基于機器視覺的實木板材優(yōu)選系統(tǒng)研究
發(fā)布時間:2023-12-29 19:09
針對國內(nèi)人均林木資源占有率低、木料綜合利用率不高等現(xiàn)狀,國家大力提倡木材加工企業(yè)應用智能化和自動化的木材優(yōu)選加工設(shè)備,以切實提高實木板材出材的數(shù)量和品質(zhì)。但是,國內(nèi)大多數(shù)的木材加工企業(yè)因自身技術(shù)條件不過硬,或因研發(fā)的設(shè)備成本高昂,仍采用人工劃線識別并加工的方法,這種情況必然導致實木板材的優(yōu)選加工存在自動化程度低、人力成本花銷大、缺陷識別主觀性強且不精確、自動檢測和鋸切加工不智能等問題。為了解決這些現(xiàn)代化木材加工難題,本課題提出了基于機器視覺的實木板材優(yōu)選系統(tǒng)研究,主要完成了下述研究內(nèi)容:(1)本文以松木、杉木板材為研究對象,選取的板材試件包含活節(jié)、死節(jié)、裂紋、腐朽等主要天然缺陷。在搭建的圖像采集裝置上獲取實木板材表面缺陷圖像,通過查閱相關(guān)文獻資料分析常見的木材天然缺陷形成原因以及對實木板材品質(zhì)的影響。(2)基于Single Shot-multibox Detector算法(下文簡稱SSD)的實木板材缺陷檢測。作為當下應用比較廣泛的目標檢測算法,SSD在目標識別精度和識別時間等性能上有著卓越的表現(xiàn)。本文在SSD算法的基礎(chǔ)上進一步改進,利用特征金字塔網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)進行高層語義和低層特征的融合,同...
【文章頁數(shù)】:64 頁
【學位級別】:碩士
【文章目錄】:
致謝
摘要
abstract
第一章 緒論
1.1 課題研究背景
1.1.1 課題來源
1.1.2 課題研究目的與意義
1.2 國內(nèi)外相關(guān)研究現(xiàn)狀
1.2.1 木材無損檢測技術(shù)
1.2.2 基于機器視覺的木材缺陷識別算法研究
1.2.3 實木板材優(yōu)選加工
1.3 課題研究的主要內(nèi)容及技術(shù)路線
1.3.1 研究的主要內(nèi)容
1.3.2 課題研究技術(shù)路線
1.4 論文的組織結(jié)構(gòu)
第二章 基于機器視覺的實木板材優(yōu)選系統(tǒng)
2.1 設(shè)計需求
2.2 實木板材缺陷分類及其特性
2.3 實木板材優(yōu)選加工系統(tǒng)的組成及功能
2.3.1 圖像采集
2.3.1.1 CCD相機
2.3.1.2 光照環(huán)境
2.3.2 缺陷檢測
2.3.3 鋸切加工和分類出料
2.4 本章小結(jié)
第三章 基于SSD算法的實木板材表面缺陷檢測
3.1 常用的目標檢測算法
3.1.1 基于Region Proposal的目標檢測算法
3.1.1.1 R-CNN目標檢測算法
3.1.1.2 Fast R-CNN目標檢測算法
3.1.1.3 Faster R-CNN目標檢測算法
3.1.2 基于回歸的目標檢測算法
3.1.2.1 YOLO算法
3.1.2.2 SSD算法
3.2 SSD算法的一般流程及相關(guān)理論
3.2.1 SSD算法的一般流程
3.2.2 特征默認邊界框的映射
3.2.3 SSD算法的目標損失函數(shù)
3.2.4 深度殘差網(wǎng)絡(luò)
3.2.5 特征金字塔網(wǎng)絡(luò)
3.3 基于改進SSD算法的實木板材表面缺陷檢測
3.3.1 實驗環(huán)境
3.3.2 樣本準備
3.3.3 基于SSD算法的木材表面缺陷檢測
3.3.4 對SSD算法的改進
3.3.4.1 利用深度殘差網(wǎng)絡(luò)對SSD算法的改進
3.3.4.2 利用特征金字塔網(wǎng)絡(luò)對SSD算法的改進
3.4 實驗結(jié)果及分析
3.4.1 實驗結(jié)果對比
3.4.2性能提升驗證實驗
3.5 本章小結(jié)
第四章 實木板材優(yōu)選加工系統(tǒng)
4.1 倍福TWIN CAT3 系統(tǒng)
4.2 實木板材優(yōu)選加工系統(tǒng)設(shè)計
