發(fā)布時(shí)間：2020-07-03 09:41

【摘要】：數(shù)碼印花技術(shù)是促進(jìn)我國(guó)印染工業(yè)轉(zhuǎn)型升級(jí)的關(guān)鍵技術(shù),目前國(guó)內(nèi)研發(fā)的數(shù)碼印花機(jī)器主要采用人工檢測(cè)方法實(shí)現(xiàn)產(chǎn)品質(zhì)量檢測(cè),不但檢測(cè)準(zhǔn)確度低,而且人工成本高。隨著機(jī)器視覺(jué)技術(shù)的發(fā)展和廣泛應(yīng)用,對(duì)數(shù)碼印花過(guò)程中印花圖案缺陷的自動(dòng)檢測(cè)成為行業(yè)發(fā)展趨勢(shì)。本論文研究的數(shù)碼印花缺陷檢測(cè)系統(tǒng),基于實(shí)際的數(shù)碼印花機(jī)平臺(tái),配置基于嵌入式GPU的實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)處理單元和圖像自動(dòng)檢測(cè)單元,設(shè)計(jì)GUI交互軟件,具有很高的工程應(yīng)用價(jià)值。本論文研發(fā)的缺陷檢測(cè)客戶端軟件是數(shù)碼印花缺陷檢測(cè)系統(tǒng)的重要組成部分,通過(guò)與用戶的交互實(shí)現(xiàn)對(duì)整個(gè)系統(tǒng)的控制與管理,提高了系統(tǒng)的穩(wěn)定性和通用性。該軟件基于Qt圖形開(kāi)發(fā)框架,運(yùn)行環(huán)境是Windows 7操作系統(tǒng)。本論文設(shè)計(jì)了軟件的整體架構(gòu),將實(shí)際開(kāi)發(fā)分為用戶界面層和邏輯業(yè)務(wù)層;基于模塊化思想將軟件分為用戶登錄、配置、圖像檢測(cè)、用戶管理、告警、歷史記錄、算法七大模塊;設(shè)計(jì)了基于SQLite數(shù)據(jù)庫(kù)的管理類實(shí)現(xiàn)對(duì)大批量數(shù)據(jù)的存儲(chǔ)、查詢、刪改等操作;研發(fā)了 SDK接口與基于TCP的通信協(xié)議實(shí)現(xiàn)與服務(wù)器平臺(tái)的信令交流;通過(guò)Qt的QGraphicsView架構(gòu)設(shè)計(jì)圖像顯示模塊,具有圖像放大、縮小、平移和區(qū)域選擇等圖像處理功能;基于NTFS文件管理系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)歷史缺陷圖像的查詢和管理;基于多尺度LBP算法和統(tǒng)計(jì)投影實(shí)現(xiàn)對(duì)條狀圖像缺陷的實(shí)時(shí)檢測(cè)。本論文研發(fā)的缺陷檢測(cè)客戶端軟件經(jīng)過(guò)嚴(yán)格的測(cè)試,具有數(shù)碼印花流程控制、圖像自動(dòng)檢測(cè)與實(shí)時(shí)顯示等多種功能,能夠滿足系統(tǒng)的各項(xiàng)需求。
【學(xué)位授予單位】：浙江大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2018
【分類號(hào)】：TP311.52
【圖文】：

