汽车空调贮液器产品表面划痕检测系统的研究
发布时间：2021-05-15 09:30
随着现代工业技术的发展,工厂生产规模不断扩大,生产模式也越来越多,生产企业已经将工作的重点从保证数量转移到保证质量上。目前在工业生产领域,工厂对于汽车空调贮液器的表面划痕检测方式依旧停留肉眼识别,这种检测方式费时费力,主观误差较大,为了满足自动化生产模式,提高检测速度和准确度,开展贮液器表面划痕检测系统的研究具有重要的现实意义。为了改变表面划痕检测模式,帮助汽车空调贮液器生产厂家在生产环节能够快速检测出贮液器的表面划痕,减少人力输出,降低误差率,结合总体设计要求,设计了一种基于深度学习的汽车空调贮液器表面划痕的自动检测系统,论文研究的主要内容包括以下几方面:首先,文章分析了传统的目标检测算法和基于深度卷积神经网络的目标检测算法,以及两阶段和单阶段检测算法,通过介绍基于YOLOv3的表面划痕检测模型,引出了数据集建立、采集图片的标注、评价指标选取、网络结构搭建、参数确定等内容。其次,对汽车空调贮液器存在的表面划痕问题进行研究,采取全自动化的检测工艺完成划痕检测,同时分析针对空调贮液器表面划痕进行自动检测设备的功能要求,详细分析了各个分支机构的工作流程。而后,根据汽车空调贮液器表面划痕全自...
【文章来源】：长春工业大学吉林省
【文章页数】：77 页
【学位级别】：硕士
【文章目录】：
摘要
Abstract
第1章 绪论
1.1 研究背景及意义
1.2 国内外表面缺陷检测的研究现状
1.2.1 国外发展现状
1.2.2 国内发展现状
1.3 论文框架安排及主要研究内容
1.3.1 论文总体框架
1.3.2 论文主要研究内容
第2章 图像检测算法与卷积神经网络
2.1 检测方法发展历程
2.2 基于深度卷积神经网络的目标检测算法
2.2.1 深度卷积神经网络的基本概念
2.2.2 基于深度学习的表面划痕检测方法
2.3 汽车空调贮液器表面划痕数据库研究
2.3.1 表面划痕数据库研究
2.3.2 表面划痕数据集标注
2.4 表面划痕检测模型评价指标研究
2.5 基于YOLOv3的汽车空调贮液器表面划痕检测模型
2.6 本章小结
第3章 汽车空调贮液器表面划痕检测设备整机研究
3.1 汽车空调贮液器表面划痕检测设备功能结构研究
3.2 设备整机设计
3.3 自动上料机构设计与流程分析
3.3.1 自动上料原理研究
3.3.2 自动上料结构设计
3.4 视觉检测系统设计
3.4.1 光学图像采集系统
3.5 卸料机构
3.6 本章小结
第4章 检测设备下位机控制系统设计
4.1 控制系统结构与功能分析
4.1.1 控制系统硬件结构组成
4.1.2 控制系统功能分析
4.2 下位机控制系统设计
4.2.1 PLC选型
4.2.2 PLC通信方式设置
4.2.3 I/O地址分配
4.3 电机与驱动模块设计
4.3.1 电机选型
4.3.2 步进电机驱动器的选型
4.3.3 步进电机驱动器与步进电机接口电路设计
4.4 下位机PLC软件程序设计
4.4.1 下位机编程分析
4.4.2 PLC梯形图编程
4.5 本章小结
第5章 上位机操作软件和控制系统设计
5.1 软件研发的意义
5.2 多线程应用
5.2.1 多线程和多进程比较
5.3 上位机开发平台选择
5.4 控制系统软件功能需求分析
5.5 控制界面设计
5.5.1 界面功能模块设计
5.5.2 总界面设计
5.5.3 参数设置模块设计
5.5.4 运动控制模块设计
5.5.5 视频控制模块设计
5.5.6 单步检测模块设计
5.5.7 开始检测模块设计
5.5.8 停止检测模块设计
5.6 系统控制流程设计
5.7 测试实验与数据分析
5.7.1 划痕分级试验
