一、基于线阵CCD的板宽非接触式在线测量（论文文献综述）
黄致远[1]（2021）在《VT-DBR激光器在透明介质结构测量的应用》文中提出浮法玻璃是当今世界生产效率最为高效、生产质量良好的平板玻璃生产方式之一。为了进一步优化浮法玻璃的生产效率,除了改进浮法玻璃的生产制造工艺外,还需要在浮法玻璃生产线的成型区域对玻璃厚度等重要参数进行长期实时的监测。尤其当浮法玻璃生产线开始对玻璃厚度进行转换时,对于玻璃厚度的实时监控显得极其重要。本文根据浮法玻璃生产行业的应用需求和现有技术的局限性,研制了一套基于游标调谐分布式布拉格反射（Vernier Tuned-Distributed Bragged Reflector,VT-DBR）激光器的白光干涉测量解调方法的非接触式厚度测量系统。通过对玻璃表面反射干涉激光信号的测量以及数据分析,实现了玻璃厚度的在线高精度测量。该技术的测量探头没有电气成分,位于玻璃表面高温区域之外即可实现玻璃厚度的测量,减少对探头冷却和高温保护措施的要求,适合于浮法玻璃生产线的热端应用。本文分析了玻璃测厚领域的国内外研究背景,讨论了几何光学测厚、激光干涉测厚、激光外差测厚和激光共焦测厚等多种激光检测方法,对比几种激光检测方法的优缺点后,选择基于波长移相的白光干涉测量作为本文的主要研究方法。VT-DBR激光器凭借其宽的波长调谐范围（>40 nm）、小的调谐间隔（pm）、短的波长切换时间（<20 ns）、快的调谐频率（k Hz）和低成本等优越特性,在众多光源中脱颖而出。本文利用Altium Designer对测厚系统进行硬件电路设计,其中包括激光器驱动电路、光电探测电路、模数采集电路、通信电路和温控电路;利用Quartus II编写测厚系统控制代码;利用Lab VIEW编写测厚系统的上位机控制程序。本文对系统功能进行了可行性验证实验,如激光器点亮实验、单波长稳定性实验、模数采集实验等等。实验结果表明,自研测厚系统具有良好的稳定性、实用性。本文利用测厚系统对厚度为2 mm、7 mm和12 mm的玻璃样品进行了静态与动态测厚实验,并于实验室已有的干涉光谱测量设备作了性能对比。实验结果表明该系统在技术性能和产品成本上都具有较大的竞争力,能够为提高浮法玻璃的生产效率发挥作用。本文还对一种三层结构样品进行了厚度测量,结果表明自研系统有能力完成对透明介质结构的测量。
贺鹏,卢治功,温方金,职连杰[2]（2019）在《基于激光三角测量的镰刀弯在线检测系统》文中指出镰刀弯是板带生产过程中常见的板形缺陷,在线测量镰刀弯是实现板形控制的前提条件。本文建立一种基于激光三角测量法的镰刀弯在线检测系统,由激光发射器、线阵CCD、接收镜头组成激光测量箱,检测钢板边部的位置和倾斜量;同时由激光测速仪检测钢板的长度位置,形成边部轮廓曲线。通过边部倾斜量对轮廓曲线进行纠正,消除钢板侧向移动引起的误差。系统计算得出镰刀弯参数,同时提供板带宽度、长度等数据。实际应用中,根据测量数据进行生产参数调整,有效提高了板形质量。
