污水浮料清理装置控制及监测系统研究

发布时间：2022-04-17 18:51

　　石化污水池是石化企业生产过程中的重要设施,其作用是对石化污水进行处理,加速污水氧化和净化,保障污水的正常循环。然而污水中夹杂有一些浮料,当污水经过池子后,浮料会留在池子中。当浮料积累到一定量时,一方面,浮料会妨碍污水的氧化和净化过程,另一方面,大量的浮料聚集可能会造成污水池堵塞,阻碍污水的正常循环过程。如果浮料得不到及时的清理,污水不能正常的循环,会严重影响石化企业的正常生产。此外,在浮料清理过程中可能存在潜在的危险,因此需要对浮料清理现场进行监测,以避免事故的发生。论文通过对天津石化企业的聚丙烯生产线中污水池现场状况进行分析和研究,结合浮料清理装置的结构特点和作业流程,提出基于视觉检测技术的浮料厚度测量方法、污水池中异物检测方法和浮料清理质量评判方法。设计出基于PLC的浮料清理装置控制系统和基于机器视觉的安全监测预警系统。论文的主要研究成果包括:（1）深入研究石化污水池的实际工况和浮料清理装置的结构特点,明确石化污水池现场可能的潜在危险类型。通过对危险监测理论和技术的研究,确定了论文采用的检测技术。（2）基于视觉检测技术提出测量浮料厚度的条纹标记法,该测量方法采用单目视觉进行测量,具... 

【文章页数】：82 页

【学位级别】：硕士

【文章目录】：
摘要
ABSTRACT
1 绪论
    1.1 课题来源
    1.2 课题研究的背景与意义
        1.2.1 课题研究背景
        1.2.2 课题研究意义
    1.3 视觉检测技术的国内外研究现状
        1.3.1 视觉检测技术的国内研究现状
        1.3.2 视觉检测技术的国外研究现状
    1.4 本研究课题的重点和难点
    1.5 本文主要研究内容及论文结构
2 系统的硬件结构
    2.1 浮料清理装置的结构分析
        2.1.1 浮料清理装置的总体结构分析
        2.1.2 刮板升降机构的结构分析
        2.1.3 刮板平移机构的结构分析
        2.1.4 提升斗升降机构的结构分析
        2.1.5 液位调节机构的结构分析
        2.1.6 浮料清理装置的传动方案
        2.1.7 浮料清理装置的工作流程
    2.2 视觉检测系统的构成
    2.3 视觉监测系统整体结构
    2.4 机器视觉系统的硬件选型
        2.4.1 光源
        2.4.2 镜头和相机
    2.5 本章小结
3 基于视觉的浮料监测方法研究
    3.1 浮料厚度的视觉检测方法
        3.1.1 点线测距法原理
        3.1.2 点线测距法的优缺点
        3.1.3 条纹标记法原理
        3.1.4 条纹标记法的优缺点
    3.2 异物检测原理
        3.2.1 多层感知器
        3.2.2 基于多层感知器的异物检测原理
    3.3 清理质量评判原理
    3.4 本章小结
4 浮料监测方法中的目标图像处理
    4.1 HALCON软件简介
    4.2 浮料的边缘提取
        4.2.1 区域缩减
        4.2.2 色彩空间转换
        4.2.3 浮料边缘提取
    4.3 标记圆点中心坐标的提取
        4.3.1 色彩空间转换
        4.3.2 阈值分割
        4.3.3 圆点区域的形态学处理
        4.3.4 提取圆点的中心坐标
    4.4 标记条纹数量提取
        4.4.1 区域缩减
        4.4.2 色彩空间转换
        4.4.3 条纹线拟合和检测
    4.5 异物检测
        4.5.1 创建多层感知器
        4.5.2 训练多层感知器
    4.6 浮料清理质量的检测与评判
    4.7 本章小结
5 基于PLC的浮料清理装置控制及监测系统
    5.1 系统的整体设计
        5.1.1 系统具备的功能
        5.1.2 浮料清理装置控制系统整体流程
    5.2 基于PLC的浮料清理装置控制及监测系统下位机设计
        5.2.1 控制系统的I/O点及地址分配
        5.2.2 PLC控制系统电气原理图
        5.2.3 PLC及相关硬件选型
    5.3 基于C#的监测系统上位机设计
    5.4 PLC与上位机的通讯
        5.4.1 通讯协议的选择
        5.4.2 自由口通讯
    5.5 PLC控制柜设计
    5.6 本章小结
6 结论
    6.1 全文总结
    6.2 论文的创新点
    6.3 论文的不足之处
7 研究展望
8 参考文献
9 致谢


【参考文献】：
期刊论文
[1]基于图像视觉的非接触式液位自动检测系统[J]. 万力,汪升,徐勇,邱涛.  安徽科技. 2016(05)
[2]无人驾驶汽车的先进技术与发展[J]. 端木庆玲,阮界望,马钧.  农业装备与车辆工程. 2014(03)
[3]图像颜色特征提取及其分类研究[J]. 张锡英,车鑫.  安徽农业科学. 2014(07)
[4]形态学图像处理的应用[J]. 武瑛.  计算机与现代化. 2013(05)
[5]面向装配的微小型零件视觉检测技术[J]. 程朋乐.  电子测量与仪器学报. 2013(02)
[6]基于自由口模式的S7-200 PLC与上位机的通信[J]. 余中正,武玉,夏永胜,贡马林.  微型机与应用. 2011(13)
[7]PLC控制系统设计方法解析[J]. 王啸东.  自动化与仪器仪表. 2011(01)
[8]基于全局和局部特征集成的人脸识别[J]. 苏煜,山世光,陈熙霖,高文.  软件学报. 2010(08)
[9]摄像测量中光源应用研究[J]. 李玉广,张小虎,庄萍萍.  照明工程学报. 2010(01)
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博士论文
[1]基于视觉检测的连铸中间包钢水液位测量方法的研究[D]. 刘军.东北大学 2010

硕士论文
[1]基于模板匹配的光纤PCB板目标定位技术的研究与应用[D]. 孙炼杰.浙江大学 2018
[2]基于图像处理的试管识别系统的设计与实现[D]. 陆秦江.苏州大学 2017
[3]非控环境下的人脸检测与识别技术研究[D]. 陈凡.南京邮电大学 2017
[4]钢板尺寸视觉测量方法研究[D]. 韦飞云.沈阳理工大学 2016
[5]基于双目立体视觉的反浮选槽液位检测系统[D]. 龚波.冶金自动化研究设计院 2015
[6]基于机器视觉的牲畜体征测量系统的研究[D]. 张温.内蒙古科技大学 2014
[7]基于机器视觉的溢流槽液位测量系统研究[D]. 董玉新.冶金自动化研究设计院 2014
[8]机器视觉缺陷检测技术与应用[D]. 陈志惠.广东工业大学 2014
[9]基于图像的明渠液位自动测量方法[D]. 林瑞凤.兰州理工大学 2013
[10]激光双路对称透射法对平板玻璃厚度测试的研究[D]. 闫玺.燕山大学 2012



本文编号：3646096