基于Matlab的木纤维除尘板结垢图像的数字化研究开题报告

 2021-08-08 12:08

1. 研究目的与意义

研究目的:针对国内外尚无对结垢表面数字化分析的相关报道,提出一种通过计算机视觉检测结垢的新方法。

研究意义:智能化自动监测技术不仅可以降低工人的劳动强度和劳动费用,并可消除由于人的经验和视觉误差造成的检测失误而获得更高的检测准确度。

该研究可为后续在线检测和除垢提供一定理论基础。

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2. 国内外研究现状分析

20世纪80年代初,国外开始研究机器视觉检测技术及其应用。

美国因为研究比较早并且自身技术和硬件基础较好,率先将机器视觉检测系统应用到了制造业,时至今日机器视觉检测技术已经在美国众多企业中得到了大规模的应用。

而国内从 20 世纪90 年代末才开始对该技术进行研究,目前国内机器视觉技术和国外相比仍存在较大差距,尤其是在高速、高精度检测中其核心部件仍旧依赖国外进口设备和技术,例如线阵相机、高品质镜头等,其技术仍被国外企业领先。

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3. 研究的基本内容与计划

以模拟工厂生产环境得到的结垢不锈钢板为原料,获取结垢图像。

利用matlab软件对图像进行不同算法下的增强、滤波以及分割,比较后选取最优的分割图像计算钢板的结构率。

然后建立显微图像采集系统,沿着不锈钢板结垢面的垂直方向等间距拍摄部分聚焦的序列图像,采用基于小波变换的融合算法进行序列图像融合。

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4. 研究创新点

代替繁琐、精确度不高的人眼识别判断除尘板的结垢程度,引入机器视觉来进行更为精确和实时的检测,且国内外尚无对结垢表面数字化分析的相关报道。

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