【摘要】：儲(chǔ)氣罐在人們的生產(chǎn)、生活當(dāng)中是不可缺少的存儲(chǔ)工具,因其應(yīng)用場(chǎng)合的特殊性,所以?xún)?chǔ)氣罐的安全合格要求至關(guān)重要。在工業(yè)生產(chǎn)中密封性是檢測(cè)儲(chǔ)氣罐是否安全合格的一個(gè)重要方法。傳統(tǒng)的氣密性檢測(cè)方法是浸泡、涂抹方法,人工去檢測(cè)是否有氣泡產(chǎn)生從而判斷出泄漏情況,效率低下,存在誤判的情況。機(jī)器視覺(jué)是人工智能領(lǐng)域發(fā)展迅速的一個(gè)方向,也是現(xiàn)在國(guó)內(nèi)外學(xué)者研究的一個(gè)熱點(diǎn),它具有學(xué)科綜合性比較強(qiáng)的特點(diǎn)并與機(jī)器學(xué)習(xí)、深度學(xué)習(xí)結(jié)合應(yīng)用。機(jī)器視覺(jué)在工業(yè)上比較熱門(mén)的方向就是檢測(cè)和測(cè)量。其原理是通過(guò)機(jī)器視覺(jué)產(chǎn)品將待測(cè)產(chǎn)品轉(zhuǎn)換成圖像信號(hào),然后傳送給圖像處理系統(tǒng),得到被攝目標(biāo)的數(shù)字化信號(hào)信息,然后做出相應(yīng)的處理。本文旨在基于機(jī)器視覺(jué)的方法改善傳統(tǒng)的氣密性檢測(cè)方法。本文以某企業(yè)生產(chǎn)的規(guī)范化便攜式氧氣罐作為研究、檢測(cè)對(duì)象,在傳統(tǒng)方法的基礎(chǔ)上結(jié)合機(jī)器視覺(jué)方法對(duì)氧氣罐的氣密性進(jìn)行檢測(cè)。主要研究了密封儲(chǔ)氣罐的氣密性檢測(cè)方法在國(guó)內(nèi)外現(xiàn)狀和發(fā)展趨勢(shì),論述了文中幾種不同檢測(cè)方法的優(yōu)缺點(diǎn)。分析了機(jī)器視覺(jué)中光源系統(tǒng)的特性、影響光源系統(tǒng)的主要參數(shù)并總結(jié)出選擇光源的一些經(jīng)驗(yàn)和遵循原則;推導(dǎo)了如何從空間的一個(gè)物體點(diǎn)到相機(jī)圖像中的像素點(diǎn)、像素平面坐標(biāo)系、圖像物理坐標(biāo)系、相機(jī)坐標(biāo)系、世界坐標(biāo)系之間的轉(zhuǎn)換關(guān)系;論述了對(duì)待檢測(cè)運(yùn)動(dòng)目標(biāo)的檢測(cè)方法,在對(duì)比基于圖像、幀間差分的檢測(cè)方法、基于光流法運(yùn)動(dòng)的檢測(cè)方法、傳統(tǒng)單高斯方法的基礎(chǔ)上,并結(jié)合改進(jìn)的幀間差分方法、形態(tài)運(yùn)算、閾值化處理,對(duì)單高斯背景估計(jì)模型運(yùn)動(dòng)目標(biāo)檢測(cè)的方法進(jìn)行改進(jìn)。論述了輪廓檢測(cè)算法,應(yīng)用Freman鏈碼和圖像矩計(jì)算出氣泡的面積,中心坐標(biāo),實(shí)現(xiàn)氣泡定量計(jì)算。設(shè)計(jì)了必要的機(jī)械機(jī)構(gòu)部分,搭建實(shí)驗(yàn)平臺(tái)對(duì)檢測(cè)方法進(jìn)行了實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證。
【學(xué)位授予單位】：中北大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2019
【分類(lèi)號(hào)】：TP391.41;TE972
【圖文】：

境進(jìn)行蒸汽分析，若是分析到注入的氣體，則得出結(jié)論是該容器出相應(yīng)的處理。其方法的優(yōu)點(diǎn)是不受被測(cè)物體尺寸或者是結(jié)構(gòu)物體周?chē)h(huán)境進(jìn)行蒸汽分析即可。但該方法也存在一定的局限性要有一定程度的透氣性，而且需要在容器中加入易揮發(fā)物質(zhì)，且氣體不影響原有的物質(zhì)，而容器中的氣體或者是液體是多種多樣注入物質(zhì)沒(méi)有化學(xué)反應(yīng)，不影響容器本身的工作性能。，來(lái)自日本神戶(hù)大學(xué)工程研究院的 Sakagami, Takahide[10]等人研集的圖片檢測(cè)氣體泄露的檢測(cè)方法。紅外光譜檢測(cè)成像示意圖如把溫度比較高的物體或者是一個(gè)紅外線(xiàn)光源作為被測(cè)物體的背景式是背光打光，利用紅外相機(jī)拍攝照片然后分析光譜的特性，從，并且同時(shí)該論文指出理論上可以檢測(cè)氣體的泄露和氣體的類(lèi)型。

中北大學(xué)學(xué)位論文大康考迪亞大學(xué)的 SE Zahab，EM Abdelkader[11]等種實(shí)時(shí)的檢測(cè)系統(tǒng)模型，其原理是將無(wú)線(xiàn)加速度外部，有多個(gè)傳感器在多個(gè)閥門(mén)處。從每一個(gè)加之后用于識(shí)別每個(gè)傳感器上的檢測(cè)指數(shù)。對(duì)采集，如果檢測(cè)到的信號(hào)高于閾值的話(huà)，則識(shí)別為發(fā)失而已，如圖 1.2，是 SE Zahab 提出的檢測(cè)模型

睛長(zhǎng)時(shí)間看一個(gè)物體就會(huì)出現(xiàn)疲勞的現(xiàn)象，不同工人視力的不同，當(dāng)氣泡也會(huì)相應(yīng)較小，從而工人會(huì)造成氣密性的誤判和漏判。雖然我國(guó)研究和應(yīng)用起步相對(duì)來(lái)說(shuō)略晚于其他國(guó)家，但在黨的十八大召開(kāi)后按體布局‖以及《促進(jìn)新一代人工智能產(chǎn)業(yè)發(fā)展三年行動(dòng)計(jì)劃(2018-202高校、科研院所生產(chǎn)企業(yè)對(duì)人工智能和機(jī)器視覺(jué)、無(wú)損檢測(cè)的熱情更9 年中國(guó)科學(xué)技術(shù)大學(xué)的趙勇[12]利用人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對(duì)高壓氣密性檢測(cè)的溫度預(yù)測(cè)模型來(lái)應(yīng)用到高壓氣密性檢測(cè)上，建立了一種人工神經(jīng)網(wǎng)尤其對(duì)高壓氣密性的檢測(cè)精度有了較明顯的提高，人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中是些若干個(gè)神經(jīng)元并行互連構(gòu)成了人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。如圖 1.3 是一個(gè)人工輸入信號(hào)，w 是突觸強(qiáng)度或者是連接權(quán)，u 是線(xiàn)性組合輸出，也就是的凈輸入，b 是閾值，f(.)是激勵(lì)函數(shù)，y 是神經(jīng)元輸出。圖 1.4 所示多層前向的特例，它采用的是后向傳播算法，稱(chēng)之為 BP 算法（網(wǎng)絡(luò)

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本文編號(hào)：2766535