本文關(guān)鍵詞：基于GPU的衛(wèi)生用品表面缺陷檢測(cè)軟件設(shè)計(jì)，，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

【摘要】：衛(wèi)生用品作為一種對(duì)表面潔凈程度要求極高的產(chǎn)品,它的表面缺陷檢測(cè)具有重要意義。傳統(tǒng)的表面缺陷檢測(cè)依賴人工目測(cè)進(jìn)行,工作強(qiáng)度大,漏檢率高,效率低下。隨著機(jī)器視覺技術(shù)的發(fā)展,基于機(jī)器視覺的表面缺陷檢測(cè)為產(chǎn)品檢測(cè)提供了高效的手段。針對(duì)以上情況,本文研發(fā)了一種基于機(jī)器視覺的衛(wèi)生用品表面缺陷檢測(cè)軟件,具有重要的工程實(shí)用價(jià)值。本文研發(fā)的衛(wèi)生用品表面缺陷檢測(cè)軟件具有攝像機(jī)管理,算法管理,數(shù)據(jù)庫(kù)管理,檢測(cè)任務(wù)管理等功能。系統(tǒng)采用線陣攝像機(jī)采集圖像,軟件支持Linux系統(tǒng),可以動(dòng)態(tài)增刪攝像機(jī),同時(shí)將算法封裝為動(dòng)態(tài)鏈接庫(kù),運(yùn)行時(shí)針對(duì)不同的產(chǎn)品配置加載不同的算法。對(duì)于衛(wèi)生用品用戶可以靈活選擇斑點(diǎn),瑕疵,面積,邊緣,自定義模板等方面檢測(cè)表面缺陷,自由選擇感興趣的檢測(cè)區(qū)域并配置算法參數(shù),其中一項(xiàng)不通過即判斷產(chǎn)品存在缺陷。針對(duì)線陣攝像機(jī)拍攝的圖像分辨率高,數(shù)據(jù)量大導(dǎo)致算法處理速度慢的問題,本文采用GPU并行計(jì)算加速算法執(zhí)行,并采用流水線的方式同時(shí)處理多幀圖像,使系統(tǒng)滿足實(shí)時(shí)檢測(cè)的要求。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,本文研發(fā)的衛(wèi)生用品表面缺陷檢測(cè)軟件滿足了功能要求,具有較高的靈活性,同時(shí)GPU和流水線加速的方法有效提高了算法執(zhí)行速度,使系統(tǒng)具有較快的檢測(cè)速度。
【關(guān)鍵詞】：衛(wèi)生用品 缺陷檢測(cè) 圖像處理 GPU加速 流水線
【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】：2016
【分類號(hào)】：TP391.41
【目錄】：

• 致謝4-5
• 摘要5-6
• ABSTRACT6-10
• 1 緒論10-16
• 1.1 課題背景和意義10
• 1.2 國(guó)內(nèi)外研究現(xiàn)狀10-14
• 1.2.1 基于機(jī)器視覺的表面缺陷檢測(cè)系統(tǒng)研究現(xiàn)狀11-12
• 1.2.2 GPU并行計(jì)算及其在缺陷檢測(cè)系統(tǒng)中的應(yīng)用12-14
• 1.3 本文的研究?jī)?nèi)容14-15
• 1.4 本文的組織結(jié)構(gòu)15-16
• 2 相關(guān)技術(shù)介紹16-20
• 2.1 OpenCV算法庫(kù)16
• 2.2 CUDA編程16-18
• 2.3 線陣攝像機(jī)18-19
• 2.4 本章小結(jié)19-20
• 3 系統(tǒng)總體框架20-26
• 3.1 系統(tǒng)硬件平臺(tái)20-23
• 3.1.1 成像裝置21-22
• 3.1.2 同步裝置22
• 3.1.3 數(shù)據(jù)處理平臺(tái)22-23
• 3.2 軟件總體框架23-24
• 3.3 本章小結(jié)24-26
• 4 軟件詳細(xì)設(shè)計(jì)26-61
• 4.1 消息管理26-31
• 4.1.1 通信協(xié)議27-28
• 4.1.2 會(huì)話管理28-31
• 4.2 資源管理31-52
• 4.2.1 數(shù)據(jù)庫(kù)管理31-38
• 4.2.2 算法管理38-42
• 4.2.3 攝像機(jī)管理42-48
• 4.2.4 檢測(cè)任務(wù)管理48-52
• 4.3 關(guān)鍵業(yè)務(wù)處理52-59
• 4.3.1 采集圖像開始與停止52-57
• 4.3.2 缺陷檢測(cè)開始與停止57-59
• 4.4 本章小結(jié)59-61
• 5 衛(wèi)生用品表面缺陷檢測(cè)算法61-70
• 5.1 缺陷檢測(cè)算法設(shè)計(jì)61-64
• 5.1.1 圖像預(yù)處理61
• 5.1.2 缺陷判定61-64
• 5.2 缺陷檢測(cè)算法GPU加速64-68
• 5.2.1 面積檢測(cè)GPU加速64-65
• 5.2.2 斑點(diǎn)檢測(cè)GPU加速65-67
• 5.2.3 模板檢測(cè)GPU加速67-68
• 5.3 缺陷檢測(cè)算法流水線實(shí)現(xiàn)68-69
• 5.4 本章小結(jié)69-70
• 6 系統(tǒng)測(cè)試及結(jié)果分析70-81
• 6.1 測(cè)試概要70-72
• 6.1.1 測(cè)試環(huán)境70-71
• 6.1.2 測(cè)試內(nèi)容71-72
• 6.2 功能測(cè)試72-76
• 6.2.1 攝像機(jī)管理72-73
• 6.2.2 算法管理73-74
• 6.2.3 檢測(cè)任務(wù)管理74-75
• 6.2.4 系統(tǒng)設(shè)置75-76
• 6.3 性能測(cè)試76-79
• 6.3.1 缺陷檢測(cè)算法GPU加速測(cè)試78-79
• 6.3.2 缺陷檢測(cè)算法流水線加速測(cè)試79
• 6.3.3 缺陷檢測(cè)最大速度測(cè)試79
• 6.4 本章小結(jié)79-81
• 7 總結(jié)與展望81-83
• 7.1 總結(jié)81
• 7.2 展望81-83
• 參考文獻(xiàn)83-86
• 作者簡(jiǎn)歷86

【相似文獻(xiàn)】

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