本文關(guān)鍵詞：光通信濾光片外觀缺陷自動(dòng)檢測(cè)系統(tǒng)任務(wù)調(diào)度優(yōu)化方法，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

【摘要】：濾光片作為光通信中關(guān)鍵光學(xué)元件之一,其品質(zhì)極大影響光通信的質(zhì)量和發(fā)展。濾光片作為一種結(jié)構(gòu)脆弱的光學(xué)器件,制造過(guò)程比較復(fù)雜,出現(xiàn)次品的概率較高。而傳統(tǒng)的濾光片檢測(cè)技術(shù)較為落后,主要依靠人工肉眼檢測(cè),濾光片品質(zhì)很難得到保證更無(wú)法滿足企業(yè)大規(guī)�；a(chǎn)的需要,所以提高濾光片外觀檢測(cè)效率已成為行業(yè)亟需解決的問(wèn)題。本文以“光通信濾光片外觀缺陷自動(dòng)檢測(cè)系統(tǒng)任務(wù)調(diào)度優(yōu)化方法”為題,在基于聯(lián)合信息熵特征選擇的濾光片外觀缺陷檢測(cè)工作原理上設(shè)計(jì)了濾光片外觀缺陷自動(dòng)檢測(cè)分類軟件,并為了追求其實(shí)時(shí)性分別研究此軟件在運(yùn)行中系統(tǒng)可選擇的幾種調(diào)度算法,并對(duì)算法進(jìn)行優(yōu)化,最終實(shí)現(xiàn)實(shí)時(shí)快速準(zhǔn)確的對(duì)濾光片外觀缺陷進(jìn)行檢測(cè)分類。論文研究成果對(duì)于促進(jìn)濾光片檢測(cè)理論和技術(shù)的發(fā)展具有重要的學(xué)術(shù)價(jià)值和實(shí)際應(yīng)用意義。本文研究工作得到了廣東省部產(chǎn)學(xué)研結(jié)合項(xiàng)目(2012B091100057)的資助。論文首先分析濾光片缺陷檢測(cè)的總體需求,設(shè)計(jì)出基于聯(lián)合信息熵特征選擇的濾光片外觀缺陷分類軟件,并研究基于經(jīng)典調(diào)度算法的濾光片外觀缺陷檢測(cè)過(guò)程和基于改進(jìn)調(diào)度算法的濾光片外觀缺陷檢測(cè)過(guò)程,并進(jìn)行優(yōu)化設(shè)計(jì),實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證了優(yōu)化方法的可行性。主要工作包括:⑴針對(duì)目前濾光片外觀缺陷檢測(cè)中現(xiàn)有基于信息論的特征選擇算法只考慮單個(gè)的相關(guān)性,提出了一種基于聯(lián)合信息熵的特征選擇算法,它的優(yōu)勢(shì)是探討了多個(gè)缺陷特征與類別之間的相關(guān)性。實(shí)驗(yàn)分析,得出此算法的分類性能較其他算法高,且算法適用于大樣本、具有快速選擇最相關(guān)特征的優(yōu)點(diǎn),能正確識(shí)別濾光片的4類缺陷,包括點(diǎn)、印子、劃痕、崩,且其缺陷識(shí)別正確率為100%;⑵做出濾光片外觀缺陷檢測(cè)過(guò)程的有向無(wú)環(huán)圖并逐步改進(jìn),介紹兩種經(jīng)典調(diào)度算法,基于先排隊(duì)先服務(wù)的缺陷檢測(cè)過(guò)程任務(wù)和基于短任務(wù)優(yōu)先的陷檢測(cè)過(guò)程任務(wù);⑶基于改進(jìn)調(diào)度算法的濾光片外觀缺陷檢測(cè)過(guò)程任務(wù),介紹了兩種改進(jìn)后的調(diào)度算法,基于時(shí)間片輪轉(zhuǎn)法的缺陷檢測(cè)過(guò)程任務(wù)優(yōu)化和基于多級(jí)時(shí)間片法的缺陷檢測(cè)過(guò)程任務(wù)優(yōu)化,并對(duì)其進(jìn)行了優(yōu)化;⑷搭建濾光片外觀缺陷檢測(cè)平臺(tái),包括光學(xué)采集的CCD相機(jī)、鏡頭、光源的選擇,設(shè)計(jì)運(yùn)行濾光片外觀缺陷分類軟件并分別選擇四種不同調(diào)度算法,最后對(duì)實(shí)驗(yàn)結(jié)果進(jìn)行分析。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,濾光片外觀缺陷分類軟件選擇多級(jí)時(shí)間片調(diào)度算法時(shí),拍照完成時(shí)間、缺陷檢測(cè)完成時(shí)間均最短,比典型模型算法節(jié)約了2/3的時(shí)間。
【關(guān)鍵詞】：濾光片 視覺(jué)檢測(cè) 缺陷識(shí)別 多處理器實(shí)時(shí)調(diào)度
【學(xué)位授予單位】：華南理工大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2015
【分類號(hào)】：TN929.1
【目錄】：

