隨著現(xiàn)代工業(yè)技術(shù)的發(fā)展,工廠(chǎng)生產(chǎn)規(guī)模不斷擴(kuò)大,生產(chǎn)模式也越來(lái)越多,生產(chǎn)企業(yè)已經(jīng)將工作的重點(diǎn)從保證數(shù)量轉(zhuǎn)移到保證質(zhì)量上。目前在工業(yè)生產(chǎn)領(lǐng)域,工廠(chǎng)對(duì)于汽車(chē)空調(diào)貯液器的表面劃痕檢測(cè)方式依舊停留肉眼識(shí)別,這種檢測(cè)方式費(fèi)時(shí)費(fèi)力,主觀誤差較大,為了滿(mǎn)足自動(dòng)化生產(chǎn)模式,提高檢測(cè)速度和準(zhǔn)確度,開(kāi)展貯液器表面劃痕檢測(cè)系統(tǒng)的研究具有重要的現(xiàn)實(shí)意義。為了改變表面劃痕檢測(cè)模式,幫助汽車(chē)空調(diào)貯液器生產(chǎn)廠(chǎng)家在生產(chǎn)環(huán)節(jié)能夠快速檢測(cè)出貯液器的表面劃痕,減少人力輸出,降低誤差率,結(jié)合總體設(shè)計(jì)要求,設(shè)計(jì)了一種基于深度學(xué)習(xí)的汽車(chē)空調(diào)貯液器表面劃痕的自動(dòng)檢測(cè)系統(tǒng),論文研究的主要內(nèi)容包括以下幾方面:首先,文章分析了傳統(tǒng)的目標(biāo)檢測(cè)算法和基于深度卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的目標(biāo)檢測(cè)算法,以及兩階段和單階段檢測(cè)算法,通過(guò)介紹基于YOLOv3的表面劃痕檢測(cè)模型,引出了數(shù)據(jù)集建立、采集圖片的標(biāo)注、評(píng)價(jià)指標(biāo)選取、網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)搭建、參數(shù)確定等內(nèi)容。其次,對(duì)汽車(chē)空調(diào)貯液器存在的表面劃痕問(wèn)題進(jìn)行研究,采取全自動(dòng)化的檢測(cè)工藝完成劃痕檢測(cè),同時(shí)分析針對(duì)空調(diào)貯液器表面劃痕進(jìn)行自動(dòng)檢測(cè)設(shè)備的功能要求,詳細(xì)分析了各個(gè)分支機(jī)構(gòu)的工作流程。而后,根據(jù)汽車(chē)空調(diào)貯液器表面劃痕全自... 

【文章來(lái)源】：長(zhǎng)春工業(yè)大學(xué)吉林省

【文章頁(yè)數(shù)】：77 頁(yè)

【學(xué)位級(jí)別】：碩士

【文章目錄】：
摘要
Abstract
第1章 緒論
    1.1 研究背景及意義
    1.2 國(guó)內(nèi)外表面缺陷檢測(cè)的研究現(xiàn)狀
        1.2.1 國(guó)外發(fā)展現(xiàn)狀
        1.2.2 國(guó)內(nèi)發(fā)展現(xiàn)狀
    1.3 論文框架安排及主要研究?jī)?nèi)容
        1.3.1 論文總體框架
        1.3.2 論文主要研究?jī)?nèi)容
第2章 圖像檢測(cè)算法與卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
    2.1 檢測(cè)方法發(fā)展歷程
    2.2 基于深度卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的目標(biāo)檢測(cè)算法
        2.2.1 深度卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的基本概念
        2.2.2 基于深度學(xué)習(xí)的表面劃痕檢測(cè)方法
    2.3 汽車(chē)空調(diào)貯液器表面劃痕數(shù)據(jù)庫(kù)研究
        2.3.1 表面劃痕數(shù)據(jù)庫(kù)研究
        2.3.2 表面劃痕數(shù)據(jù)集標(biāo)注
    2.4 表面劃痕檢測(cè)模型評(píng)價(jià)指標(biāo)研究
    2.5 基于YOLOv3的汽車(chē)空調(diào)貯液器表面劃痕檢測(cè)模型
    2.6 本章小結(jié)
第3章 汽車(chē)空調(diào)貯液器表面劃痕檢測(cè)設(shè)備整機(jī)研究
    3.1 汽車(chē)空調(diào)貯液器表面劃痕檢測(cè)設(shè)備功能結(jié)構(gòu)研究
    3.2 設(shè)備整機(jī)設(shè)計(jì)
    3.3 自動(dòng)上料機(jī)構(gòu)設(shè)計(jì)與流程分析
        3.3.1 自動(dòng)上料原理研究
        3.3.2 自動(dòng)上料結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)
    3.4 視覺(jué)檢測(cè)系統(tǒng)設(shè)計(jì)
        3.4.1 光學(xué)圖像采集系統(tǒng)
    3.5 卸料機(jī)構(gòu)
    3.6 本章小結(jié)
第4章 檢測(cè)設(shè)備下位機(jī)控制系統(tǒng)設(shè)計(jì)
    4.1 控制系統(tǒng)結(jié)構(gòu)與功能分析
        4.1.1 控制系統(tǒng)硬件結(jié)構(gòu)組成
        4.1.2 控制系統(tǒng)功能分析
    4.2 下位機(jī)控制系統(tǒng)設(shè)計(jì)
        4.2.1 PLC選型
        4.2.2 PLC通信方式設(shè)置
        4.2.3 I/O地址分配
    4.3 電機(jī)與驅(qū)動(dòng)模塊設(shè)計(jì)
        4.3.1 電機(jī)選型
        4.3.2 步進(jìn)電機(jī)驅(qū)動(dòng)器的選型
        4.3.3 步進(jìn)電機(jī)驅(qū)動(dòng)器與步進(jìn)電機(jī)接口電路設(shè)計(jì)
    4.4 下位機(jī)PLC軟件程序設(shè)計(jì)
        4.4.1 下位機(jī)編程分析
        4.4.2 PLC梯形圖編程
    4.5 本章小結(jié)
第5章 上位機(jī)操作軟件和控制系統(tǒng)設(shè)計(jì)
    5.1 軟件研發(fā)的意義
    5.2 多線(xiàn)程應(yīng)用
        5.2.1 多線(xiàn)程和多進(jìn)程比較
    5.3 上位機(jī)開(kāi)發(fā)平臺(tái)選擇
    5.4 控制系統(tǒng)軟件功能需求分析
    5.5 控制界面設(shè)計(jì)
        5.5.1 界面功能模塊設(shè)計(jì)
        5.5.2 總界面設(shè)計(jì)
        5.5.3 參數(shù)設(shè)置模塊設(shè)計(jì)
        5.5.4 運(yùn)動(dòng)控制模塊設(shè)計(jì)
        5.5.5 視頻控制模塊設(shè)計(jì)
        5.5.6 單步檢測(cè)模塊設(shè)計(jì)
        5.5.7 開(kāi)始檢測(cè)模塊設(shè)計(jì)
        5.5.8 停止檢測(cè)模塊設(shè)計(jì)
    5.6 系統(tǒng)控制流程設(shè)計(jì)
    5.7 測(cè)試實(shí)驗(yàn)與數(shù)據(jù)分析
        5.7.1 劃痕分級(jí)試驗(yàn)
        5.7.2 劃痕檢測(cè)設(shè)備測(cè)試
    5.8 本章小結(jié)
第6章 總結(jié)與展望
    6.1 總結(jié)
    6.2 展望
致謝
參考文獻(xiàn)
作者簡(jiǎn)介
攻讀碩士學(xué)位期間研究成果


