發(fā)布時間：2018-04-03 02:31

  本文選題：DM6446　切入點(diǎn)：薄膜雜質(zhì)識別　出處：《哈爾濱理工大學(xué)》2015年碩士論文

【摘要】：隨著圖像采集技術(shù)與數(shù)字圖像處理研究水平不斷提高,薄膜雜質(zhì)檢測設(shè)備也在不斷的更新,所以薄膜生產(chǎn)廠家對準(zhǔn)確性高、可靠性好的BOPET薄膜雜質(zhì)在線檢測儀的需求量大而且要求也更高。本文采用了基于LVQ的薄膜雜質(zhì)檢測與識別算法,搭建了以TI公司TMS320DM6446處理器為核心的硬件平臺的在線檢測儀。本文通過對CCD采集到BOPET薄膜圖像進(jìn)行預(yù)處理獲得雜質(zhì)輪廓,提取特征值作為LVQ神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的輸入向量,通過學(xué)習(xí)樣本使得LVQ神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)具備識別雜質(zhì)的能力,從而可以得到薄膜雜質(zhì)的信息。將此在線檢測儀應(yīng)用在薄膜生產(chǎn)環(huán)節(jié)中,可以實(shí)現(xiàn)生產(chǎn)管理的自動化,提高生產(chǎn)效率。本文首先介紹了薄膜雜質(zhì)檢測的背景及研究現(xiàn)狀,對目前的一些薄膜雜質(zhì)檢測技術(shù)及實(shí)現(xiàn)方法進(jìn)行比較,再分析了本系統(tǒng)的設(shè)計(jì)需求,最終確定了基于LVQ神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的薄膜雜質(zhì)檢測與識別算法的在線檢測系統(tǒng)方案。本系統(tǒng)的硬件采用了模塊化設(shè)計(jì)方法,其中包括微處理器模塊、圖像采集模塊、外擴(kuò)存儲模塊、實(shí)時數(shù)據(jù)緩存模塊、數(shù)據(jù)傳輸模塊、雜質(zhì)標(biāo)記模塊、電源模塊以及時鐘模塊。在軟件開發(fā)過程中,選擇了ARM端的Linux操作系統(tǒng)及DSP端的DSP/BIOS為軟件開發(fā)平臺,采用LVQ神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法實(shí)現(xiàn)薄膜雜質(zhì)目標(biāo)的檢測與識別。本文也對系統(tǒng)的平臺移植作了介紹,并在兩個子系統(tǒng)端都設(shè)計(jì)了系統(tǒng)軟件。本系統(tǒng)在算法設(shè)計(jì)時采用了Matlab的仿真實(shí)驗(yàn),同時在硬件平臺搭建完成后也實(shí)現(xiàn)了板級的實(shí)驗(yàn)認(rèn)證。實(shí)驗(yàn)表明,本系能夠?qū)崿F(xiàn)對BOPET薄膜雜質(zhì)的在線檢測與識別,并且適合于工業(yè)現(xiàn)場生產(chǎn)線流水作業(yè)中。
[Abstract]:With the continuous improvement of image acquisition technology and digital image processing, the film impurity detection equipment is also constantly updated, so the film manufacturers have high accuracy.The reliability of BOPET thin film on-line detector is in great demand and even higher.In this paper, the LVQ based thin film impurity detection and recognition algorithm is adopted, and an on-line detector based on TI's TMS320DM6446 processor is built.In this paper, the impurity profile is obtained by preprocessing the BOPET film image collected by CCD, and the eigenvalue is extracted as the input vector of the LVQ neural network. The LVQ neural network has the ability to recognize impurities by learning the samples.Thus, the information of impurity in the film can be obtained.The application of this on-line detector in film production can realize the automation of production management and improve production efficiency.This paper first introduces the background and research status of the film impurity detection, compares the current technology and implementation methods of the membrane impurity detection, and then analyzes the design requirements of the system.Finally, an online detection system based on LVQ neural network is proposed.The hardware of this system adopts modularization design method, including microprocessor module, image acquisition module, expandable storage module, real-time data buffer module, data transmission module, impurity mark module, power supply module and clock module.In the process of software development, the Linux operating system of ARM and the DSP/BIOS of DSP are selected as the software development platform, and the detection and recognition of impurity targets in thin film are realized by LVQ neural network algorithm.This paper also introduces the platform transplantation of the system, and designs the system software at the two subsystems.In this system, the Matlab simulation experiment is used in the algorithm design, and the board level experiment authentication is also realized after the hardware platform is built.The experimental results show that the system can detect and identify impurities in BOPET films on line and is suitable for industrial production line.
【學(xué)位授予單位】：哈爾濱理工大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2015
【分類號】：TP391.41;TB383.2

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本文編號：1703246