CCD传感器的跑偏检测应用研究

针对自动化生产流水线上的卷绕系统跑偏问题,介绍了一种基于线阵CCD传感器的跑偏检测系统。CCD图像传感器作为位置传感器来检测带材边缘位置量,将实时检测位置量与工艺设定的基准位置量相比较得出偏差,进而完成了带材跑偏的实时检测功能。     

基于线阵CCD的自动纠偏控制系统设计

针对柔性片材传输过程中的跑偏现象,设计了一种基于线阵CCD的自动纠偏控制系统。采用线阵CCD可以准确、快速检测出特征标志线的位置,实时驱动电机与滚珠丝杠推进滚筒进行及时、准确的位置纠正。实验证明：所设计的基于线阵CCD的自动纠偏控制系统具有良好的检测精度,可适用于各种需要纠偏的场合。     

印刷纸带纠偏装置研究与系统开发

目的为了保证印刷品的套印精度及整个印刷过程的顺利进行,对卷筒纸印刷机印刷过程中的纸带跑偏问题进行研究。方法通过对纸带传输系统的运动学模型进行分析,提出一种基于超声波传感器的印刷纸带纠偏控制方法,并依据该方法开发出一种印刷纸带纠偏装置。该装置采用STC12C5A60S2芯片作为控制核心,以超声波传感器作为检测装置,利用步进电机、滚珠丝杠实现纠偏过程,并结合硬件设计进行系统软件的开发。结果针对不同类型印刷带材、不同印刷速度下的纠偏效果进行了检验,纠偏后套印误差均小于0.2 mm,并通过实验证明了装置的有效性。结论该装置适用于各种印刷材料的检测,不受环境因素干扰,同时具有响应速度快、纠偏精度高的特点,对于提升印品质量具有十分重要的意义。     

鲜切蔬菜包装过程袋膜纠偏控制系统设计

目的为了减小鲜切蔬菜包装机袋膜跑偏对产品外观和质量造成的影响,方法提出一种基于模糊控制的智能纠偏控制方案。在分析包装薄膜跑偏原因的基础上,论述纠偏系统的工作原理。采用机器视觉获取包装薄膜的实际位置,并计算跑偏量。结合模糊控制和灰色预测设计一种模糊控制器,包括包装膜位置灰色预测模型和模糊加权PID控制。最后进行试验研究。结果试验结果表明,所述纠偏控制系统可将纠偏误差控制在±0.5 mm内,实际偏移量最大值仅为0.4 mm,平均误差只有0.19 mm。结论该控制系统可以有效地提高系统纠偏精度,能较好地满足鲜切蔬菜包装工艺要求。     

跑偏控制系统及其应用

结合实例研究卷材运行过程中跑偏及跑偏控制原理,利用CCD灵敏度高、光谱响应宽、动态范围大、操作与维护方便等特点,提出基于线阵CCD的卷材跑偏在线检测与控制系统的总体设计方案,该检测与控制系统性能稳定,检测精度高,操作方便,具有一定的应用价值。     

基于图像处理的柔性材料自适应纠偏系统设计

目的为了解决印刷包装过程中柔性材料容易跑偏的问题,基于图像处理结合模糊PID控制提出一种自适应纠偏控制系统。方法介绍纠偏系统工作原理,利用传感器检测包装材料边缘,经图像处理、分析后得到偏差量,利用纠偏算法生成相应驱动信号,实现对纠偏机构的控制。为了实现包装材料边缘识别,提出一种图像处理算法,包括图像预处理、边缘识别等。同时基于模糊PID原理设计一种纠偏控制器,通过模糊规则实现PID控制参数的自适应调节。最后搭建纠偏控制系统,并进行相关实验。结果系统偏差可控制在1 mm以内,控制精度高,稳态性能比较理想。结论设计的纠偏系统可满足印刷包装对柔性材料运行精度的要求。     

