测，以获得良好的结果。该算子能够甄别边缘的方向性数据，有很好的对边缘的抗干扰作用。它可以保持细化的图像，但开始得到的图像边缘是粗糙的，大部分的应用中，阈值的方法来得到更清晰的边缘图像。然而，加工后的图像，很容易从梯度值较小的弱边缘丢失。即使算子是从思维和创新优化检测而得，但实际效果并不定是最好的。操作类似于算子，使用相同的图像，从而使高斯平滑，因而有有更好的抗干扰能力和更好的鉴定边缘连接器的，定位精度的边缘。该算子使用双阈值边缘检测和过尺度的接口测试，更好的搜索条件的方向。总结与展望本文提出了蚁群算法这仿生学算法，它是根据蚂蚁的性质，能够在自然界中找到食物与蚁巢间最短路径这智能行为而提出的种新型的进化算法，并提出了新的上海工程技术大学毕业设计论文基于蚁群算法的图像边缘检测边缘检测方法。通过系列的仿真实验改变参数值，得到了较佳的实验效果。实验结果表明，合适的参数值，可以成功的测试了图像中的边缘。与传统边缘检测算子相比，该算法具有强烈的鲁棒性，良好的正反馈特性和灵活的适应性，且能够快速收敛。作为这项研究的延续，建议进步检查参数值如何影响图像边缘的提取质量以及功能。蚁群算法目前已广泛应用于图像处理中，却仍旧存在些需要改进的地方。用适当的方式表达在将图像处理问题转换为蚁群算法的区域问题上。对于如何选择人工蚂蚁以及蚂蚁间路径上的信息素对象的分布状态等这些非直接通信的其他项目之间的合适的选择，这些问题都妨碍了使用蚁群算法来进行图像边缘检测。利用蚁群算法进行边缘检测时需要设置大量参数，这些参数的选择会显著影响检测结果，其知道的原则和方法以及迎战还没选择好合适的理论上，只能通过大量实验进行调整和比较，从而决定最佳参数的设置。由于蚁群算法展开搜索需要花费大量的时间，可以想出个蚁群优化算法来解决这方面的问题，例如将蚁群算法与其他优化算法诸如遗传算法免疫算法等相结合，以此提高算法性能，这样改善后的算法就可以用于求解决些复杂的问题图片。时至今日，蚁群算法仍然在不断改进和其在图像处理中地位的发展，特别是边缘检测将逐渐增加，上述些问题将得到解决。为了解决上述问题，有可能同时促进在更广泛的领域中的蚁群算法的发展，扩大其应用。由于蚁群算法的依赖，奠定长远发展基础，现已成为学术研究的焦点。随着计算机应用等技术的发展，不断提升和持续优化算法会使蚁群算法检测图像边缘有更好的机会。上海工程技术大学毕业设计论文基于蚁群算法的图像边缘检测参考文献张景虎,郭敏,王亚文基于改进的蚁群算法的图像边缘检测方法研究计算机应用，年期张景虎基于蚁群算法的图像边缘检测研究陕西陕西师范大学，邓祥龙图像边缘检测算法研究合肥工业大学，贾磊,焦淑红图像边缘检测技术研究综述科技风，年期,刘海军,彭绍雄,高传斌,邹强种基于信息素变化的改进蚁群算法兵工自动化，年期苗京,黄红星,程卫生,袁启勋基于蚁群模糊聚类算法的图像边缘检测武汉大学数学学院，年第期于勇,郭雷噪声图像中提取边缘的蚁群搜索算法电子与信息学报朱玲,施心陵,刘亚杰,田，作为参照，采用控制变量的方法，使得和不变，改变期望启发因子的值。图所示的是当时的运行结果，图所示的是当时的运行结果。从检测结果中可以看出，随着值变大，算法的收敛性能有变差的趋势，导致蚁群搜索最佳路径的随机性减弱，其图像检测边缘边模糊。越大，它所在的状态转移概率就越接近贪心规则，所导致的结果是检测出来的边缘信息不够完整。图第九组基于蚁群算法的图像边缘检测运行结果信息素挥发因子对蚁群算法的影响具有两面性，它表示的是信息素随着时间推移的挥发程度。第九组数据控制和不变，改变信息素挥发因子的值。从图中可以看出，的改变使得之前第组数据未被检测出的边缘被检测出来了，然而也消失了部分的边缘。信息素挥发因子值的改变并没有从很大程度上影响图像的边缘。上海工程技术大学毕业设计论文基于蚁群算法的图像边缘检测，，，，图第十组基于蚁群算法的图像边缘检测运行结果根据上文对蚁群算法参数的对比研究，将参数设置为，，得出的检测效果最佳，并且边缘像素较宽，如图所示。