板材下料优化研究
发布时间：2020-08-13 17:19
【摘要】：满足“一刀切”模式的矩形件下料优化在石材切割、木材工业、玻璃加工等行业都具有广泛的应用前景,对矩形件下料优化算法的研究可以有效提高存在下料工序企业的经济效益,起到优化资源配置、改善加工模式、促进生产的作用。因木材含有缺陷的材料特性会给木板材(下文简称为板材)的下料工作造成较多干扰,致使很多优化算法并不能直接在板材下料加工过程中得以应用,因此本文提出了一种考虑缺陷情况的下料优化方法,该方法能够有效解决无缺陷板材和含缺陷板材的矩形件下料优化问题。因为板材中可能会含有缺陷,所以本文提出了以下方法进行板材的下料优化:首先,利用计算机视觉技术进行板材缺陷的检测,获取缺陷信息,剔除不合格材料,定位缺陷位置。对于像蓝变这类木材加工过程中不允许存在的缺陷本文提出运用Hue-RGB识别技术对木材是否发生蓝变进行检测;对于其他类型的木材缺陷(节子、裂缝等)本文使用Otsu's方法的最佳全局阈值处理、阈值分割、形态学方法、区域描述子等对板材(木材单板)所含缺陷进行了识别和木材缺陷位置坐标的提取。在上一步的基础上,设计了一种启发式算法对不含缺陷的板材进行下料优化,再将计算机视觉获得的缺陷位置信息考虑到优化排样过程中,该方法能够有效解决含缺陷板材的下料优化问题。然后,为该下料优化算法设计制作了 GUI,通过GUI可以直观的获取原材料大小、待下料零件尺寸、下料优化结果排布、板材利用率等信息。而且该GUI可以人工设定板材缺陷位置信息,使其具备了较好的实用性和可维护性。运用上述方法对相关问题进行处理获得了以下结果:(1)运用Hue-RGB方法对蓝变木材的检测准确率、查全率、误检率以及平均检测用时分别为 85.37%、97.22%、3.66%和 0.79 秒;(2)结合Otsu's法、阈值分割、形态学方法和区域描述子等工具对节子、裂缝等缺陷检测的准确率、查全率和平均检测用时分别为93.7%、99.72%和0.48秒;(3)运用本文所提出的下料优化算法对含缺陷板材的矩形件进行下料优化能够使板材的平均利用率达到91.33%。上述结果证明了本文运用MATLAB软件通过计算机视觉技术、数字图像处理技术、启发式算法和简单的人机交互技术实现了对含有缺陷板材进行优化下料的设计初衷。通过实例分析证明了该设计能够基本满足“一刀切”下料要求的同时能有效的解决含缺陷板材的矩形件下料问题。
【学位授予单位】：东北林业大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2019
【分类号】：TS65
【图文】：
实现实时优化下料的板材下料系统，是提高木材利用率的必由之路。逡逑１＿３研究内容和技术方法逡逑本文技术路线如图１－１所示，主要研究内容分为以下几个部分：逡逑（１）