王琦玮[3]（2019）在《侧焦线法激光三角测厚仪》文中指出测厚的方式包括离线式和在线式两种,一般来说为了保证效率工厂都会选择在线式的测量系统。激光三角法测厚对于被测物体表面的要求不高,更重要的是它的检测速度较快,精度较高,因此基于激光三角法的测厚仪是一种优秀的的在线测量装置,可以满足绝大多数工厂的测厚需求。目前市场上也存在着不少这样的测量装置,但是他们大多都是C字型和口字型的结构,将这种结构测量仪置于生产线时,由于工件边缘翘起可能会损坏测量装置,干扰生产线正常运行。针对此问题,本论文提出了一种侧焦线法激光三角测厚系统,主要工作如下:1.分析了各种激光三角法测距原理,从直射型激光三角测距到斜射型激光三角测距。又分析了激光三角测厚的原理,从双光路激光三角测厚到单镜头激光三角测厚。为克服它们的不足提出本论文的新原理——侧焦线法激光三角测厚。2.设计出完整的测量方案,不仅从总体上规划设计方案,而且分别对于光源模块和成像模块作了详细的分析和计算。其中,光源模块的设计包括了焦线长度的相关设计和景深的相关设计;成像模块的设计包括了光阑、平面玻璃、成像透镜组以及图像探测器的设计和选型。使用Solid Works对系统的机械结构进行建模,并使用Zemax对光学系统进行了设计和评价。3.对采集的图像进行图像处理工作,首先对其进行平滑滤波处理来消除一些杂散光带来的随机误差,并使用阈值分割的方法消除背景噪声的影响。然后进行光斑的寻找和定位,为测量厚度的计算打下基础。最后设计了软件界面,包括预览模块、标定模块、测量模块和显示模块。4.比较了几种标定方法并选取其中最为合理和准确的一种,为测量系统建立标定方程。使用标定后的测量系统进行模拟生产线的实验,记录实验数据并验证其在线测量功能。分析了误差的主要来源,为以后的改进和完善提供了思路。实际研制出来的测厚仪,能够将其置于生产线的侧边来完成测量工作。它的量程可以达到10mm,测量精度可以达到±10μm。
汤爱平[4]（2019）在《某型烟机滤棒光电直径检测装置的研制》文中研究指明在自动化制造设备中,自动检测和监控系统是自动化制造系统中的重要组成部分,其中将线阵电荷耦合器件（CCD）图像传感器用于尺寸测量是非常有效的一种非接触检测技术。在烟机滤棒成型机组中需要在线实时检测与监控滤棒的圆周长,CCD光电直径测量装置可以很好地实现滤棒直径（圆周）的在线非接触检测,提高设备对滤棒圆周的检测、控制精度,从而提高滤棒的生产质量和效率。本文以研制光电直径（圆周）检测装置替换原KDF3（ZL26系列）滤棒成型机气压式圆周检测装置项目为研究内容,对线阵CCD光电式直径测量方法进行了较为全面的分析与研究。根据技术要求和原气压式直径检测装置尺寸大小、安装方式,对光电直径检测装置的组成和器件选型、各组件的安装位置等进行系统分析和统筹规划,完成了光电直径检测装置电控系统和总体结构的方案优化设计。介绍了光电直径检测装置主要分系统转动机构、光电检测组件、信号处理控制组件的详细设计。采用高速32位TMS320F28035数字信号处理器、小型ATtiny系列AVR微控制器、TCD132D线阵CCD和高亮度LED等器件构成的电控系统,实现了光电直径检测装置的小型化、高速率检测设计要求。创新性的设计了反射方式平行光管和LED光源的加工处理,解决了小空间下的平行光线输出品质。研制的工程样机试验结果表明,样机性能满足技术要求。最后对该光电直径（圆周）检测装置存在的一些工程化问题进行了讨论,并提出了改进方向。