与传统方法的比较本文将蚁群算法与传统的边缘检测算子进行比较。传统边缘检测算子的实验结果如图所示上海工程技术大学毕业设计论文基于蚁群算法的图像边缘检测图各种边缘检测算子检测结果算子使用局部差分方法甄别边缘，对和方向的边缘检测效果不错，边缘定位比较准确，但遗失边界比较容易发生，并且因为没有对成像采用平滑处理，所以干扰的能力并不良好。算子针对算子容易受到干扰的缺陷，所采用的算法是先进行加权平均，然后通过微分运算，从而使干扰的算子具有良好的抗干扰能力，筛选步骤边缘可以得出缘上的至少两个像素。类似算子可以得到边缘的相对精确位置和去向。然而，由于采用了局部平均的方法，这导致检测结果比较轻易出现多像素宽上海工程技术大学毕业设计论文基于蚁群算法的图像边缘检测度和遗失边缘。与算子和算子拥有相似的方法，它们都是通过局部差分平均的方法来寻找边缘的，这反映三对中的像素的像素值的概念上的差异的平均的边缘。所以此算子具有良好的抗噪性，但是假边界也不能完全忽视，使得边缘检测个多像素的易宽度。算子确定个阶跃边缘的精确定位，二阶微分算子的边缘的方向过于依赖的图像。这个算子对抗干扰能力不是很好，能使干扰的成分得到增加，这两个特点使该算子不能识别出边缘的方向性数据，造成些间断的凸边，所以该算子的抗干扰能力并不算很好。但是算子确定位置确切，我们可以发现它个很好的优势。算子做的图像高斯平滑化处理，然后拉普拉斯边缘检测，从而有效地克服了拉普拉斯算子与差的抗干扰能力和缺点，不过该算子的操作的同时干扰可以比较平滑原始尖锐的边缘，结果不会显示边缘。此外，高斯函数中参数的选择是特别重要的。对较高频率的抗干扰作用会随着的变大而变大，通频带变窄，能够使得虚假边缘不易被检出，但该问题是由边缘引起被平滑，从而产生的些边缘点的损失。相比之下，更少的带宽被确定扩大图像细节在更高的频率，很容易识别，但抗干扰性能下降，容易出现假边缘的可能。算子通过算出值，确定的八个方向上的平均差，从而使边缘检溪基控汽油喷射系统故障诊断与排除北京人民交通出版社，齐志鹏汽车传感器和执行器的原理与检修北京人民邮电出版社,张宪，舒华汽车电器原器件与零部件的检则与维修北京国防工业出版社,姚国平汽车电子控制技术北京人民交通出版社,肖云魁汽车故障诊断学北京北京理工大学出版社，刘才中汽车发动机大修工艺和加工人民交通出版社吉尔汽车发动机诊断与大修机械工业出版社蒋立勋浅议发动机的大修工艺黑龙江交通科技年期吴钰乾现代汽车大修发动机优化工艺流程设计与实施汽车维修技师年期夏长明发动机大修工艺汽车维护与保养年期陈焕江汽车运用工程基础版北京机械工业出版社，罗棣华，王绍春，陈金萍等发动机气缸密封性的检测方法及分析汽车维修，陈焕江汽车检测与诊断版北京机械工业出版社，对口。活塞环是活塞连杆组中磨损最快的零件，尤其是第道活塞环的磨损更为剧烈。在燃烧的作用下，环背产生很大的压力，当然大的环背压力有助于密封，但另方面也加速了环背的磨损。活塞环磨损或失效后，弹力减弱，开口间隙边隙以及背隙增大，令活塞环与气缸体的配合间隙增大，使气缸内密封性变差而出现窜油，造成发动机的动力性能降低，机油消耗升高，引致通风系统严重冒烟，排气冒蓝烟和燃烧室表面积炭。活塞磨损引起的窜油。活塞磨损最快的部位，是活塞环槽与活塞销座孔环槽的磨损，其中第道环槽磨损最严重，由上至下，依此减轻，环槽的磨损，使活塞环槽中配合间隙增大，结果容易引起窜油现象。由气缸磨损引起气缸的工作表面，在正常情况下般是在活塞环运动的区域形成不均匀的磨损，沿气缸轴线方向磨成上大下小的圆锥形，磨损产生圆柱度误差，最大的磨损部位是活塞在上止点位置时，第道环所对应的缸壁处，而沿横向截面是磨成不规则的椭圆形，磨损产生圆度误差。最大的磨损在进气门对面的气缸壁上，由于此处受新鲜混合气流较强冲袭作用，导致润滑油膜稀释磨料增多，温度降低，使该部位磨损严重。由机油加注过多而造成由于机油加注过量，发动机高速运转时，飞溅润滑的油多，使气缸壁产生过量机油，而活塞环亦无法把其完全刮掉而窜到燃烧室燃烧。