【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
[1]步進(jìn)電機(jī)和交流伺服電機(jī)性能綜合比較[J]. 韓軍浩.  通訊世界. 2019(05)
[2]基于TINY-YOLO的嵌入式人臉檢測(cè)系統(tǒng)設(shè)計(jì)[J]. 游忍,周春燕,劉明華,邵延華,展華益.  工業(yè)控制計(jì)算機(jī). 2019(03)
[3]焊接缺陷磁光成像紋理特征GLCM-Gabor識(shí)別方法[J]. 藍(lán)重洲,高向東,馬女杰,張南峰.  焊接學(xué)報(bào). 2018(06)
[4]基于灰度-梯度共生矩陣的串聯(lián)故障電弧特征[J]. 郭鳳儀,鄧勇,王智勇,游江龍,高洪鑫.  電工技術(shù)學(xué)報(bào). 2018(01)
[5]多線(xiàn)程技術(shù)在數(shù)據(jù)通信中的應(yīng)用探究[J]. 范筱朔.  電腦迷. 2017(11)
[6]Detection of surface cutting defect on magnet using Fourier image reconstruction[J]. 王福亮,左博.  Journal of Central South University. 2016(05)
[7]基于濾波差分的雙閾值弱劃痕提取算法[J]. 李晨,楊甬英,熊浩亮,劉東,謝世斌,李陽(yáng),白劍,沈亦兵,姜宏振,劉旭,李東,陳波.  強(qiáng)激光與粒子束. 2015(07)
[8]基于多激光線(xiàn)的鋼軌表面缺陷在線(xiàn)檢測(cè)方法[J]. 周鵬,徐科,張春陽(yáng),楊朝霖.  工程科學(xué)學(xué)報(bào). 2015(S1)
[9]基于紋理周期性分析的織物疵點(diǎn)檢測(cè)方法[J]. 祝雙武,郝重陽(yáng).  計(jì)算機(jī)工程與應(yīng)用. 2012(21)
[10]基于FPGA的兩相步進(jìn)電機(jī)細(xì)分驅(qū)動(dòng)器設(shè)計(jì)[J]. 任勇,張文超.  杭州電子科技大學(xué)學(xué)報(bào). 2011(02)

碩士論文
[1]陶瓷插芯全自動(dòng)檢測(cè)技術(shù)及設(shè)備研發(fā)[D]. 張哲.浙江理工大學(xué) 2019
[2]基于圖像處理的鋼軌表面缺陷檢測(cè)與定位研究[D]. 李曉梅.蘭州交通大學(xué) 2018
[3]雪糕棒表面缺陷在線(xiàn)視覺(jué)檢測(cè)方法研究[D]. 朱蕊.沈陽(yáng)工業(yè)大學(xué) 2018
[4]雪糕棒質(zhì)量在線(xiàn)視覺(jué)檢測(cè)系統(tǒng)研制[D]. 成麗佳.沈陽(yáng)工業(yè)大學(xué) 2016
[5]基于光學(xué)特性的數(shù)字圖像取證技術(shù)的研究[D]. 房樹(shù)娟.東華大學(xué) 2016
[6]基于PLC的試卷信息采集設(shè)備控制系統(tǒng)設(shè)計(jì)及研究[D]. 張春亮.河北工業(yè)大學(xué) 2014



本文編號(hào)：3187398