基于改进NSGA-Ⅱ的无纺布制袋机纠偏系统预测控制

目的解决无纺布制袋机在制袋过程中出现的带材跑偏问题,实现四路带材的纠偏控制,减少废品率,以提高控制精度和生产效率。方法针对某厂无纺布制袋机运行的特点,采用一种基于改进NSGA-Ⅱ的预测控制算法,用于该机器的纠偏控制。由于系统为非线性,采用支持向量机SVM模型作为被控对象来预测模型。同时,针对模型非线性及基本遗传算法收敛速度慢、精度低等缺点,利用一种改进的NSGA-Ⅱ算法,作为预测控制的滚动优化策略。最后将设计的预测控制器应用于实际系统中。结果该控制算法能满足系统实时稳定运行的要求,制袋机在快速运行时,纠偏误差基本控制在±0.3 mm以内,废品率由原来的0.80%降为0.40%。结论基于改进NSGA-Ⅱ的无纺布制袋机纠偏预测控制系统具有纠偏误差小、废品率低、可靠性强等特点,提高了生产效率。     

枕式包装机纠偏控制系统设计

目的 针对传统枕式包装机纠偏控制系统在应用过程中容易出现跑偏的现象进行纠偏控制研究。方法 采用单片机的工作原理设计枕式包装机纠偏控制电路,并给出纠偏控制电路的3种脉冲频率。根据机器视觉的控制规则,结合枕式包装机纠偏控制器工作原理设计枕式包装机纠偏控制器,并根据纠偏需求,设计CCD传感器与调频稳压电路。采用域纠偏控制系统相关的工具箱设计枕式包装机纠偏控制率参数。基于枕式包装机纠偏控制的数学形式计算枕式包装机纠偏控制增量,结合增量式控制原理设计枕式包装机纠偏控制程序,完成系统的软件设计。结果 基于机器视觉的枕式包装机纠偏控制系统不仅可以提高枕式包装机纠偏控制精度,而且系统响应时间能够稳定在2 s以内。结论 所设计的纠偏控制系统能够提高纠偏控制精度,并且缩短了系统响应时间,提升了系统的性能。     

用散斑干涉光谱分布检测瞬态温度

为了提高对瞬态温度检测的灵敏度,提出了基于散斑干涉条纹光谱分析的瞬态温度反演算法.系统利用散斑干涉形成干涉条纹,由于瞬态温度的变化会使材料应变,从而使散斑干涉条纹改变.被测表面形变前后获得的干涉条纹由面阵 CCD 采集,其对应的光谱密度分布函数也会发生相应的改变,即由散斑干涉条纹反演得到的中心波长振幅发生改变.通过对两次中心波长幅值的比值的检测和计算,即可获得被测的瞬态温度.在分析计算了瞬态温度变化与材料应变、材料应变与干涉条纹变化的函数关系的基础上,推导了瞬态温度变化与干涉条纹振幅及相位函数关系.实验采用660 nm 半导体激光器,SI6600型面阵 CCD 探测器,从获得的光谱分布函数中提取中心波长处幅值比值,通过计算和标定,最终温度检测精度可达到±2℃.相比传统的直接检测干涉条纹的变化量,由被测面形变量推导温度的方法精度提高了近一个数量级,其精度更高、检测均匀性更好、稳定性更好.     

基于Talbot效应和moire条纹的CCD精细拼接理论研究

在空间探测等领域,要想得到像元尺寸小、像元数多且价格便宜的CCD器件是比较困难的.目前解决的方法主要采用两片或多片CCD通过拼接来实现,故而在拼接时,错位量的准确移动直接影响着拼接后的整体效果.本文只用一块光栅和DⅡ-180°直角棱镜相结合并利用Talbot效应和moire条纹来进行CCD精细拼接.拼接精度可达到单个像元尺寸的1/20.     

基于激光-线阵CCD技术的轧辊磨损度检测系统

应用激光-线阵CCD检测技术,提出了一种高速、高精度轧辊磨损度检测方法。阐述了激光．线阵CCD检测系统原理、系统组成与检测过程,采用梯度强度均值法对CCD信号进行处理,有效地降低了噪音对成像质量的影响,提高了处理数据的速度,解决了去噪、边缘检测和特征信息提取等关键技术,提高了系统的检测精度与分辨率。实验证明,该系统的测量精度达到了实际生产过程的要求,为实现轧辊磨损度在线检测的高速化、精确化、自动化提供了一种新方法。     

