，通过霍夫变换的方式，提取图像中的直线。最后，对直线进行聚类，可以得到不同的铆钉线段，从而实现铆钉的检测和定位。该算法的优点是能够克服铆钉位置周围环境的干扰，从而提高检测的准确性和稳定性。
3.Fisher准则
Fisher准则是一种常见的特征选择方法，它基于类间距离和类内距离的比较。在Fisher准则中，通过计算不同特征的类内和类间距离，选择最具代表性的特征，从而提高分类准确率。
4.多铆钉线聚类融合识别算法
本文提出的多铆钉线聚类融合识别算法，通过多铆钉线聚类提高铆钉检测的准确性，同时通过Fisher准则选择最具代表性的特征进行识别融合，从而提高其识别准确率。其具体步骤如下：
Step1.多铆钉线聚类：对输入的铆钉图像进行多铆钉线聚类，提取铆钉位置信息。
Step2.特征提取和选择：将铆钉位置信息和图像特征进行结合，提取不同特征，运用Fisher准则选择最具代表性的特征。
Step3.识别融合：将选择的特征输入到分类器中进行识别融合，以获取最终识别结果。
5.实验结果
为验证本文算法的准确性和稳定性，我们在不同数据集下进行了实验测试。其中，我们使用了两种不同的数据集，分别是人工合成数据集和实际数据集。实验结果表明，本文算法在两个数据集下表现良好，比其他传统算法具有更高的准确性和稳定性。
6.结论
本文提出了一种基于Fisher准则的多铆钉线聚类融合识别算法，通过多铆钉线聚类提高铆钉检测的准确性，同时通过Fisher准则选择最具代表性的特征进行识别融合，从而提高其识别准确率。实验结果表明，该算法在不同数据集下表现良好，比其他传统算法具有更高的准确性和稳定性。该算法适用于铆钉检测和定位，对于提高铆钉的检测效率和准确性具有一定的帮助。