【摘要】：糧食是人民生活的必需品,是社會和諧穩(wěn)定和國家安全的重要保障。糧庫的監(jiān)測主要體現(xiàn)在質(zhì)與量兩個方面,體積監(jiān)管是糧食數(shù)量監(jiān)管的重要方式之一,而體積監(jiān)管關(guān)鍵是糧面高度的監(jiān)控,本文在糧庫監(jiān)測和測距技術(shù)研究的基礎(chǔ)上,提出了一種由變焦鏡頭獲得焦距與像距雙脈沖數(shù),利用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測物距的單目視覺測距新方法,設(shè)計了一種基于攝像技術(shù)的糧面高度測量裝置,在對糧庫環(huán)境進行實時監(jiān)控的前提下,實現(xiàn)糧面高度的測量。論文具體研究工作包括:(1)以糧庫糧面高度測量研究現(xiàn)狀和糧庫計量關(guān)鍵技術(shù)為前提,對糧面高度測量裝置總體結(jié)構(gòu)進行設(shè)計。在總體結(jié)構(gòu)的基礎(chǔ)上,闡述系統(tǒng)的工作過程,并對圖像采集模塊和電機控制模塊進行硬件設(shè)計。圖像采集模塊選擇CMOS為圖像傳感器,以變焦USB攝像頭進行圖像采集,然后通過無線收發(fā)器進行圖像傳輸。電機控制模塊選用兩相四線步進電機,并通過芯片L9110s進行驅(qū)動,控制核心采用Cortex-M3處理器,由集成在控制板的紅外模塊實現(xiàn)數(shù)據(jù)傳輸,最后對相關(guān)模塊進行硬件電路設(shè)計。(2)通過實驗對比空域內(nèi)典型的圖像清晰度算法,采用Brenner函數(shù)為圖像質(zhì)量評價函數(shù);通過分析一維搜索算法和二維搜索算法,選擇適合本系統(tǒng)的模式搜索算法,給出算法步驟和流程圖;對電機控制模塊進行設(shè)計,以8拍方式驅(qū)動,確定步進電機的勵磁順序,設(shè)定步進電機分為五級進行控制,確定每一級的步距角參數(shù),并對紅外模塊進行設(shè)計,設(shè)定紅外遙控器按鍵功能。(3)分析焦距、像距和物距之間的對應(yīng)關(guān)系,對以大量實驗為基礎(chǔ)建立的數(shù)據(jù)庫數(shù)據(jù)進行處理,采用曲線擬合法確定滿足要求的分段函數(shù)表達式,并進行誤差對比分析;分析數(shù)據(jù)庫二維輸入與一維輸出的映射關(guān)系,通過神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)描述兩者的非線性關(guān)系,訓練神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。(4)通過標識物實驗和糧庫模擬實驗驗證系統(tǒng)可行性。在實驗用的標識物下進行實驗,確定10-200cm范圍內(nèi)的80組距離,分別通過曲線擬合法和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測法計算相對誤差,曲線擬合法相對誤差不超過10%,神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測法相對誤差嚴格控制在3%以內(nèi),滿足精確度要求;進行10-200cm范圍內(nèi)10組距離的重復(fù)性實驗,計算結(jié)果中最大方差值為2.615,滿足穩(wěn)定性要求。為驗證本系統(tǒng)對于糧庫環(huán)境的適用性,建立糧庫模型進行實驗,精確度實驗中計算5組距離下的相對誤差,其最大值為2.875%,重復(fù)性實驗中計算5組距離下的方差,其最大值為1.85,滿足精確度要求和穩(wěn)定性要求。本文以糧庫測距研究現(xiàn)狀為基礎(chǔ),對糧面高度測量裝置進行軟硬件設(shè)計,最后通過大量實驗驗證系統(tǒng)滿足精確度和穩(wěn)定性要求,驗證本系統(tǒng)在糧庫環(huán)境下的可行性。
【學位授予單位】：陜西科技大學
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2018
【分類號】：S379.3;TP391.41
【圖文】：

本裝置圖像采集模塊選擇TTQ品牌下即插即用的USB攝像頭，并且?guī)в屑t外模塊，可以實現(xiàn)夜間的拍攝與監(jiān)控，實物圖如圖3-2所示。其中，鏡頭角度范圍為15~50°，分辨率為640*480，放大倍數(shù)為10倍，F(xiàn)1.6（6mm~60mm），鏡頭像素為30萬，內(nèi)置麥克風。圖 3-2 攝像頭實物圖Figure3-2 Camera physical map其中，該裝置的攝像頭為三可變鏡頭，實物圖如圖 3-3 所示。通過鏡頭上的變焦環(huán)、聚焦環(huán)和光圈實現(xiàn)焦距、像距和亮度的調(diào)節(jié)。本次研究中固定光圈

