物流行業(yè)的快速發(fā)展對(duì)物流一體化測(cè)控設(shè)備提出了更高的要求。傳統(tǒng)的物流設(shè)備存在集成化程度低、測(cè)量精度不高等問題,為此本文采用一體化設(shè)計(jì),集成動(dòng)態(tài)稱重與光幕測(cè)量的處理算法,以Qt為平臺(tái)開發(fā)了集稱重、掃碼、拍照、量方等功能于一體的物流一體化測(cè)控設(shè)備軟件。在分析物流一體化測(cè)控設(shè)備需求的基礎(chǔ)上,結(jié)合系統(tǒng)動(dòng)態(tài)獲取的貨物重量與尺寸數(shù)據(jù)特征,研究了基于有效數(shù)據(jù)篩選的重量估計(jì)算法與光幕數(shù)據(jù)圖形化處理算法,搭建了“界面交互+后臺(tái)處理”的軟件架構(gòu),設(shè)計(jì)了高精度物流一體化測(cè)控設(shè)備軟件整體方案�；诜Q重部分的結(jié)構(gòu)搭建與分析,通過對(duì)串口流數(shù)據(jù)的解析篩選,獲取有效重量數(shù)據(jù),對(duì)比最小二乘法與BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法對(duì)有效重量數(shù)據(jù)的處理效果,選取BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)作為重量估計(jì)算法,實(shí)現(xiàn)動(dòng)態(tài)稱重情況下貨物重量數(shù)據(jù)的精確、快速獲取。實(shí)時(shí)采集光幕測(cè)量的貨物擋光數(shù)據(jù),結(jié)合傳送帶運(yùn)動(dòng)速度,得到貨物輪廓圖�；贠penCV與最小包容矩形算法,通過對(duì)圖像進(jìn)行輪廓?jiǎng)澐帧⑤喞拚�、最小包容矩形�?jì)算與顯示優(yōu)化等處理,實(shí)現(xiàn)動(dòng)態(tài)情況下貨物尺寸數(shù)據(jù)的獲取�；诜謱咏Y(jié)構(gòu)思想,采用有限狀態(tài)機(jī)、HTTP協(xié)議等技術(shù),設(shè)計(jì)并實(shí)現(xiàn)了軟件的后臺(tái)處理層,實(shí)現(xiàn)了設(shè)備的流程控制、...

【文章頁(yè)數(shù)】：94 頁(yè)

【學(xué)位級(jí)別】：碩士

【文章目錄】：
摘要
ABSTRACT
1 緒論
    1.1 課題的來源
    1.2 課題的研究背景和意義
    1.3 國(guó)內(nèi)外研究現(xiàn)狀
    1.4 課題的主要研究?jī)?nèi)容
2 物流一體化測(cè)控設(shè)備總體設(shè)計(jì)
    2.1 物流一體化測(cè)控設(shè)備功能需求分析
    2.2 物流一體化測(cè)控設(shè)備整體方案設(shè)計(jì)
    2.3 物流一體化測(cè)控設(shè)備關(guān)鍵技術(shù)
    2.4 本章小結(jié)
3 重量數(shù)據(jù)的處理與估算
    3.1 稱重部分模型分析及重量數(shù)據(jù)處理流程
    3.2 重量數(shù)據(jù)的預(yù)處理
    3.3 重量數(shù)據(jù)估計(jì)算法
    3.4 本章小結(jié)
4 基于光幕測(cè)量的尺寸數(shù)據(jù)處理
    4.1 光幕數(shù)據(jù)的預(yù)處理
    4.2 基于最小包容矩形法的圖形面積分析與計(jì)算
    4.3 本章小結(jié)
5 物流一體化測(cè)控設(shè)備的軟件設(shè)計(jì)
    5.1 控制軟件開發(fā)環(huán)境的搭建與架構(gòu)設(shè)計(jì)
    5.2 控制軟件后臺(tái)處理層的設(shè)計(jì)
    5.3 界面交互層的設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)
    5.4 本章小結(jié)
6 物流一體化測(cè)控設(shè)備軟件的測(cè)試與分析
    6.1 測(cè)試平臺(tái)的搭建
    6.2 測(cè)試內(nèi)容與結(jié)果分析
    6.3 本章小結(jié)
7 總結(jié)與展望
    7.1 全文總結(jié)
    7.2 課題展望
致謝
參考文獻(xiàn)
附錄 攻讀學(xué)位期間申請(qǐng)的專利



本文編號(hào)：3855819