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作者：杨萍石河子大学

学位级别：硕士

轧工质量是皮棉品质检验环节中重要指标之一,其对后续棉花加工及纺织行业具有非常重要的影响。目前主要依靠人工感官检验,但因皮棉表明形态的多样性和检测人员长时间的工作可能会导致轧工质量等级的错误判断。故针对以上问题,本文基于... 详细信息

轧工质量是皮棉品质检验环节中重要指标之一,其对后续棉花加工及纺织行业具有非常重要的影响。目前主要依靠人工感官检验,但因皮棉表明形态的多样性和检测人员长时间的工作可能会导致轧工质量等级的错误判断。故针对以上问题,本文基于国家标准中给出的分档条件,开展了皮棉轧工质量等级视觉检测装置的研究与设计。主要的研究内容和结果如下:(1)完成了皮棉轧工质量等级视觉检测装置的设计。主要分为装置的整体设计、关键部件的设计与选型、控制模块的设计以及图像采集参数的选优。根据行业标准要求及装置自动化、便携化等目标对装置整体进行设计。确定关键部件取样模块、压棉模块、图像采集模块的结构及安装位置,控制模块选用PLC作为核心元件实现整个装置的控制功能。通过单因素试验和正交试验确定影响图像质量各因素的水平范围及最佳参数组合。最终确定光照强度为1000 lux,光源安装高度(光源安装位置与上压棉板之间距离)为80 mm,压棉力度为20 N,在上述研究基础上完成试验平台的搭建。(2)开展了皮棉轧工质量等级检测方法的研究。利用搭建的试验平台采集轧工质量等级为P1、P2、P3的棉样共1500个,将其用于数据集的构建。使用迁移学习和全新学习对所选轻量化卷积神经网络进行训练,对比训练后的模型发现使用迁移学习训练的模型具有更好的性能。故在基于迁移学习基础上对比Squeezenet、Mobilenet＿v2、Shufflenet＿v2在轧工质量数据集上训练后模型的准确率、参数量和计算量及预测时间,选取表现最佳的模型。对试验评价指标结果进行综合分析后认为基于Shufflenet＿v2训练的模型最佳,其测试集准确率为98.67%,参数量为1.26 M,计算量为149.58 M,单张图片预测时间为170 ms。最终将基于迁移学习和Shufflenet＿v2训练的模型作为轧工质量等级检测模型。(3)完成了皮棉轧工质量等级检测软件的设计与实现,将装置的软件部分和硬件部分进行集成,并利用集成后的装置进行试验验证。首先分析轧工质量等级检测软件的功能需求,基于训练好的轧工质量等级检测模型,利用Python和Py QT5等工具完成轧工质量等级检测软件的设计与实现。然后将轧工质量等级检测软件部分和装置硬件部分进行集成,使得最终的轧工质量等级预测结果通过装置上的电子显示屏进行可视化展示。重新准备轧工质量等级为P1、P2、P3的棉样各50个在集成后的轧工质量等级视觉检测装置上进行试验验证,从检测准确率和单张图片检测时间两个方面对装置进行评价,最终结果显示检测准确率为96.7%,单张图片的整体预测时间为7 s,满足设计要求。

关键词：皮棉轧工质量视觉检测装置轻量化卷积神经网络等级检测

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远程调控箱缺条检测系统的设计与实现

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科技与创新 2024年第1期 35-38页

作者：邓钦文赵春杰杨彩虹金学鹏蔡培良红云红河烟草(集团)有限责任公司云南曲靖655000

对现有YP13封箱机完成烟条装箱过程中机械或电气到位检测故障导致出现箱缺条的问题,提出了改进及远程调控的方法。利用视觉检测装置、综合集成工业相机实现对缺陷烟箱的精准剔除,设计并实现一套基于B/S(Browser/Server,浏览器/服务器)... 详细信息

对现有YP13封箱机完成烟条装箱过程中机械或电气到位检测故障导致出现箱缺条的问题,提出了改进及远程调控的方法。利用视觉检测装置、综合集成工业相机实现对缺陷烟箱的精准剔除,设计并实现一套基于B/S(Browser/Server,浏览器/服务器)架构的分布式远程管理调控系统,以PLC(Programmable Logic Controller,可编程逻辑控制器)控制系统为基础,综合Socket通信技术、Web发布技术和远程控制技术,实现对箱缺条检测系统的远程调控。所提出的方法使YP13封箱机的箱装产品质量得以提高,箱装烟条缺条缺陷产品检测剔除率大于等于99.9%,误检率小于等于0.03%,且远程调控使运行维护人员劳动强度大大降低。该远程系统进一步保障了产品质量,减少了条烟歪斜、倾倒、少条等质量问题,且节省了维护成本,有广阔的推广前景。

关键词： YP13封箱机卷烟装箱视觉检测装置远程调控

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基于机器视觉技术的烟箱胶带检测装置的研究与开发

基于机器视觉技术的烟箱胶带检测装置的研究与开发

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作者：黄许立福州大学

学位级别：硕士

2013年我司全年生产卷烟突破100万箱,随着成品卷烟年产量的加大,对卷烟质量的要求也在提高。在实际生产中,成品件烟的外观质量是缺陷检测的一个重点环节,但目前在行业内的物流系统中对其技术创新较少,使得该质量问题居高不下,常见的外... 详细信息