２相关理论综述逡逑２．１数字图像处理基本概念逡逑数字图像是由有限个元素组成的，如图２－１、图２－２所示，每个元素（像素）都有一个特逡逑定的位置和幅值。将一幅图像进行坐标化，其中（ｘ，ｙ）是空间（平面）坐标，这时便可以通过逡逑一个二维函数／（ｘ，：ｙ）来定义该幅图像，坐标（ｘ，ｙ）处的强度或灰度定义为图像在该点的幅值／。逡逑当Ｘ，ｙ和幅值／是有限的离散数值时，我们将该图像称之为数字图像Ｗ图２－２绘制程序见逡逑附录１。逡逑Ｉ逦现．．．．．．．．．．Ｈ逦．．．．．．．逦ｒ．．．．．．．．．．．．逡逑Ｉ：、~栧义襄危掊危僦幔袼刈赍危模襄危保埃板澹刂幔鬯刈赍义贤迹玻蓖枷袷萁峁鼓Ｄ馔煎瓮迹玻餐枷袢式峁雇煎义鲜滞枷翊恚ǎ模椋纾椋簦幔戾澹桑恚幔纾邋澹校颍铮悖澹螅螅椋睿纾侵附枷裥藕抛怀墒中藕挪⒃擞眉扑沐义匣云浣写淼墓獭Ｔ擞眉扑慊酝枷窠腥コ肷⒃銮俊⒏丛⒎指睢⑻崛√卣鞯儒义洗淼姆椒ê图际酢ｅ义鲜滞枷褡钤缬τ糜冢玻笆兰停玻澳甏谋ㄖ叫幸担怯捎谡嬲庖迳系氖滞枷翊礤义弦蟠罅康拇娲⒖占浜颓看蟮募扑隳芰Α５笔钡募扑慊匠晌酥圃际滞枷翊砑际醴㈠义险沟某钢猓钡剑玻笆兰停叮澳甏跗冢懦鱿至巳死嗬飞系谝惶ㄇ看蟮阶阋灾葱杏幸庖逋煎义舷翊砣挝竦募扑慊弑复笕萘看娲⒖占浜拖允鞠低车募扑慊鸩铰懔巳嗣嵌允滞枷皴义洗砑际醯男枨蟆Ｈ嗣侨衔嬲幸庖宓氖滞枷翊砑际蹩梢宰匪莸缴鲜兰停叮澳甏恍╁义匣鞯氖褂煤涂占湎钅康目ⅰＷ源怂孀偶扑慊际醯慕
本文编号：2792288
【学位授予单位】：东北林业大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2019
【分类号】：TS65
【图文】：
实现实时优化下料的板材下料系统，是提高木材利用率的必由之路。逡逑１＿３研究内容和技术方法逡逑本文技术路线如图１－１所示，主要研究内容分为以下几个部分：逡逑（１）
２相关理论综述逡逑２．１数字图像处理基本概念逡逑数字图像是由有限个元素组成的，如图２－１、图２－２所示，每个元素（像素）都有一个特逡逑定的位置和幅值。将一幅图像进行坐标化，其中（ｘ，ｙ）是空间（平面）坐标，这时便可以通过逡逑一个二维函数／（ｘ，：ｙ）来定义该幅图像，坐标（ｘ，ｙ）处的强度或灰度定义为图像在该点的幅值／。逡逑当Ｘ，ｙ和幅值／是有限的离散数值时，我们将该图像称之为数字图像Ｗ图２－２绘制程序见逡逑附录１。逡逑Ｉ逦现．．．．．．．．．．Ｈ逦．．．．．．．逦ｒ．．．．．．．．．．．．逡逑Ｉ：、~栧义襄危掊危僦幔袼刈赍危模襄危保埃板澹刂幔鬯刈赍义贤迹玻蓖枷袷萁峁鼓Ｄ馔煎瓮迹玻餐枷袢式峁雇煎义鲜滞枷翊恚ǎ模椋纾椋簦幔戾澹桑恚幔纾邋澹校颍铮悖澹螅螅椋睿纾侵附枷裥藕抛怀墒中藕挪⒃擞眉扑沐义匣云浣写淼墓獭Ｔ擞眉扑慊酝枷窠腥コ肷⒃銮俊⒏丛⒎指睢⑻崛√卣鞯儒义洗淼姆椒ê图际酢ｅ义鲜滞枷褡钤缬τ糜冢玻笆兰停玻澳甏谋ㄖ叫幸担怯捎谡嬲庖迳系氖滞枷翊礤义弦蟠罅康拇娲⒖占浜颓看蟮募扑隳芰Α５笔钡募扑慊匠晌酥圃际滞枷翊砑际醴㈠义险沟某钢猓钡剑玻笆兰停叮澳甏跗冢懦鱿至巳死嗬飞系谝惶ㄇ看蟮阶阋灾葱杏幸庖逋煎义舷翊砣挝竦募扑慊弑复笕萘看娲⒖占浜拖允鞠低车募扑慊鸩铰懔巳嗣嵌允滞枷皴义洗砑际醯男枨蟆Ｈ嗣侨衔嬲幸庖宓氖滞枷翊砑际蹩梢宰匪莸缴鲜兰停叮澳甏恍╁义匣鞯氖褂煤涂占湎钅康目ⅰＷ源怂孀偶扑慊际醯慕
本文编号：2792288
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