4.2.1 通信和數(shù)據(jù)傳輸模塊設(shè)計
4.2.1.1 ADS通信模塊
4.2.1.2 基于ADS通信方式的數(shù)據(jù)傳輸實現(xiàn)
4.2.2 實木板材優(yōu)選加工
4.2.2.1 優(yōu)選加工流程
4.2.2.2 加工模式設(shè)計
4.2.2.3 進料和鋸切的加工伺服系統(tǒng)設(shè)計
4.2.2.4 HMI設(shè)計
4.3 本章小結(jié)
第五章 總結(jié)與展望
5.1 總結(jié)
5.2 展望
攻讀學位期間發(fā)表的學術(shù)論文
參考文獻
本文編號:3876264
【文章頁數(shù)】:64 頁
【學位級別】:碩士
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致謝
摘要
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第一章 緒論
1.1 課題研究背景
1.1.1 課題來源
1.1.2 課題研究目的與意義
1.2 國內(nèi)外相關(guān)研究現(xiàn)狀
1.2.1 木材無損檢測技術(shù)
1.2.2 基于機器視覺的木材缺陷識別算法研究
1.2.3 實木板材優(yōu)選加工
1.3 課題研究的主要內(nèi)容及技術(shù)路線
1.3.1 研究的主要內(nèi)容
1.3.2 課題研究技術(shù)路線
1.4 論文的組織結(jié)構(gòu)
第二章 基于機器視覺的實木板材優(yōu)選系統(tǒng)
2.1 設(shè)計需求
2.2 實木板材缺陷分類及其特性
2.3 實木板材優(yōu)選加工系統(tǒng)的組成及功能
2.3.1 圖像采集
2.3.1.1 CCD相機
2.3.1.2 光照環(huán)境
2.3.2 缺陷檢測
2.3.3 鋸切加工和分類出料
2.4 本章小結(jié)
第三章 基于SSD算法的實木板材表面缺陷檢測
3.1 常用的目標檢測算法
3.1.1 基于Region Proposal的目標檢測算法
3.1.1.1 R-CNN目標檢測算法
3.1.1.2 Fast R-CNN目標檢測算法
3.1.1.3 Faster R-CNN目標檢測算法
3.1.2 基于回歸的目標檢測算法
3.1.2.1 YOLO算法
3.1.2.2 SSD算法
3.2 SSD算法的一般流程及相關(guān)理論
3.2.1 SSD算法的一般流程
3.2.2 特征默認邊界框的映射
3.2.3 SSD算法的目標損失函數(shù)
3.2.4 深度殘差網(wǎng)絡(luò)
3.2.5 特征金字塔網(wǎng)絡(luò)
3.3 基于改進SSD算法的實木板材表面缺陷檢測
3.3.1 實驗環(huán)境
3.3.2 樣本準備
3.3.3 基于SSD算法的木材表面缺陷檢測
3.3.4 對SSD算法的改進
3.3.4.1 利用深度殘差網(wǎng)絡(luò)對SSD算法的改進
3.3.4.2 利用特征金字塔網(wǎng)絡(luò)對SSD算法的改進
3.4 實驗結(jié)果及分析
3.4.1 實驗結(jié)果對比
3.4.2性能提升驗證實驗
3.5 本章小結(jié)
第四章 實木板材優(yōu)選加工系統(tǒng)
4.1 倍福TWIN CAT3 系統(tǒng)
4.2 實木板材優(yōu)選加工系統(tǒng)設(shè)計
4.2.1 通信和數(shù)據(jù)傳輸模塊設(shè)計
4.2.1.1 ADS通信模塊
4.2.1.2 基于ADS通信方式的數(shù)據(jù)傳輸實現(xiàn)
4.2.2 實木板材優(yōu)選加工
4.2.2.1 優(yōu)選加工流程
4.2.2.2 加工模式設(shè)計
4.2.2.3 進料和鋸切的加工伺服系統(tǒng)設(shè)計
4.2.2.4 HMI設(shè)計
4.3 本章小結(jié)
第五章 總結(jié)與展望
5.1 總結(jié)
5.2 展望
攻讀學位期間發(fā)表的學術(shù)論文
參考文獻
本文編號:3876264
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