近幾年來,我國汽車產(chǎn)量持續(xù)穩(wěn)定增長,連續(xù)9年蟬聯(lián)世界第一,這給汽車相關(guān)企業(yè)帶來了機(jī)遇和挑戰(zhàn)。汽車輪轂作為汽車重要的零部件,其在生產(chǎn)制造運(yùn)輸過程中需要根據(jù)實(shí)際情況對輪轂進(jìn)行分類識(shí)別。現(xiàn)有的輪轂智能分類系統(tǒng)采用傳統(tǒng)的計(jì)算機(jī)視覺算法,一方面其需要人工確定提取的特征,費(fèi)時(shí)費(fèi)力且特征的魯棒性能較差;另一方面,系統(tǒng)的集成度高,很難進(jìn)行二次開發(fā)。因此,本文以機(jī)器學(xué)習(xí)為核心設(shè)計(jì)了一套汽車輪轂智能分類系統(tǒng)。首先,在對國內(nèi)外相關(guān)技術(shù)進(jìn)行研究的基礎(chǔ)上,結(jié)合工廠實(shí)際情況設(shè)計(jì)輪轂智能分類識(shí)別系統(tǒng)方案,確定了系統(tǒng)的軟硬件選型。其次,分別研究了傳統(tǒng)的圖像特征提取方法與基于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的特征提取方法。在傳統(tǒng)的圖像特征提取中重點(diǎn)研究了圖像去噪,圖像分割以及輪轂的半徑,中心孔洞,轉(zhuǎn)動(dòng)慣量特征提取方法。在卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中以VGG網(wǎng)絡(luò)為基礎(chǔ)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)與參數(shù)設(shè)計(jì),并在網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練中引入并行計(jì)算。最后,針對標(biāo)準(zhǔn)輪轂與同類別不同系列輪轂分類分別提出方案。針對標(biāo)準(zhǔn)輪轂分類,本文從預(yù)處理復(fù)雜度,算法效率,分類準(zhǔn)確性,算法魯棒性四個(gè)方面對比了傳統(tǒng)輪轂圖像分類方案與基于機(jī)器學(xué)習(xí)的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分類方案。最終確定以VGG網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行圖像分類。在檢...

【文章頁數(shù)】：85 頁

【學(xué)位級別】：碩士

【文章目錄】：
摘要
abstract
第一章 緒論
    1.1 研究背景及意義
        1.1.1 研究背景
        1.1.2 研究意義
    1.2 國內(nèi)外研究現(xiàn)狀
        1.2.1 國外研究現(xiàn)狀
        1.2.2 國內(nèi)研究現(xiàn)狀
    1.3 機(jī)器學(xué)習(xí)研究現(xiàn)狀
        1.3.1 機(jī)器學(xué)習(xí)概述
        1.3.2 卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)理論研究
        1.3.3 機(jī)器學(xué)習(xí)在輪轂分類中的應(yīng)用
    1.4 主要研究內(nèi)容
第二章 系統(tǒng)設(shè)計(jì)
    2.1 系統(tǒng)方案
    2.2 硬件部分
    2.3 PLC控制模塊
    2.4 軟件部分
    2.5 本章小結(jié)
第三章 圖像特征提取
    3.1 傳統(tǒng)圖像特征提取
        3.1.1 圖像預(yù)處理
        3.1.2 輪廓圓提取
        3.1.3 中心孔洞提取
        3.1.4 轉(zhuǎn)動(dòng)慣量參數(shù)
    3.2 基于機(jī)器學(xué)習(xí)的圖像特征提取
        3.2.1 基于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的圖像預(yù)處理
        3.2.2 卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)
        3.2.3 卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)參數(shù)設(shè)計(jì)
    3.3 本章小結(jié)
第四章 基于機(jī)器學(xué)習(xí)的分類器
    4.1 數(shù)據(jù)集與實(shí)驗(yàn)環(huán)境
    4.2 決策樹
    4.3 支持向量機(jī)
    4.4 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
    4.5 本章小結(jié)
第五章 實(shí)驗(yàn)結(jié)果與分析
    5.1 數(shù)據(jù)集與實(shí)驗(yàn)環(huán)境
    5.2 特征提取
    5.3 結(jié)果與分析
        5.3.1 標(biāo)準(zhǔn)輪轂分類方案分析
        5.3.2 同類不同系列輪轂分類方案分析
    5.4 本章小結(jié)
第六章 總結(jié)與展望
    6.1 工作總結(jié)
    6.2 工作展望
參考文獻(xiàn)
致謝
作者攻讀學(xué)位期間發(fā)表的學(xué)術(shù)論文目錄



本文編號(hào)：3736353