基于反向P–M扩散分割的缝线断线检测

目的 实现面粉袋缝线断线自动化检测。方法 设计反向P–M扩散分割的缝线断线检测方法。首先采集缝线图像,并进行灰度开运算,以消除复杂背景及面粉袋两边端线的干扰。针对现场光照变化、反射不均、面粉噪声等环境因素对缝线提取的影响,对面粉袋表面与缝线的灰度特征、梯度特征进行分析,设计反向P–M扩散因子,先将图像进行反向P–M扩散,将扩散后的图像与开运算处理后的图像进行差分处理,从而抑制复杂背景纹理,增强缝线与面粉袋的区分度,将阈值分割出的缝线与面粉袋顶端缝边长度进行对比,判断缝线是否断线。结果 实验结果表明,利用该算法进行缝线检测实验,断线检测准确率达到96%,每张缝线图片处理时间只需120 ms。结论 基于反向P–M扩散分割的缝线断线检测方法是一种无接触缝线断线检测新方法,具有准确率高、速度快等优点,满足面粉生产企业断线自动化检测的要求。     

环境一号卫星A/B星数据自动几何精校正设计研究

环境一号卫星A/B星是我国自主研制的小卫星星座,其在轨稳定运行近5年,并稳定获取了大量高质量的观测数据,实现对这些观测数据的几何精校正处理,对发挥环境星宏观、动态的生态环境监测有着重要意义。本文首先分析了环境一号卫星参数特点以及环境一号卫星2级数据(系统几何校正后的数据)的几何特点。基于此,设计了环境一号卫星各载荷总体几何精校正方法流程以及charge-coupled device(CCD)相机自动几何精校正方法。实际运行数据表明,该方法可以较好地实现环境一号卫星各载荷数据的自动几何精校正,环境一号卫星CCD相机自动几何精校正图像精度可达到2个像素以内,同星不同载荷图像之间自动匹配方法可以获取小于1个像素的图像匹配精度。     

基于改进YOLOv5s的护帮板异常检测方法研究

准确识别护帮板支护状态,判断护帮板是否与采煤机发生干涉,是实现煤矿安全生产的重要一环。提出了一种基于改进YOLOv5s的护帮板异常检测方法。建立了护帮板数据集hb_data2021,对YOLOv5s模型进行改进。根据基于改进YOLOv5s的护帮板状态检测结果的标签分类,判断护帮板状态是否异常。为了减小YOLOv5s模型的参数量,采用MobileNetV3 和轻量级注意力机制NAM（normalization-based attention module,标准化注意力模块）替换主干特征提取网络。为了提高护帮板检测精度,改进损失函数为α-CIoU,并进行知识蒸馏。实验结果表明：蒸馏后的网络平均精度提高了1.0%,参数量减小了33.4%,推理加速34.2%;基于改进YOLOv5s的护帮板异常检测方法效果良好,将其部署在NVIDIA Jetson Xavier平台上,可以满足实时检测视频的要求。将检测模型移植到巡检机器人的嵌入式平台上,可以实现护帮板异常检测,满足煤矿工业实际需求。     

轻量化对抗增强的物流违规操作识别方法

目的 针对复杂强噪背景下物流违规操作难以有效识别的问题，提出一种轻量化对抗增强的物流违规操作检测方法。方法 以YOLOv5为基础框架，提出轻量化的GhostC3模块，运用对抗学习的思想提出轻量对抗模块，将原有结构中的C3模块修改为轻量化的GhostC3模块，Conv模块修改为轻量对抗模块，并将定位损失修改为CIOU损失。结果 通过实验验证可知，本文方法针对复杂强噪背景下物流违规操作具有优异的检测效果，其中本文方法相较于YOLOv5方法的检测平均精度均值提高了1.69%，模型参数量降低了45.14%，检测速度提高了2.46%。结论 本文提出的方法具有参数量低、检测速度快和精度高等特点，针对复杂强噪背景下物流违规操作的检测具有一定的先进性和实用性，充分满足物流违规操作检测需求。     

