【摘要】：滿足“一刀切”模式的矩形件下料優(yōu)化在石材切割、木材工業(yè)、玻璃加工等行業(yè)都具有廣泛的應(yīng)用前景,對(duì)矩形件下料優(yōu)化算法的研究可以有效提高存在下料工序企業(yè)的經(jīng)濟(jì)效益,起到優(yōu)化資源配置、改善加工模式、促進(jìn)生產(chǎn)的作用。因木材含有缺陷的材料特性會(huì)給木板材(下文簡(jiǎn)稱為板材)的下料工作造成較多干擾,致使很多優(yōu)化算法并不能直接在板材下料加工過(guò)程中得以應(yīng)用,因此本文提出了一種考慮缺陷情況的下料優(yōu)化方法,該方法能夠有效解決無(wú)缺陷板材和含缺陷板材的矩形件下料優(yōu)化問(wèn)題。因?yàn)榘宀闹锌赡軙?huì)含有缺陷,所以本文提出了以下方法進(jìn)行板材的下料優(yōu)化:首先,利用計(jì)算機(jī)視覺(jué)技術(shù)進(jìn)行板材缺陷的檢測(cè),獲取缺陷信息,剔除不合格材料,定位缺陷位置。對(duì)于像藍(lán)變這類木材加工過(guò)程中不允許存在的缺陷本文提出運(yùn)用Hue-RGB識(shí)別技術(shù)對(duì)木材是否發(fā)生藍(lán)變進(jìn)行檢測(cè);對(duì)于其他類型的木材缺陷(節(jié)子、裂縫等)本文使用Otsu's方法的最佳全局閾值處理、閾值分割、形態(tài)學(xué)方法、區(qū)域描述子等對(duì)板材(木材單板)所含缺陷進(jìn)行了識(shí)別和木材缺陷位置坐標(biāo)的提取。在上一步的基礎(chǔ)上,設(shè)計(jì)了一種啟發(fā)式算法對(duì)不含缺陷的板材進(jìn)行下料優(yōu)化,再將計(jì)算機(jī)視覺(jué)獲得的缺陷位置信息考慮到優(yōu)化排樣過(guò)程中,該方法能夠有效解決含缺陷板材的下料優(yōu)化問(wèn)題。然后,為該下料優(yōu)化算法設(shè)計(jì)制作了 GUI,通過(guò)GUI可以直觀的獲取原材料大小、待下料零件尺寸、下料優(yōu)化結(jié)果排布、板材利用率等信息。而且該GUI可以人工設(shè)定板材缺陷位置信息,使其具備了較好的實(shí)用性和可維護(hù)性。運(yùn)用上述方法對(duì)相關(guān)問(wèn)題進(jìn)行處理獲得了以下結(jié)果:(1)運(yùn)用Hue-RGB方法對(duì)藍(lán)變木材的檢測(cè)準(zhǔn)確率、查全率、誤檢率以及平均檢測(cè)用時(shí)分別為 85.37%、97.22%、3.66%和 0.79 秒;(2)結(jié)合Otsu's法、閾值分割、形態(tài)學(xué)方法和區(qū)域描述子等工具對(duì)節(jié)子、裂縫等缺陷檢測(cè)的準(zhǔn)確率、查全率和平均檢測(cè)用時(shí)分別為93.7%、99.72%和0.48秒;(3)運(yùn)用本文所提出的下料優(yōu)化算法對(duì)含缺陷板材的矩形件進(jìn)行下料優(yōu)化能夠使板材的平均利用率達(dá)到91.33%。上述結(jié)果證明了本文運(yùn)用MATLAB軟件通過(guò)計(jì)算機(jī)視覺(jué)技術(shù)、數(shù)字圖像處理技術(shù)、啟發(fā)式算法和簡(jiǎn)單的人機(jī)交互技術(shù)實(shí)現(xiàn)了對(duì)含有缺陷板材進(jìn)行優(yōu)化下料的設(shè)計(jì)初衷。通過(guò)實(shí)例分析證明了該設(shè)計(jì)能夠基本滿足“一刀切”下料要求的同時(shí)能有效的解決含缺陷板材的矩形件下料問(wèn)題。
【學(xué)位授予單位】：東北林業(yè)大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2019
【分類號(hào)】：TS65
【圖文】：

實(shí)現(xiàn)實(shí)時(shí)優(yōu)化下料的板材下料系統(tǒng)，是提高木材利用率的必由之路。逡逑１＿３研究?jī)?nèi)容和技術(shù)方法逡逑本文技術(shù)路線如圖１－１所示，主要研究?jī)?nèi)容分為以下幾個(gè)部分：逡逑（１）

２相關(guān)理論綜述逡逑２．１數(shù)字圖像處理基本概念逡逑數(shù)字圖像是由有限個(gè)元素組成的，如圖２－１、圖２－２所示，每個(gè)元素（像素）都有一個(gè)特逡逑定的位置和幅值。將一幅圖像進(jìn)行坐標(biāo)化，其中（ｘ，ｙ）是空間（平面）坐標(biāo)，這時(shí)便可以通過(guò)逡逑一個(gè)二維函數(shù)／（ｘ，：ｙ）來(lái)定義該幅圖像，坐標(biāo)（ｘ，ｙ）處的強(qiáng)度或灰度定義為圖像在該點(diǎn)的幅值／。逡逑當(dāng)Ｘ，ｙ和幅值／是有限的離散數(shù)值時(shí)，我們將該圖像稱之為數(shù)字圖像Ｗ圖２－２繪制程序見(jiàn)逡逑附錄１。逡逑Ｉ邐現(xiàn)．．．．．．．．．．Ｈ邐．．．．．．．邐ｒ．．．．．．．．．．．．逡逑Ｉ：、~栧義襄危掊危僦幔袼刈赍危模襄危保埃板澹刂幔鬯刈赍義賢跡玻蓖枷袷萁峁鼓Ｄ饌煎甕跡玻餐枷袢式峁雇煎義鮮滯枷翊恚ǎ模椋紓椋簦幔戾澹桑恚幔紓邋澹校潁錚悖澹螅螅椋睿紓�，它是指将图像信簰仾粦褖匌字信号并詳\眉撲沐義匣云浣寫淼墓獺Ｔ擻眉撲慊醞枷窠腥コ肷�、澡幙、竻箔、分割、提取特枕d儒義洗淼姆椒ê圖際�。辶x鮮滯枷褡鈐纈τ糜冢玻笆蘭停玻澳甏謀ㄖ叫幸擔(dān)怯捎謖嬲庖逕系氖滯枷翊礤義弦蟠罅康拇媧⒖占浜頹看蟮募撲隳芰�。倒P鋇募撲慊匠晌酥圃際滯枷翊砑際醴㈠義險(xiǎn)溝某鋼猓鋇劍玻笆蘭停叮澳甏跗�，才臭溨了人类历曙w系諞惶ㄇ看蟮階鬩災(zāi)蔥杏幸庖逋煎義舷翊砣撾竦募撲慊�，緩s復(fù)筧萘看媧⒖占浜拖允鞠低車募撲慊鴆鉸懔巳嗣嵌允滯枷皴義洗砑際醯男棖�。人脙S銜嬲幸庖宓氖滯枷翊砑際蹩梢宰匪蕕繳鮮蘭停叮澳甏恍╁義匣韉氖褂煤涂占湎钅康目�。自磻Z孀偶撲慊際醯慕

本文編號(hào)：2792288