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基于机器视觉的布匹瑕疵检测系统软件设计

发布时间:2023-05-31 20:39
  本课题依据国家重点研发计划“面向运动鞋服行业的机器人自动化生产线”(2018YFB1308800)所确立。针对运动鞋服的加工原材料布匹,设计开发一款基于机器视觉的瑕疵在线检测软件。软件封装瑕疵识别算法并与图像采集系统实时通信,集成检测算法与系统硬件为一体。首先,根据企业及市场需求,对布匹瑕疵检测软件做出了详细分析,并提出相应的技术指标。随后,设计了一套检测系统硬件配置选型方案,划分了软件功能模块,确定软件的总体结构,并完成软件系统架构设计。第二,基于.NET开发平台中的Winform窗体设计了人机交互界面,软件功能模块是结合Teledyne DALSA相机SDK以及Halcon使用C#编程语言开发。布匹瑕疵检测软件的功能模块包括相机参数设置模块、布匹瑕疵智能检测模块、瑕疵数据查询模块。相机参数设置模块实现了配置相机、调试相机、状态监控等子功能;布匹瑕疵智能检测模块实现了新建工单、瑕疵检测、结果反馈、布匹评级等子功能;瑕疵数据查询模块实现了管理数据、多条件查询、检测报告等子功能。第三,利用SQL Server数据库软件搭建了布匹瑕疵数据库,根据瑕疵检测的业务流程设计数据表及数据存储过程。...

【文章页数】:74 页

【学位级别】:硕士

【文章目录】:
摘要
abstract
第一章 绪论
    1.1 课题来源
    1.2 研究背景及意义
    1.3 国内外研究现状
        1.3.1 国外研究现状
        1.3.2 国内研究现状
    1.4 论文组织结构
第二章 布匹瑕疵检测系统需求分析及总体设计
    2.1 检测系统总体需求分析
        2.1.1 系统功能需求分析
        2.1.2 系统非功能需求分析
        2.1.3 布匹检测作业流程分析
        2.1.4 检测系统数据流分析
    2.2 检测系统平台硬件配置
        2.2.1 工业相机选型
        2.2.2 镜头选型
        2.2.3 光源选型
        2.2.4 图像采集卡选型
        2.2.5 编码器选型
        2.2.6 检测系统实验室平台搭建
    2.3 布匹瑕疵检测系统框架设计
        2.3.1 系统总体结构
        2.3.2 检测软件架构设计
        2.3.3 检测软件功能模块设计
    2.4 本章小结
第三章 布匹瑕疵检测软件设计及功能实现
    3.1 软件开发环境及工具
        3.1.1 软件开发环境介绍
        3.1.2 相机SDK功能类及GUI类介绍
    3.2 布匹瑕疵数据库设计
        3.2.1 检测系统数据表设计
        3.2.2 数据存储过程设计
    3.3 初始界面模块设计与实现
        3.3.1 软件初始界面介绍
        3.3.2 系统相机及采集卡初始化
        3.3.3 软件交互界面一致化
    3.4 相机参数设置模块设计与实现
        3.4.1 布匹图像采集控制子模块
        3.4.2 布匹实时视图显示与控制子模块
        3.4.3 图像采集状态监控子模块
    3.5 布匹瑕疵智能检测模块设计与实现
        3.5.1 建立布匹工单子模块
        3.5.2 布匹瑕疵实时检测功能实现
        3.5.3 布匹瑕疵实时反馈功能实现
        3.5.4 布匹合格判断及等级划分
    3.6 瑕疵数据查询模块设计
        3.6.1 软件数据库连接
        3.6.2 布匹多条件查询功能实现
        3.6.3 布匹瑕疵检测报告设计
    3.7 本章小结
第四章 布匹瑕疵检测软件应用与测试
    4.1 图像采集系统通信及安装调试
        4.1.1 图像采集通信接口介绍
        4.1.2 采集卡及相机通信
        4.1.3 图像采集系统安装与调试
    4.2 软件测试环境介绍
    4.3 检测软件功能测试
        4.3.1 功能测试计划
        4.3.2 功能测试用例及测试结果
        4.3.3 软件异常处理机制设计
    4.4 检测软件性能测试
        4.4.1 性能测试计划
        4.4.2 性能测试监控及测试结果
        4.4.3 瑕疵检测实时性分析
    4.5 本章小结
第五章 总结与展望
    5.1 总结
    5.2 展望
参考文献
致谢



本文编号:3825963

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