于基本矩陣與線性代數(shù)運(yùn)算的的函數(shù)庫(kù)。ＣＵＤＰＰ邋（ＣＵＤＡ邋Ｄａｔａ邋Ｐａｒａｌｌｅｌ邋Ｐｒｉｍｉｔｉｖｅｓ）逡逑庫(kù)提供了一系列常用的并行操作函數(shù)，例如排序函數(shù)、搜索函數(shù)等。ＣＵＤＡ的軟逡逑件分層架構(gòu)如圖２－１所示。逡逑ＣＰＵ逡逑—Ｉ逡逑二逡逑ｉ逡逑ＧＰＵ逡逑圖２－１邋ＣＵＤＡ軟件架構(gòu)逡逑２．１．２ＣＵＤＡ編程模型逡逑ＣＵＤＡ采用并行異構(gòu)編程模型［２４］，將代碼分成主機(jī)（Ｈｏｓｔ）和設(shè)備（Ｄｅｖｉｃｅ）兩部逡逑分。Ｈｏｓｌ是ＣＰＵ，邋Ｄｅｖｉｃｅ即ＧＰＵ，也被視為主機(jī)的協(xié)處理器（Ｃｏ－ｐｒｏｃｅｓｓｏｒ）。在逡逑這個(gè)異構(gòu)系統(tǒng)中，一個(gè)Ｈｏｓｔ可以搭配多個(gè)Ｄｅｖｉｃｅ，邋Ｈｏｓｔ中的程序負(fù)責(zé)串行計(jì)算逡逑和邏輯控制，Ｄｅｖｉｃｅ中的程序負(fù)責(zé)高度并行化的線程數(shù)據(jù)處理，這一部分的程序逡逑稱為ｋｅｒｎｅｌ函數(shù)，在具體的實(shí)現(xiàn)中，通過(guò)添加＿ｇｌｏｂａｌ＿＿限定符與Ｈｏｓｔ端代碼加逡逑以區(qū)分，具體的并行數(shù)據(jù)處理工作都交由ｋｅｒｎｅｌ中的線程完成。Ｋｅｍｄ線程模型逡逑９逡逑

存儲(chǔ)器（Ｓｈａｒｅｄ邋ｍｅｍｏｒｙ）、局部存儲(chǔ)器（Ｌｏｃａｌ邋ｍｅｍｏｒｙ）、常量存儲(chǔ)器（Ｃｏｎｓｔａｎｔ逡逑ｍｅｍｏｒｙ）、紋理存儲(chǔ)器（Ｔｅｘｔｕｒｅ邋ｍｅｍｏｒｙ）和全局存儲(chǔ)器（Ｇｌｏｂａｌ邋ｍｅｍｏｒｙ），這些存儲(chǔ)逡逑器分別具有不同的空間和生命周期，存儲(chǔ)器架構(gòu)如圖２－３所示。逡逑Ｄｅｖｉｃｅ／Ｇｒｉｄ逡逑Ｓｈａｒｅｄ邋ｍｅｍｏｒｙ逡逑▲邋“逡逑Ｒｅｇｉｓｔｅｒｓ邐Ｒｅｇｉｓｔｅｒｓ邐Ｒｅｇｉｓｔｅｒｓ逡逑邐ｙ邐ｙ邐ｙ邋邐邋邐逡逑Ｔｈｒｅａｄ（０，邋０）邐Ｔｈｒｅａｄ（０，邋０）邐Ｔｈｒｅａｄ（０，邋０）逡逑ｉ邐ｔｎ邐ｊ邐ｔｎ邐ｔ邐ｎｔ逡逑Ｌｏｃａｌ邐Ｌｏｃａｌ邐Ｌｏｃａｌ逡逑Ｍｅｍｏｒｙ邐Ｍｅｍｏｒｙ邐Ｍｅｍｏｒｙ逡逑、＇邐＞邋ｒ邐Ｔ逡逑＾邐＞邐Ｇｌｏｂａｌ邋ｍｅｍｏ邋ｙ逡逑＜———＞邐Ｃｏｎｔａｎｔ邋ｍｅｍｏｒｖ逡逑－ｊ邋－邐－邐Ｔｅｘｔｕｒｅ邐ｍｅｍｏｒｙ逡逑圖２－３邋ＣＵＤＡ存儲(chǔ)器架構(gòu)１２８１逡逑寄存器是ＧＰＵ中數(shù)據(jù)訪問(wèn)速率最快的存儲(chǔ)器，因此用來(lái)存放ｋｅｍｄ中的沒(méi)逡逑有特殊聲明的自動(dòng)變量，每一個(gè)自動(dòng)變量都是線程的私有變量，線程結(jié)g?時(shí)，變逡逑量即自動(dòng)銷毀失效。ＧＰＵ硬件結(jié)構(gòu)包含多個(gè)流處理器簇ＳＭ，k胃觶櫻桶蛔殄義霞拇嫫韉ピ

本文編號(hào)：2739499