【摘要】：隨著機(jī)器視覺系統(tǒng)在工業(yè)中的應(yīng)用越來(lái)越廣泛,產(chǎn)品信息越來(lái)越多地以圖像數(shù)據(jù)的形式呈現(xiàn)。研究如何利用圖像數(shù)據(jù)對(duì)生產(chǎn)過(guò)程進(jìn)行監(jiān)控已成為統(tǒng)計(jì)過(guò)程控制面臨的新課題。本文以具有一致性或存在特定模式的產(chǎn)品圖像為研究對(duì)象,針對(duì)偏移區(qū)域形狀未知、偏移數(shù)目未知、圖像中相鄰像素的灰度值存在高度相關(guān)關(guān)系等情況下的圖像數(shù)據(jù)監(jiān)控方法分別進(jìn)行了研究。首先,針對(duì)偏移區(qū)域形狀未知的情況,提出了基于EWMA和區(qū)域生長(zhǎng)的圖像數(shù)據(jù)監(jiān)控方法,給出了實(shí)施該方法的詳細(xì)步驟。利用仿真試驗(yàn)考察了該方法在檢測(cè)偏移區(qū)域形狀規(guī)則、不規(guī)則時(shí)的效果,并與Megahed等提出的基于最大廣義似然比的圖像數(shù)據(jù)監(jiān)控方法進(jìn)行了對(duì)比。結(jié)果表明,所提方法不僅能快速檢測(cè)出偏移,還能更準(zhǔn)確地估計(jì)出偏移發(fā)生的區(qū)域。接著,針對(duì)偏移數(shù)目未知的情況,提出了基于廣義似然比之和的圖像數(shù)據(jù)監(jiān)控方法,介紹了實(shí)施該方法的詳細(xì)步驟。利用仿真試驗(yàn)考察了該方法在檢測(cè)單個(gè)、多個(gè)偏移時(shí)的效果,并在檢測(cè)單個(gè)偏移時(shí),與Megahed等提出的基于最大廣義似然比的圖像數(shù)據(jù)監(jiān)控方法進(jìn)行了對(duì)比。結(jié)果表明,所提方法檢測(cè)效果優(yōu)于最大廣義似然比的圖像數(shù)據(jù)監(jiān)控方法。然后,針對(duì)圖像中相鄰像素的灰度值存在高度相關(guān)關(guān)系的情況,提出了基于多元廣義似然比的圖像數(shù)據(jù)監(jiān)控方法,給出了實(shí)施該方法的詳細(xì)步驟。利用仿真試驗(yàn)考察了該方法在檢測(cè)單個(gè)、多個(gè)偏移時(shí)的效果,并在檢測(cè)單個(gè)偏移時(shí),與Megahed等提出的基于最大廣義似然比的圖像數(shù)據(jù)監(jiān)控方法進(jìn)行了對(duì)比。結(jié)果表明,所提方法檢測(cè)效果優(yōu)于最大廣義似然比的圖像數(shù)據(jù)監(jiān)控方法。最后,將基于多元廣義似然比的圖像數(shù)據(jù)監(jiān)控方法應(yīng)用于實(shí)際案例中,應(yīng)用結(jié)果表明,該方法不僅能快速檢測(cè)出偏移,還能提供偏移發(fā)生的時(shí)間、區(qū)域等信息,幫助員工對(duì)過(guò)程進(jìn)行診斷,查找異常原因,盡早恢復(fù)過(guò)程。
[Abstract]:With the increasing application of machine vision system in industry, product information is presented in the form of image data more and more. How to use image data to monitor the production process has become a new subject of statistical process control. In this paper, the product images with consistent or specific patterns are taken as the research object. The shape of the migration region is unknown, and the number of the offsets is unknown. The methods of image data monitoring are studied under the condition that the gray values of adjacent pixels are highly correlated. Firstly, an image data monitoring method based on EWMA and region growth is proposed for the unknown shape of the offset region, and the detailed steps to implement the method are given. The effectiveness of this method in detecting irregular shape and shape of offset region is investigated by simulation experiments, and compared with the image data monitoring method based on maximum generalized likelihood ratio proposed by Megahed et al. The results show that the proposed method can not only detect the migration quickly, but also estimate the migration area more accurately. Then, an image data monitoring method based on the sum of generalized likelihood ratio is proposed, and the detailed steps to implement the method are introduced. The effectiveness of the method in detecting single or multiple offsets is investigated by simulation, and compared with the image data monitoring method based on the maximum generalized likelihood ratio proposed by Megahed et al. The results show that the proposed method is superior to the maximum generalized likelihood ratio method for image data monitoring. Then, a method of image data monitoring based on multivariate generalized likelihood ratio is proposed, and the detailed steps to implement the method are given in view of the high correlation between the gray values of adjacent pixels in the image. The effectiveness of the method in detecting single or multiple offsets is investigated by simulation, and compared with the image data monitoring method based on the maximum generalized likelihood ratio proposed by Megahed et al. The results show that the proposed method is superior to the maximum generalized likelihood ratio method for image data monitoring. Finally, the image data monitoring method based on multivariate generalized likelihood ratio is applied to practical cases. The application results show that the method can not only detect the migration quickly, but also provide information about the time and region of migration. Help employees diagnose the process, find the cause of the exception, and resume the process as soon as possible.
【學(xué)位授予單位】：天津大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：博士
【學(xué)位授予年份】：2016
【分類號(hào)】：TP13

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本文編號(hào)：2428885