5.7.2 划痕检测设备测试
5.8 本章小结
第6章 总结与展望
6.1 总结
6.2 展望
致谢
参考文献
作者简介
攻读硕士学位期间研究成果
【参考文献】：
期刊论文
[1]步进电机和交流伺服电机性能综合比较[J]. 韩军浩. 通讯世界. 2019(05)
[2]基于TINY-YOLO的嵌入式人脸检测系统设计[J]. 游忍,周春燕,刘明华,邵延华,展华益. 工业控制计算机. 2019(03)
[3]焊接缺陷磁光成像纹理特征GLCM-Gabor识别方法[J]. 蓝重洲,高向东,马女杰,张南峰. 焊接学报. 2018(06)
[4]基于灰度-梯度共生矩阵的串联故障电弧特征[J]. 郭凤仪,邓勇,王智勇,游江龙,高洪鑫. 电工技术学报. 2018(01)
[5]多线程技术在数据通信中的应用探究[J]. 范筱朔. 电脑迷. 2017(11)
[6]Detection of surface cutting defect on magnet using Fourier image reconstruction[J]. 王福亮,左博. Journal of Central South University. 2016(05)
[7]基于滤波差分的双阈值弱划痕提取算法[J]. 李晨,杨甬英,熊浩亮,刘东,谢世斌,李阳,白剑,沈亦兵,姜宏振,刘旭,李东,陈波. 强激光与粒子束. 2015(07)
[8]基于多激光线的钢轨表面缺陷在线检测方法[J]. 周鹏,徐科,张春阳,杨朝霖. 工程科学学报. 2015(S1)
[9]基于纹理周期性分析的织物疵点检测方法[J]. 祝双武,郝重阳. 计算机工程与应用. 2012(21)
[10]基于FPGA的两相步进电机细分驱动器设计[J]. 任勇,张文超. 杭州电子科技大学学报. 2011(02)
硕士论文
[1]陶瓷插芯全自动检测技术及设备研发[D]. 张哲.浙江理工大学 2019
[2]基于图像处理的钢轨表面缺陷检测与定位研究[D]. 李晓梅.兰州交通大学 2018
[3]雪糕棒表面缺陷在线视觉检测方法研究[D]. 朱蕊.沈阳工业大学 2018
[4]雪糕棒质量在线视觉检测系统研制[D]. 成丽佳.沈阳工业大学 2016
[5]基于光学特性的数字图像取证技术的研究[D]. 房树娟.东华大学 2016
[6]基于PLC的试卷信息采集设备控制系统设计及研究[D]. 张春亮.河北工业大学 2014
本文编号：3187398
【文章来源】：长春工业大学吉林省
【文章页数】：77 页
【学位级别】：硕士
【文章目录】：
摘要
Abstract
第1章 绪论
1.1 研究背景及意义
1.2 国内外表面缺陷检测的研究现状
1.2.1 国外发展现状
1.2.2 国内发展现状
1.3 论文框架安排及主要研究内容
1.3.1 论文总体框架
1.3.2 论文主要研究内容
第2章 图像检测算法与卷积神经网络
2.1 检测方法发展历程
2.2 基于深度卷积神经网络的目标检测算法
2.2.1 深度卷积神经网络的基本概念
2.2.2 基于深度学习的表面划痕检测方法
2.3 汽车空调贮液器表面划痕数据库研究
2.3.1 表面划痕数据库研究
2.3.2 表面划痕数据集标注
2.4 表面划痕检测模型评价指标研究
2.5 基于YOLOv3的汽车空调贮液器表面划痕检测模型
2.6 本章小结
第3章 汽车空调贮液器表面划痕检测设备整机研究
3.1 汽车空调贮液器表面划痕检测设备功能结构研究
3.2 设备整机设计
3.3 自动上料机构设计与流程分析
3.3.1 自动上料原理研究
3.3.2 自动上料结构设计
3.4 视觉检测系统设计
3.4.1 光学图像采集系统
3.5 卸料机构
3.6 本章小结
第4章 检测设备下位机控制系统设计
