FPGA+计算机模式下纸病二次辨识方法研究
发布时间：2020-12-04 11:10
随着造纸工业的飞速发展,造纸生产自动化的不断提升,当前纸机纸幅愈加增宽、车速也不断增快,加之造纸纤维、工艺流程和机械设备等不确定因素存在,使得纸张抄造过程中面临更多缺陷（常见外观纸病）的风险,且人们对于纸质产品的质量要求也越来越高,传统的依靠人工检测纸张缺陷的检测技术已无法满足现实需要。因此,研究一种基于机器视觉的自动化检测设备成为首选解决方案,对于提高检测效率、提升纸病辨识精度显得尤为重要。本课题通过对造纸工业现场常见纸病成因及特征分析,研究分析现有纸病在线检测方案的优劣,提出了在FPGA+计算机模式下纸病二次辨识的技术方案,并在此基础上改进硬件平台,确定分类算法,开发纸病二次辨识软件系统。主要研究工作及内容如下:（1）纸病二次辨识技术方案的确定目前一般采用“工业相机+计算机”结构模式的纸病在线检测系统,分析其工作流程和一次辨识的工作方式,由于作为检测系统核心的计算机是以串行方式处理图像数据的,这使得其越来越难以实时处理高速、宽幅纸机产生的海量数据。针对该种模式检测系统日益受限的快速性和精确性瓶颈问题,提出了在“工业相机+FPGA+计算机”的检测系统结构模式下,实现纸病“二次辨识”的...
【文章来源】：陕西科技大学陕西省
【文章页数】：99 页
【学位级别】：硕士
【部分图文】：
007-2016年中板生产和消费情况
图 2-1 含多种 病的 张图像Fig. 2-1 Paper image containing a variety of paper diseases业现场，由于生产现场外部环境、制浆原料、造浆流送、抄有可能造成纸病产生，加之随着纸机车速提高和纸幅加宽、程中各类工艺条件的变更及生产设备的不停更换与完善等，样的生产环境下也会表现出纸病形态差异[39]，如由于网刷和、针眼、破洞、窟窿等同类不同形的纸病，使得纸病发生往点。统计各纸病类别，大致有 30 余种纸病，如：尘埃、孔洞、纹、破损、边缘裂缝、漏涂、皱折、刮痕、暗斑、亮斑及其病[40]，其中常见纸病有孔洞、黑斑、褶皱、划痕、亮斑和边类纸病为重点，讨论其特点、成因及可解决方案。眼、针眼、破洞、窟窿类纸病较为常见，仅凭人工肉眼即可迎光相见，其在纸页上常称该类小眼为孔眼或针眼，对于形状较大的则称为破洞或
图 2-2 孔洞图像Fig. 2-2 The hole image形状大小及出现有无规律性，可能由于网子破损、辊子上粘有浆料自身不均匀纯净，经压光和显纸病，多由于浆料中可能含有般情况下，浆料洁净匀称，主要头损坏等都有可能造成孔眼发生洁设备，尤其注意在清洁或修遗留杂物或损坏接缝等。
【参考文献】：
期刊论文
[1]基于自适应神经模糊推理系统的纸病二次辨识[J]. 王亚波,周强,王伟刚,王莹. 中国造纸. 2017(12)
[2]全球造纸工业与我国造纸化学品发展态势[J]. 夏华林. 华东纸业. 2017(01)
[3]基于机器视觉的纸病检测系统发展综述[J]. 周强,陈颖,沈天宇,齐璐. 中国造纸. 2016(05)
[4]CCD线扫描印品质量检测系统[J]. 张利锋,解凯,李桐,尧潞阳. 北京印刷学院学报. 2015(06)
[5]印品缺陷在线检测技术的应用现状及发展趋势[J]. 段华伟,汤树海. 印刷技术. 2015(24)
[6]基于改进邻域收缩法的非下采样Contourlet变换域红外图像去噪[J]. 齐乃新,曹立佳,杨小冈,陈世伟. 科学技术与工程. 2014(23)
[7]基于RBFNN模糊融合的纸病在线辨识[J]. 周强,杨雁南,刘勇,汤伟. 光子学报. 2013(08)
[8]基于FPGA的纸病预处理系统[J]. 刘勇,周强,刘涛,杨雁南. 中国造纸. 2013(08)
[9]改进的BP网络在纸病识别中的应用[J]. 魏爱娟,李茜,汤伟. 自动化与仪表. 2013(01)
[10]基于形状特征检测的手势感兴趣区提取方法[J]. 覃文军,杨金柱,赵大哲. 机器人技术与应用. 2012(06)
硕士论文
[1]基于机器视觉的端塞表面缺陷检测算法研究及实现[D]. 杜晞盟.陕西科技大学 2017
[2]基于FPGA的纸病检测系统关键技术研究[D]. 齐璐.陕西科技大学 2016
[3]实时高速视觉跟踪系统研制[D]. 张龙.华中科技大学 2016
[4]基于SVD和SVM的复杂背景噪声图像的纸病辨识[D]. 张慧.陕西科技大学 2015
[5]基于FPGA的纸病检测预处理系统的研究与实现[D]. 刘慧忠.陕西科技大学 2015