包装印刷品条码质量检测方法

目的为保证商品条码在物流系统中的快速识别和信息传递,研究条码的质量检测方法。方法首先分出条码区域,考虑到条码的特殊属性,需要满足其可识读功能,设计针对EAN-13商品条码的印制质量检测方法,包括可识读检测和印刷缺陷检测。根据条码检测的国家标准,条码可识读检测部分,采用扫描反射率曲线分析法和条码质量分级法对条码的可识读性进行判定。条码缺陷检测部分经过条码校正、条码与字符的分割和条码大小的归一化等处理后,选定基于垂直投影的缺陷检测算法对条码的脱墨和污点缺陷进行检测。结果条码识读程序对合格品和缺陷品的识读准确率都为100%,条码缺陷检测算法程序的平均检测耗时为93.35 ms,检测准确率为94%。结论条码质量检测系统具有较高的检测准确率,并且能够很好地满足机器视觉缺陷检测速度的要求。     

冷轧带钢板形分段接触式检测过程的力学建模与仿真

建立了冷轧带钢板形应力分段接触式检测过程的ANSYS有限元模型,引入欧式距离方法表征检测误差,分析了在不同板形缺陷模式下,板形辊弯曲变形、板形辊分段区域宽度、板形辊直径、带钢包角、带钢厚度、卷取张力、带钢张力横向分布不对度等因素对板形检测精度的影响。仿真结果表明：随着板形辊弯曲变形程度的增大,板形应力检测精度大幅度降低。随着板形辊分段区域宽度的增大,板形检测精度大幅度降低;而随着板形辊分段区域宽度的减小,板形检测精度提高,但提高的幅度随着分段区域宽度的减小而越来越小。卷取工艺张力越低,板形检测精度越低;且当卷取张力增大到某一值时,再继续增大卷取张力对板形检测精度影响甚小。随着卷取张力横向分布不对称度的增大,板形检测精度降低。板形检测辊直径大小、带钢包角的变化以及带钢厚度的变化对板形检测精度没有影响。     

基于机器视觉的金属丝网缺陷识别方法

目的 提升金属丝网的检测效率与检测精度。方法 提出一种应用于金属丝网表面缺陷识别的EfficientNetV2改进网络,首先更改了网络的骨干结构,在特征提取模块前后分别引入通道拆分与通道转换等操作,以增大网络容量,提高特征利用率;其次重新设计网络的分类器,通过对提取的高级语义信息进行逐层分步压缩,以减小特征损失,提高分类精度;最后搭建图像采集系统,构造金属丝网缺陷数据集。结果 实验结果表明,文中改进的网络模型在数据集上的准确率、精确度和特异度分别达到99.43%、99.42%和99.88%,图像识别耗时为27.5ms,增强了缺陷识别效果。结论 该方法具有较高的准确率,在金属丝网缺陷检测上具有较好的实用性,也可为其他类似产品的缺陷检测提供参考。     

基于机器视觉的包装品质检测系统设计

目的 为提高包装缺陷检测精度,基于机器视觉设计一种包装品质检测系统。方法 介绍机器视觉系统硬件结构,包括载物平台、工业相机、光室、计算机等。在此基础上,以条烟外包装检测为主要研究对象,详细阐述图像处理算法。首先利用中值滤波消除原始图像噪声;然后基于Canny算子实现图像边缘锐化;最终通过图像配准判断条烟外包装是否存在缺陷。结果 通过实验验证,结果表明该系统对合格样本的识别率可以达到100%;不合格样本的识别率也可以达到98.67%;整体识别率可以达到99.33%。结论 机器视觉系统具有识别精度高、性能稳定等特点;图像处理算法可准确区分条烟是否存在缺陷,具有实际应用价值。     

基于改进形态学梯度的容器密封性检测方法

目的提出样条插值亚像素边缘检测方法,以提高药品容器密封性检测的准确率。方法采用一种改进的亚像素边缘检测方法,首先将抖动的模糊图像进行复原,复原后的图像经过预处理后,再采用改进的形态学梯度的样条插值亚像素边缘检测方法,以提高容器密封性检测的效率和准确率,并在此基础上进行模拟实验。结果该方法的检测准确率均在95%以上,传统方法很难达到这样的效果。结论该方法能够很好地解决传统检测方法效率低的问题,可以满足实际的检测需求。