2013年我司全年生产卷烟突破100万箱,随着成品卷烟年产量的加大,对卷烟质量的要求也在提高。在实际生产中,成品件烟的外观质量是缺陷检测的一个重点环节,但目前在行业内的物流系统中对其技术创新较少,使得该质量问题居高不下,常见的外观质量问题,如:胶带缺失、胶带侧边翘边、纸箱折边内折等。而这些问题如不准确解决将会导致后续物流环节中件烟损坏量增多、设备故障率升高等问题的持续出现,更有甚至若未经发现流入市场会对七匹狼品牌造成不良影响。本课题提出利用机器视觉技术检测成品件烟胶带粘贴质量,以此降低成品件烟的外观质量问题。首先通过对检测系统的整体研究,完成了硬件选型(如:相机、镜头、光源的选型)与系统搭建。同时,根据生产现场布局确定出相机安装的位置、选择了合理的照明方式以及设计出剔除残次品装置,并对上述装置进行了合理布局;其次研究了包括数字图像的灰度化、滤波、锐化、分割、二值化以及特征提取的整个处理过程中的图像相关算法,在此基础上,选取了合适的数字图像处理算法;同时研究了相机标定技术,并通过实验检验了标定误差;最后整合上述电气、机械、PLC控制等各部分,完成了该机器视觉检测装置的开发,并通过现场调试,使其能够获取到清晰、稳定、满足检测要求的图像,为有效检测残次品奠定基础。此外,在我司的自动化物流系统中增加了一个件烟质量检测环节,从而保证可靠、全面地对封箱胶带粘贴质量进行检测。具体过程如下:通过安装在件烟输送线上的相机对通道上的件烟胶带粘贴情况进行图像采集,图像处理系统则对采集到的图像进行目标特征(如:面积、数量、位置、长度等)的提取,再根据先期设定的阈值输出结果,将不合格件烟直接剔除,从而实现在生产过程中的自动在线检测。同时,工作人员也可以在第一时间内掌握系统运行状况,并及时处理异常情况,避免缺陷产品流入到下一环节而造成物流系统故障,影响车间的正常生产。所研发的视觉检测装置除了能够稳定获取成品件烟胶带的外观图像,并检测出胶带粘贴存在质量问题的成品件烟,同时利用剔除装置对其进行剔除,满足生产需求。还能够根据图像的历史数据,针对性地对装封箱机进行有效维护,提高装封箱机的封箱质量。

关键词：烟箱胶带机器视觉技术图像处理系统视觉检测装置

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基于计算机视觉的山核桃壳仁分选的研究

基于计算机视觉的山核桃壳仁分选的研究

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作者：汪天宇安徽农业大学

学位级别：硕士

山核桃营养价值丰富、口感风味独特,经济价值高,但受生长条件的影响,种植规模与生产规模较小,山核桃深加工生产的技术水平亟待提高。本文主要研究山核桃破壳加工生产线的壳仁智能化分选技术,针对解决破壳后的山核桃物料难以筛选的问题,... 详细信息

山核桃营养价值丰富、口感风味独特,经济价值高,但受生长条件的影响,种植规模与生产规模较小,山核桃深加工生产的技术水平亟待提高。本文主要研究山核桃破壳加工生产线的壳仁智能化分选技术,针对解决破壳后的山核桃物料难以筛选的问题,通过计算机视觉技术对破壳后的山核桃的各种形态进行分类,识别出需要分选的核桃仁,提高山核桃的经济价值。本文以安徽省皖南山区天目山脉出产的山核桃为研究对象,搭建图像采集与测试平台,基于Labview虚拟仪器技术开发了用以分选山核桃的上位机检测系统,具有良好的人机交互界面,可实时采集、分析山核桃破壳物料的特征并输出识别结果。(1)设计了山核桃静态采集试验装置,建立以CCD传感器、环形光源、图像采集卡、工业计算机为硬件组成的图像采集与视觉检测系统。基于图像处理技术研究山核桃的物理特征,研究了图像预处理算法对山核桃样品图像的处理过程,排除了图像存在的干扰及冗余信息。基于选定的RGB/HSV/HIS/Lab颜色模型和灰度共生矩阵的统计量分别提取山核桃破壳物料主要形态的颜色特征与纹理特征,构建山核桃的识别特征模型,依据主成分分析对特征模型进行融合降维,获取用于识别的目标向量。(2)将山核桃破壳物料根据形态与结构划分为5种类别—核仁、异色仁、未分离壳仁、分心木(含果壳内壁)、外壳,选用四则机器学习算法—模糊聚类、密度空间聚类、BP神经网络、支持向量机,调优算法的划分参数,建立匹配山核桃物料特性的识别模型。通过山核桃破壳物料的样本集训练各识别模型,输出预测指标和识别计算参数,初步分析训练过程中各模型针对目标对象的优劣性。(3)本文设计了静态图像识别的试验方案,明确试验目的和要求。在相同的试验条件下,利用不同的识别模型对山核桃破壳物料进行识别检测试验,证明了构建的山核桃特征模型具有分类的可行性,并通过最终试验指标的对比验证,匹配出识别精度最高与分类效果最优的模型。结果得出,非线性SVM识别具有更高的识别精度,核仁与未分离壳仁的识别精度分别为87.1%和67.5%;基于隶属度计算的模糊识别具有更快速的处理能力,核仁识别精度可达到85.7%,未分离壳仁的识别精度可达到55%。

关键词：山核桃壳仁分选视觉检测装置图像处理特征模型识别模型最优匹配

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