镍电解状态视觉检测与分析方法研究

发布时间：2023-02-10 17:25

　　镍冶炼厂镍电解车间电解系统采用“硫化镍可溶阳极隔膜电解”工艺生产精炼电解镍。电解过程中,工人需定期将电解镍阴极板拎起,查看电解镍的阴极板表面缺陷情况并挑出,同时检查补液口的水流状况。该检测过程费时费力且检测标准不稳定,是制约镍电解生产过程质量控制及效率提升的主要环节,通常情况全自动化的检测是解决以上问题的主要手段。本文是针对于镍电解车间自动巡检机器人的软件检测部分,主要内容研究了常用的计算机视觉算法实现对上述问题的检测功能。本文是自动巡检机器人中重要的一环,是解决具体检测任务的关键。本文首先解决阴极板表面缺陷检测,其图像处理包含动态阈值的二值化方法对阴极板图像区域进行分割,边界追踪的方式对已经分割好的阴极板区进行追踪获得其轮廓信息,多边形近似的方式将阴极板轮廓近似成为四边形,以及透视变换的方式矫正形状,最后裁剪为整幅阴极板图片,图像检测包括提取图像灰度,纹理和轮廓特征并采用主成分分析法(PCA)降维得到更好的特征向量,采用支持向量机(SVM)对特征进行分类判断,以及通过滑窗检测的方式对整幅阴极板图像进行检测,在现有样本下准确率可达到82.3%;然后解决电解液补液状况检测,图像处理包含对...

【文章页数】：83 页

【学位级别】：硕士

【文章目录】：
摘要
abstract
第一章 绪论
    1.1 课题背景与研究意义
    1.2 课题相关发展现状
    1.3 本文主要内容以及创新点
    1.4 本文主要结构安排
第二章 镍电解状态视觉检测的总体分析
    2.1 车间现场镍电解状态分析
        2.1.1 车间现场环境及电解基本流程
        2.1.2 阴极板表面缺陷分析
        2.1.3 电解液补液口区域分析
    2.2 状态检测需求分析
    2.3 状态检测总体结构分析
    2.4 本章小结
第三章 镍电解状态图像预处理研究
    3.1 整幅阴极板图像预处理
        3.1.1 阴极板外轮廓提取与近似
        3.1.2 阴极板形状矫正
    3.2 电解液补液区域图像预处理
        3.2.1 电解液补液区图像背景去除
        3.2.2 电解液补液区域图像降噪与形态学变换
    3.3 本章小结
第四章 阴极板表面缺陷识别
    4.1 识别主要思路以及缺陷样本获取
    4.2 缺陷特征提取
        4.2.1 灰度特征
        4.2.2 纹理特征
        4.2.3 轮廓特征
        4.2.4 特征降维
    4.3 缺陷特征分类器
        4.3.1 分类器选择
        4.3.2 分类器训练
    4.4 整幅阴极板检测
    4.5 本章小结
第五章 电解液补液水流状态检测
    5.1 电解液补液区域纹理特征识别
        5.1.1 样本获取与级联分类器训练
        5.1.2 不同纹理特征效果比较
    5.2 水流轮廓特征识别
    5.3 水流状态总体检测
    5.4 本章小结
第六章 图像采集和算法平台研究
    6.1 工业相机与镜头
    6.2 补光设备
    6.3 视觉算法平台
    6.4 本章小结
第七章 总结与展望
    7.1 总结
    7.2 展望
致谢
参考文献



本文编号：3739595