4.1 控制系统结构与功能分析
4.1.1 控制系统硬件结构组成
4.1.2 控制系统功能分析
4.2 下位机控制系统设计
4.2.1 PLC选型
4.2.2 PLC通信方式设置
4.2.3 I/O地址分配
4.3 电机与驱动模块设计
4.3.1 电机选型
4.3.2 步进电机驱动器的选型
4.3.3 步进电机驱动器与步进电机接口电路设计
4.4 下位机PLC软件程序设计
4.4.1 下位机编程分析
4.4.2 PLC梯形图编程
4.5 本章小结
第5章 上位机操作软件和控制系统设计
5.1 软件研发的意义
5.2 多线程应用
5.2.1 多线程和多进程比较
5.3 上位机开发平台选择
5.4 控制系统软件功能需求分析
5.5 控制界面设计
5.5.1 界面功能模块设计
5.5.2 总界面设计
5.5.3 参数设置模块设计
5.5.4 运动控制模块设计
5.5.5 视频控制模块设计
5.5.6 单步检测模块设计
5.5.7 开始检测模块设计
5.5.8 停止检测模块设计
5.6 系统控制流程设计
5.7 测试实验与数据分析
5.7.1 划痕分级试验
5.7.2 划痕检测设备测试
5.8 本章小结
第6章 总结与展望
6.1 总结
6.2 展望
致谢
参考文献
作者简介
攻读硕士学位期间研究成果
【参考文献】：
期刊论文
[1]步进电机和交流伺服电机性能综合比较[J]. 韩军浩. 通讯世界. 2019(05)
[2]基于TINY-YOLO的嵌入式人脸检测系统设计[J]. 游忍,周春燕,刘明华,邵延华,展华益. 工业控制计算机. 2019(03)
[3]焊接缺陷磁光成像纹理特征GLCM-Gabor识别方法[J]. 蓝重洲,高向东,马女杰,张南峰. 焊接学报. 2018(06)
[4]基于灰度-梯度共生矩阵的串联故障电弧特征[J]. 郭凤仪,邓勇,王智勇,游江龙,高洪鑫. 电工技术学报. 2018(01)
[5]多线程技术在数据通信中的应用探究[J]. 范筱朔. 电脑迷. 2017(11)
[6]Detection of surface cutting defect on magnet using Fourier image reconstruction[J]. 王福亮,左博. Journal of Central South University. 2016(05)
[7]基于滤波差分的双阈值弱划痕提取算法[J]. 李晨,杨甬英,熊浩亮,刘东,谢世斌,李阳,白剑,沈亦兵,姜宏振,刘旭,李东,陈波. 强激光与粒子束. 2015(07)
[8]基于多激光线的钢轨表面缺陷在线检测方法[J]. 周鹏,徐科,张春阳,杨朝霖. 工程科学学报. 2015(S1)
[9]基于纹理周期性分析的织物疵点检测方法[J]. 祝双武,郝重阳. 计算机工程与应用. 2012(21)
[10]基于FPGA的两相步进电机细分驱动器设计[J]. 任勇,张文超. 杭州电子科技大学学报. 2011(02)
硕士论文
[1]陶瓷插芯全自动检测技术及设备研发[D]. 张哲.浙江理工大学 2019
[2]基于图像处理的钢轨表面缺陷检测与定位研究[D]. 李晓梅.兰州交通大学 2018
[3]雪糕棒表面缺陷在线视觉检测方法研究[D]. 朱蕊.沈阳工业大学 2018
[4]雪糕棒质量在线视觉检测系统研制[D]. 成丽佳.沈阳工业大学 2016
[5]基于光学特性的数字图像取证技术的研究[D]. 房树娟.东华大学 2016
[6]基于PLC的试卷信息采集设备控制系统设计及研究[D]. 张春亮.河北工业大学 2014
本文编号：3187398
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