排除故障的措施和方法根据以上分析，围绕着发动机出现窜烧机油的问题，本人针对以上得出的可能产生的原因，逐项进行解体检查分析。首先，拆下气缸盖检查，发现有个别排气门座有灰白的积炭，进气门有油湿。我将有问题的气门进行导管与杆的配合间隙的测量，发觉其配合间隙大于原厂标准以上，造成个别进排气门与座的配合密封不良而产生积炭。显然这是由于维修工艺不规范或材质不佳而造成的。而部分气门杆与导管的配合间隙过大，同样不排除工艺与材质的因素。于是我重新更换气门气门导管和气门油封。与此同时，我又重点检查活塞环几个重要数据，没有发现对口现象，我怀疑环的材质有问题，因为目前市面上的正副厂原件都有，质量参差不齐，而环的工作条件恶劣，受高温高压的影响。高温达到，压力有时会达到以上。润滑条件差，如环的材质跟不上，会使磨损加快。于是，我又选副原厂生产认为质量可靠的活塞环试配，重新装好发动机启动试运转，燃烧机油和动力不足现象有明测，以获得良好的结果。该算子能够甄别边缘的方向性数据，有很好的对边缘的抗干扰作用。它可以保持细化的图像，但开始得到的图像边缘是粗糙的，大部分的应用中，阈值的方法来得到更清晰的边缘图像。然而，加工后的图像，很容易从梯度值较小的弱边缘丢失。即使算子是从思维和创新优化检测而得，但实际效果并不定是最好的。操作类似于算子，使用相同的图像，从而使高斯平滑，因而有有更好的抗干扰能力和更好的鉴定边缘连接器的，定位精度的边缘。该算子使用双阈值边缘检测和过尺度的接口测试，更好的搜索条件的方向。总结与展望本文提出了蚁群算法这仿生学算法，它是根据蚂蚁的性质，能够在自然界中找到食物与蚁巢间最短路径这智能行为而提出的种新型的进化算法，并提出了新的上海工程技术大学毕业设计论文基于蚁群算法的图像边缘检测边缘检测方法。通过系列的仿真实验改变参数值，得到了较佳的实验效果。实验结果表明，合适的参数值，可以成功的测试了图像中的边缘。与传统边缘检测算子相比，该算法具有强烈的鲁棒性，良好的正反馈特性和灵活的适应性，且能够快速收敛。作为这项研究的延续，建议进步检查参数值如何影响图像边缘的提取质量以及功能。蚁群算法目前已广泛应用于图像处理中，却仍旧存在些需要改进的地方。用适当的方式表达在将图像处理问题转换为蚁群算法的区域问题上。对于如何选择人工蚂蚁以及蚂蚁间路径上的信息素对象的分布状态等这些非直接通信的其他项目之间的合适的选择，这些问题都妨碍了使用蚁群算法来进行图像边缘检测。利用蚁群算法进行边缘检测时需要设置大量参数，这些参数的选择会显著影响检测结果，其知道的原则和方法以及迎战还没选择好合适的理论上，只能通过大量实验进行调整和比较，从而决定最佳参数的设置。由于蚁群算法展开搜索需要花费大量的时间，可以想出个蚁群优化算法来解决这方面的问题，例如将蚁群算法与其他优化算法诸如遗传算法免疫算法等相结合，以此提高算法性能，这样改善后的算法就可以用于求解决些复杂的问题图片。时至今日，蚁群算法仍然在不断改进和其在图像处理中地位的发展，特别是边缘检测将逐渐增加，上述些问题将得到解决。为了解决上述问题，有可能同时促进在更广泛的领域中的蚁群算法的发展，扩大其应用。由于蚁群算法的依赖，奠定长远发展基础，现已成为学术研究的焦点。随着计算机应用等技术的发展，不断提升和持续优化算法会使蚁群算法检测图像边缘有更好的机会。上海工程技术大学毕业设计论文基于蚁群算法的图像边缘检测参考文献张景虎,郭敏,王亚文基于改进的蚁群算法的图像边缘检测方法研究计算机应用，年期张景虎基于蚁群算法的图像边缘检测研究陕西陕西师范大学，邓祥龙图像边缘检测算法研究合肥工业大学，贾磊,焦淑红图像边缘检测技术研究综述科技风，年期,刘海军,彭绍雄,高传斌,邹强种基于信息素变化的改进蚁群算法兵工自动化，年期苗京,黄红星,程卫生,袁启勋基于蚁群模糊聚类算法的图像边缘检测武汉大学数学学院，年第期于勇,郭雷噪声图像中提取边缘的蚁群搜索算法电子与信息学报朱玲,施心陵,刘亚杰,田