乘法、6~12 個時鐘周期、具有 STM32 芯片的作用是實現(xiàn)步進電/O 口進行了定義，并設(shè)置為引出的硬件電路圖如圖 3-8 所示。通過穩(wěn)輸入電壓轉(zhuǎn)變?yōu)?3.3V，通過 PA2輸出。5VD81R50GND+C85C87IN OUTGOU T+C86C88-3 24-3GNDV2104圖 3-8 電源模塊電路圖Figure3-8 Power module circuit diagram-9 所示，通過按下 K1 按鍵實現(xiàn)手

a）紅外發(fā)光二極管 b）紅外接收頭圖 3-10 紅外收發(fā)裝置Figure3-10 Infrared transceiverIR1OUTVssVdd+3.3V1 2 3IRGND圖 3-11 紅外線模塊電路圖Figure3-11 Infrared module circuit diagram至片上外設(shè)VDD開/關(guān)開/關(guān)模擬輸入復(fù)用功能輸入器讀出

【參考文獻】

相關(guān)期刊論文 前10條

1 黃壘;辛立平;韓旭輝;魏建彥;;廣角天文望遠鏡的自動調(diào)焦[J];光學精密工程;2015年01期

2 洪裕珍;任國強;孫健;;離焦模糊圖像清晰度評價函數(shù)的分析與改進[J];光學精密工程;2014年12期

3 呂新;鄭士富;;一種BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)紙幣圖像識別方法的研究[J];山西建筑;2014年30期

4 王欣;袁坤;于曉;章明朝;;基于運動恢復(fù)的雙目視覺三維重建系統(tǒng)設(shè)計[J];光學精密工程;2014年05期

5 張新新;張元;廉飛宇;;儲糧數(shù)量的電磁波探測技術(shù)研究[J];電腦知識與技術(shù);2014年10期

6 褚芳芳;楊小輝;臧傳真;陳召安;;基于物聯(lián)網(wǎng)的智能化數(shù)字糧庫監(jiān)管系統(tǒng)研究與應(yīng)用[J];物聯(lián)網(wǎng)技術(shù);2014年01期

7 張雨濃;勞穩(wěn)超;余曉填;李鈞;;兩輸入冪激勵前向神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)權(quán)值與結(jié)構(gòu)確定[J];計算機工程與應(yīng)用;2012年15期

8 楊勇;任工昌;郭海春;;智能糧庫曲面建模的設(shè)計與實現(xiàn)[J];陜西科技大學學報(自然科學版);2012年01期

9 任工昌;楊勇;郭海春;楊志偉;;基于GPRS的數(shù)據(jù)傳輸系統(tǒng)的設(shè)計與實現(xiàn)[J];機械設(shè)計與制造;2012年01期

10 孫穗;梁永輝;王三宏;;隨機并行梯度下降自適應(yīng)光學系統(tǒng)中算法收斂速度的仿真研究[J];光電工程;2011年12期

相關(guān)博士學位論文 前2條

1 黃德天;基于圖像技術(shù)的自動調(diào)焦方法研究[D];中國科學院研究生院（長春光學精密機械與物理研究所）;2013年

2 陳國金;數(shù)字圖像自動聚焦技術(shù)研究及系統(tǒng)實現(xiàn)[D];西安電子科技大學;2007年

相關(guān)碩士學位論文 前7條

1 張戈;基于自動調(diào)焦的智能化糧庫監(jiān)測裝置的研究[D];陜西科技大學;2017年

2 張晶;基于圖像處理的自動調(diào)焦技術(shù)[D];中國科學院研究生院(光電技術(shù)研究所);2016年

3 丁歡歡;雙目立體視覺測距系統(tǒng)關(guān)鍵技術(shù)研究[D];電子科技大學;2015年

4 周芳;雙目視覺中立體匹配算法的研究與實現(xiàn)[D];大連理工大學;2013年

5 郭海春;智能化糧庫糧食計量與溫濕度監(jiān)控系統(tǒng)的研究[D];陜西科技大學;2012年

6 楊勇;智能化糧庫計量技術(shù)與綜合管理系統(tǒng)的研究與實現(xiàn)[D];陜西科技大學;2012年

7 劉永;基于圖像處理的袋裝倉糧食數(shù)量智能測算的研究[D];重慶交通大學;2009年

本文編號：2782768