[6]基于图像分割的纸病检测算法研究[D]. 成亚维.陕西科技大学 2014
[7]纸张表面缺陷检测系统上位机软件开发[D]. 郭旭.哈尔滨工业大学 2013
[8]基于机器视觉的钢板表面缺陷检测系统的关键技术研究[D]. 董保全.浙江理工大学 2013
[9]基于机器视觉C/C++实现的纸病检测系统的研制[D]. 任鹏.陕西科技大学 2013
[10]纸张质量控制系统（QCS）应用技术研究[D]. 王伟.山东轻工业学院 2012
本文编号：2897495
【文章来源】：陕西科技大学陕西省
【文章页数】：99 页
【学位级别】：硕士
【部分图文】：
007-2016年中板生产和消费情况
图 2-1 含多种 病的 张图像Fig. 2-1 Paper image containing a variety of paper diseases业现场，由于生产现场外部环境、制浆原料、造浆流送、抄有可能造成纸病产生，加之随着纸机车速提高和纸幅加宽、程中各类工艺条件的变更及生产设备的不停更换与完善等，样的生产环境下也会表现出纸病形态差异[39]，如由于网刷和、针眼、破洞、窟窿等同类不同形的纸病，使得纸病发生往点。统计各纸病类别，大致有 30 余种纸病，如：尘埃、孔洞、纹、破损、边缘裂缝、漏涂、皱折、刮痕、暗斑、亮斑及其病[40]，其中常见纸病有孔洞、黑斑、褶皱、划痕、亮斑和边类纸病为重点，讨论其特点、成因及可解决方案。眼、针眼、破洞、窟窿类纸病较为常见，仅凭人工肉眼即可迎光相见，其在纸页上常称该类小眼为孔眼或针眼，对于形状较大的则称为破洞或
图 2-2 孔洞图像Fig. 2-2 The hole image形状大小及出现有无规律性，可能由于网子破损、辊子上粘有浆料自身不均匀纯净，经压光和显纸病，多由于浆料中可能含有般情况下，浆料洁净匀称，主要头损坏等都有可能造成孔眼发生洁设备，尤其注意在清洁或修遗留杂物或损坏接缝等。
【参考文献】：
期刊论文
[1]基于自适应神经模糊推理系统的纸病二次辨识[J]. 王亚波,周强,王伟刚,王莹. 中国造纸. 2017(12)
[2]全球造纸工业与我国造纸化学品发展态势[J]. 夏华林. 华东纸业. 2017(01)
[3]基于机器视觉的纸病检测系统发展综述[J]. 周强,陈颖,沈天宇,齐璐. 中国造纸. 2016(05)
[4]CCD线扫描印品质量检测系统[J]. 张利锋,解凯,李桐,尧潞阳. 北京印刷学院学报. 2015(06)
[5]印品缺陷在线检测技术的应用现状及发展趋势[J]. 段华伟,汤树海. 印刷技术. 2015(24)
[6]基于改进邻域收缩法的非下采样Contourlet变换域红外图像去噪[J]. 齐乃新,曹立佳,杨小冈,陈世伟. 科学技术与工程. 2014(23)
[7]基于RBFNN模糊融合的纸病在线辨识[J]. 周强,杨雁南,刘勇,汤伟. 光子学报. 2013(08)
[8]基于FPGA的纸病预处理系统[J]. 刘勇,周强,刘涛,杨雁南. 中国造纸. 2013(08)
[9]改进的BP网络在纸病识别中的应用[J]. 魏爱娟,李茜,汤伟. 自动化与仪表. 2013(01)
[10]基于形状特征检测的手势感兴趣区提取方法[J]. 覃文军,杨金柱,赵大哲. 机器人技术与应用. 2012(06)
硕士论文
[1]基于机器视觉的端塞表面缺陷检测算法研究及实现[D]. 杜晞盟.陕西科技大学 2017
[2]基于FPGA的纸病检测系统关键技术研究[D]. 齐璐.陕西科技大学 2016
[3]实时高速视觉跟踪系统研制[D]. 张龙.华中科技大学 2016
[4]基于SVD和SVM的复杂背景噪声图像的纸病辨识[D]. 张慧.陕西科技大学 2015
[5]基于FPGA的纸病检测预处理系统的研究与实现[D]. 刘慧忠.陕西科技大学 2015
[6]基于图像分割的纸病检测算法研究[D]. 成亚维.陕西科技大学 2014
[7]纸张表面缺陷检测系统上位机软件开发[D]. 郭旭.哈尔滨工业大学 2013
[8]基于机器视觉的钢板表面缺陷检测系统的关键技术研究[D]. 董保全.浙江理工大学 2013
[9]基于机器视觉C/C++实现的纸病检测系统的研制[D]. 任鹏.陕西科技大学 2013
[10]纸张质量控制系统（QCS）应用技术研究[D]. 王伟.山东轻工业学院 2012
本文编号：2897495
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