基于机器视觉的乳化炸药包装过程在线检测系统研究
发布时间：2020-06-03 05:15
【摘要】：药卷包装作为乳化炸药质量保证的最后一道工序,具有极其重要的作用。由于现场环境的复杂多变,乳化炸药在包装过程中可能会出现各种缺陷,如何高效准确的筛检出缺陷药卷是一个难题。本课题针对乳化炸药药卷包装缺陷问题,设计了基于机器视觉的药卷包装检测系统。课题主要研究内容包含5部分:(1)首先详细介绍了乳化炸药包装生产线的包装过程,随后总结了目前包装环节可能出现的炸药缺陷问题,提出利用机器视觉系统来保证乳化炸药包装生产线可靠运行的设计思路。(2)论述了机器视觉系统的工作流程、设计要求和期望达到的检测效果。采用模块化方式对系统进行了设计,并且详细的阐述了各模块的功能划分和所需达到的效果。(3)采用最优阈值、平滑滤波的方法来处理药卷图像。然后选用Sobel算法提取乳化炸药的边缘,并与canny、laplace等边缘检测方法进行了对比,对比结果凸显了 Sobel算法的优越性。最后描绘出药卷轮廓,获取药卷的形态特征,通过模板对比法检测出缺陷药卷。(4)采用了基于遗传算法优化的BP神经网络分类方法,用于药卷前景目标的分类。提取目标的形状特征作为网络的输入,将前景目标类别作为训练结果,通过不断的训练得到分类器的模型。实验结果表明,其分类效果比单独使用BP神经网络更加显著,能够有效的帮助操作人员获取生产线状态信息。(5)提出了机器视觉系统的整体设计方案,并完成了视觉系统各组成模块的软硬件设计。在硬件设计环节,根据炸药包装生产线环境、系统检测所期望达到目标精度等因素对设备进行了选型;在软件设计环节,首先介绍了系统的整体功能以及界面划分。然后对该系统的有效性进行实验验证,结果表明,该系统能高效准确的对乳化炸药包装生产线进行在线检测。
【图文】：
．逦１论文的研究目的逡逑本课题针对乳化炸药生产线过程中存在的包装缺陷问题，设计了乳化炸药逡逑包装缺陷在线监测系统。首先通过模板对比法检测出缺陷药卷，具体的检包含了图像采集、处理等过程。然后通过使用遗传算法优化的ＢＰ神经网络逡逑卷进行分类，以此来让操作人员了解生产线的状态信息，做出符合当时情况逡逑作，从而规避可能出现的故障或危险。使乳化炸药生产更加的智能化、安全逡逑稳定化。论文研究内容的组成结构图如图１．邋１所示：逡逑
将判断结果显现出来，或者直接根据判断结果控制设备做出相应的操逡逑作。机器视觉系统通常所需硬件主要有：工业摄像相机、照明设备、图像采集卡、逡逑ＰＬＣ、报警设备和计算机等，如图２．１所示。逡逑平—．．．ｒ￣逦—逡逑＾｜逦处理器逡逑司}瑁慑澹保客澹础龉瑰义稀脲喂庠村巍五五义贤迹玻澹被魇泳跸低郴〗峁瑰义匣魇泳跄芄辉诓挥弥苯咏哟ノ锾宓那疤嵯拢玫剿璧奈锾宓木返奈诲义现谩⑿翁刃畔ⅰ６移淠芄徊患涠系慕屑觳猓始摺Ｋ芄蝗〈斯ぴ阱义细呶Ｐ幸档墓ぷ鳎谔嵘芰Φ耐保鼓芗跎傧殖〔僮魅嗽钡氖浚岣咤义仙踩浴４佣诠ひ瞪戎疃嗔煊虻玫搅斯惴河τ谩；魇泳跸低持饕佩义鲜迫缦拢哄义希ǎ保
本文编号：2694355
【图文】：
．逦１论文的研究目的逡逑本课题针对乳化炸药生产线过程中存在的包装缺陷问题，设计了乳化炸药逡逑包装缺陷在线监测系统。首先通过模板对比法检测出缺陷药卷，具体的检包含了图像采集、处理等过程。然后通过使用遗传算法优化的ＢＰ神经网络逡逑卷进行分类，以此来让操作人员了解生产线的状态信息，做出符合当时情况逡逑作，从而规避可能出现的故障或危险。使乳化炸药生产更加的智能化、安全逡逑稳定化。论文研究内容的组成结构图如图１．邋１所示：逡逑
将判断结果显现出来，或者直接根据判断结果控制设备做出相应的操逡逑作。机器视觉系统通常所需硬件主要有：工业摄像相机、照明设备、图像采集卡、逡逑ＰＬＣ、报警设备和计算机等，如图２．１所示。逡逑平—．．．ｒ￣逦—逡逑＾｜逦处理器逡逑司}瑁慑澹保客澹础龉瑰义稀脲喂庠村巍五五义贤迹玻澹被魇泳跸低郴〗峁瑰义匣魇泳跄芄辉诓挥弥苯咏哟ノ锾宓那疤嵯拢玫剿璧奈锾宓木返奈诲义现谩⑿翁刃畔ⅰ６移淠芄徊患涠系慕屑觳猓始摺Ｋ芄蝗〈斯ぴ阱义细呶Ｐ幸档墓ぷ鳎谔嵘芰Φ耐保鼓芗跎傧殖〔僮魅嗽钡氖浚岣咤义仙踩浴４佣诠ひ瞪戎疃嗔煊虻玫搅斯惴河τ谩；魇泳跸低持饕佩义鲜迫缦拢哄义希ǎ保
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