【摘要】：隨著機器視覺系統(tǒng)在工業(yè)中的應用越來越廣泛,產品信息越來越多地以圖像數據的形式呈現。研究如何利用圖像數據對生產過程進行監(jiān)控已成為統(tǒng)計過程控制面臨的新課題。本文以具有一致性或存在特定模式的產品圖像為研究對象,針對偏移區(qū)域形狀未知、偏移數目未知、圖像中相鄰像素的灰度值存在高度相關關系等情況下的圖像數據監(jiān)控方法分別進行了研究。首先,針對偏移區(qū)域形狀未知的情況,提出了基于EWMA和區(qū)域生長的圖像數據監(jiān)控方法,給出了實施該方法的詳細步驟。利用仿真試驗考察了該方法在檢測偏移區(qū)域形狀規(guī)則、不規(guī)則時的效果,并與Megahed等提出的基于最大廣義似然比的圖像數據監(jiān)控方法進行了對比。結果表明,所提方法不僅能快速檢測出偏移,還能更準確地估計出偏移發(fā)生的區(qū)域。接著,針對偏移數目未知的情況,提出了基于廣義似然比之和的圖像數據監(jiān)控方法,介紹了實施該方法的詳細步驟。利用仿真試驗考察了該方法在檢測單個、多個偏移時的效果,并在檢測單個偏移時,與Megahed等提出的基于最大廣義似然比的圖像數據監(jiān)控方法進行了對比。結果表明,所提方法檢測效果優(yōu)于最大廣義似然比的圖像數據監(jiān)控方法。然后,針對圖像中相鄰像素的灰度值存在高度相關關系的情況,提出了基于多元廣義似然比的圖像數據監(jiān)控方法,給出了實施該方法的詳細步驟。利用仿真試驗考察了該方法在檢測單個、多個偏移時的效果,并在檢測單個偏移時,與Megahed等提出的基于最大廣義似然比的圖像數據監(jiān)控方法進行了對比。結果表明,所提方法檢測效果優(yōu)于最大廣義似然比的圖像數據監(jiān)控方法。最后,將基于多元廣義似然比的圖像數據監(jiān)控方法應用于實際案例中,應用結果表明,該方法不僅能快速檢測出偏移,還能提供偏移發(fā)生的時間、區(qū)域等信息,幫助員工對過程進行診斷,查找異常原因,盡早恢復過程。
[Abstract]:With the increasing application of machine vision system in industry, product information is presented in the form of image data more and more. How to use image data to monitor the production process has become a new subject of statistical process control. In this paper, the product images with consistent or specific patterns are taken as the research object. The shape of the migration region is unknown, and the number of the offsets is unknown. The methods of image data monitoring are studied under the condition that the gray values of adjacent pixels are highly correlated. Firstly, an image data monitoring method based on EWMA and region growth is proposed for the unknown shape of the offset region, and the detailed steps to implement the method are given. The effectiveness of this method in detecting irregular shape and shape of offset region is investigated by simulation experiments, and compared with the image data monitoring method based on maximum generalized likelihood ratio proposed by Megahed et al. The results show that the proposed method can not only detect the migration quickly, but also estimate the migration area more accurately. Then, an image data monitoring method based on the sum of generalized likelihood ratio is proposed, and the detailed steps to implement the method are introduced. The effectiveness of the method in detecting single or multiple offsets is investigated by simulation, and compared with the image data monitoring method based on the maximum generalized likelihood ratio proposed by Megahed et al. The results show that the proposed method is superior to the maximum generalized likelihood ratio method for image data monitoring. Then, a method of image data monitoring based on multivariate generalized likelihood ratio is proposed, and the detailed steps to implement the method are given in view of the high correlation between the gray values of adjacent pixels in the image. The effectiveness of the method in detecting single or multiple offsets is investigated by simulation, and compared with the image data monitoring method based on the maximum generalized likelihood ratio proposed by Megahed et al. The results show that the proposed method is superior to the maximum generalized likelihood ratio method for image data monitoring. Finally, the image data monitoring method based on multivariate generalized likelihood ratio is applied to practical cases. The application results show that the method can not only detect the migration quickly, but also provide information about the time and region of migration. Help employees diagnose the process, find the cause of the exception, and resume the process as soon as possible.
【學位授予單位】：天津大學
【學位級別】：博士
【學位授予年份】：2016
【分類號】：TP13

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本文編號：2428885