• 摘要5-7
• ABSTRACT7-11
• 第一章 緒論11-19
• 1.1 課題提出背景及研究意義11
• 1.2 光通信濾光片外觀缺陷檢測(cè)系統(tǒng)指標(biāo)11-13
• 1.3 課題相關(guān)內(nèi)容的國(guó)內(nèi)外研究現(xiàn)狀13-17
• 1.3.1 外觀缺陷視覺(jué)檢測(cè)研究進(jìn)展13-16
• 1.3.2 多任務(wù)多處理器調(diào)度技術(shù)研究進(jìn)展16-17
• 1.4 論文主要研究?jī)?nèi)容及章節(jié)安排17-19
• 第二章 基于聯(lián)合信息熵特征選擇的濾光片外觀缺陷檢測(cè)工作原理19-34
• 2.1 引言19
• 2.2 基于聯(lián)合信息熵特征選擇的濾光片外觀缺陷檢測(cè)機(jī)理與框架19-21
• 2.3 基于聯(lián)合信息熵特征選擇算法21-26
• 2.4 基于支持向量機(jī)的濾光片缺陷分類技術(shù)26-28
• 2.5 濾光片缺陷檢測(cè)實(shí)驗(yàn)結(jié)果與分析28-32
• 2.6 本章小結(jié)32-34
• 第三章 基于經(jīng)典調(diào)度算法的濾光片外觀缺陷檢測(cè)過(guò)程34-44
• 3.1 引言34
• 3.2 有向無(wú)環(huán)圖表示方法34-35
• 3.3 濾光片外觀缺陷檢測(cè)過(guò)程的有向無(wú)環(huán)圖表示35-38
• 3.4 基于先排隊(duì)先服務(wù)的缺陷檢測(cè)過(guò)程任務(wù)調(diào)度方法38-40
• 3.4.1 先排隊(duì)先服務(wù)調(diào)度算法38
• 3.4.2 缺陷檢測(cè)過(guò)程先排隊(duì)先服務(wù)調(diào)度算法調(diào)度38-40
• 3.5 基于短任務(wù)優(yōu)先的陷檢測(cè)過(guò)程任務(wù)調(diào)度方法40-43
• 3.5.1 短任務(wù)優(yōu)先調(diào)度算法40-42
• 3.5.2 缺陷檢測(cè)過(guò)程短任務(wù)優(yōu)先調(diào)度算法調(diào)度42-43
• 3.6 本章小結(jié)43-44
• 第四章 基于改進(jìn)調(diào)度算法的濾光片外觀缺陷檢測(cè)過(guò)程任務(wù)44-51
• 4.1 引言44
• 4.2 基于時(shí)間片輪轉(zhuǎn)法的缺陷檢測(cè)過(guò)程任務(wù)優(yōu)化44-47
• 4.2.1 時(shí)間片輪轉(zhuǎn)法44-46
• 4.2.2 缺陷檢測(cè)過(guò)程時(shí)間片輪轉(zhuǎn)法算法優(yōu)化46-47
• 4.3 基于多級(jí)時(shí)間片法的缺陷檢測(cè)過(guò)程任務(wù)優(yōu)化47-50
• 4.3.1 多級(jí)時(shí)間片法47-49
• 4.3.2 缺陷檢測(cè)過(guò)程多級(jí)時(shí)間片算法優(yōu)化49-50
• 4.4 本章小結(jié)50-51
• 第五章 光通信濾光片自動(dòng)分類精密檢測(cè)實(shí)驗(yàn)51-64
• 5.1 引言51
• 5.2 光通信濾光片自動(dòng)分類精密檢測(cè)實(shí)驗(yàn)平臺(tái)51-57
• 5.2.1 圖像采集系統(tǒng)介紹51-55
• 5.2.2 X-Y精密工作臺(tái)55-56
• 5.2.3 上位機(jī)硬件與軟件56-57
• 5.3 濾光片外觀缺陷檢測(cè)系統(tǒng)任務(wù)調(diào)度算法測(cè)試57-63
• 5.3.1 具體實(shí)驗(yàn)57-61
• 5.3.2 實(shí)驗(yàn)結(jié)果與討論61-63
• 5.4 本章小結(jié)63-64
• 結(jié)論與展望64-66
• 參考文獻(xiàn)66-71
• 致謝71-72
• 附件72

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  本文關(guān)鍵詞：光通信濾光片外觀缺陷自動(dòng)檢測(cè)系統(tǒng)任務(wù)調(diào)度優(yōu)化方法，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

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本文編號(hào)：367895