白金池[5]（2019）在《基于机器视觉的异形复杂零件图像采集与检测研究》文中指出在传统测量方法逐渐不能适应现代工业快速发展的情况下,检测手段正在由接触式测量向非接触式测量转变。在非接触式测量领域中,以机器视觉为基础的图像检测技术在诸多方面具有优异性能,因而得到了广泛的关注与应用。异形零件存在无法用解析几何准确描述的空间自由曲面,传统检测手段对其的检测效率较低,检测效果较差,存在一定的检测难度。为了解决该问题,本文对基于机器视觉的异形零件图像采集与检测进行了研究,旨在通过图像检测技术提高异形零件的检测效率与测量精度。文本的主要研究内容如下:（1）以线阵CCD为主要的图像采集设备,分析了CCD图像传感器的图像采集原理,由原理出发建立了线阵相机成像过程中的数学模型,从该模型中提取出影响线阵相机成像精度的关键参数:像素灰度值与像素列标。（2）对成像系统的四个坐标系进行了分析,通过四个坐标系之间的转换矩阵说明了实物与图像之间的映射关系,对映射中存在的非线性因素─几何畸变进行了研究,提出了一种基于神经网络的畸变矫正方法。实验证明,该方法比传统的多项式拟合矫正法具有更好的矫正效果。（3）对线阵相机的图像采集过程进行了分析,得出了制约线阵相机采样精度的主要因素是扫描机构无法精确控制采样坐标。本文提出了一种融合光栅尺的图像采集方法,该方法不仅能够实现线阵相机的高精度图像采集,还可以将采样精度提升至亚像素级。基于该方法搭建了图像采集平台,对待测件进行了实测,取得了良好的检测效果,最高测量精度可以达到1μm。（4）分析了用传统边缘检测算法对异形曲线进行检测存在的不足,即检测精度均停留在像素级别,当图像分辨率低时会产生较大的测量误差。提出了一种亚像素边缘检测算法,该算法能够对异形曲线进行像素内的精确拟合,提高了测量精度。由拟合曲线可以得到能够近似描述异形曲线的解析函数,从而获得异形曲线上所有点的位置坐标。
宋纾崎[6]（2018）在《基于车辆响应的轨道病害辨识研究》文中提出高速铁路是国家经济和社会发展的大动脉,同时也是国家强盛崛起一张靓丽的名片。随着“八纵八横”高速铁路网的规划实施,越来越多的高速列车和线路将投入运营,列车和线路的安全性愈发受到关注。由于高速列车的运营速度较高,列车与轨道相互作用更加剧烈,轨道状态的变化无时不刻在影响着列车的动力学性能,尤其是当轨道线路存在损伤或失效时,更可能会对列车行车安全造成重大影响。因此,对于轨道状态的检测和评估其对车辆性能的影响至关重要。受限于动力学分析技术和车辆的实际运营状况,针对车辆响应辨识并评估轨道状态的研究并不多见,基于此,本文在深入研究车辆-轨道耦合动力学的基础上,开展了关于轨道状态与车辆性能响应之间对应关系的研究,主要包含以下研究内容:首先,在建立车辆轨道耦合动力学常规模型的基础上,增加轴箱系统的动力学子模型,扩充了基于车辆部件振动响应辨识轨道状态的可行性。同时对比分析了拓展后的车辆轨道耦合动力学模型计算结果与实际测试数据,验证了本文所提出仿真计算模型的准确性和可用性。其次,针对焊缝不平顺、钢轨擦伤和钢轨剥离建立了完整的钢轨型面,建立了全新的钢轨伤损精确表征模型。解决了传统轨道缺陷表征在仿真模型中区分度低的问题。同时对不同波长的轨道不平顺采取了相应的物理模型和针对性算法,从而使仿真计算模型有效和真实地反映出伤损后轨面线型变化的实际状态。考虑到传统车辆轨道耦合动力学仿真模型在长大线路仿真计算时的效率问题和方法局限性,对车辆轨道耦合仿真模型的计算模式进行了解析,分析了轨道长度对计算效果的影响。针对计算量随轨道长度增加显着提升的关键问题,提出了一种适用于长大线路的车辆轨道耦合计算方法——滑移窗口计算方法。并以移动载荷作用下简支梁的振动模型为参考,分别与简支梁振动响应的解析解和有限元计算结果比较,验证了滑移窗口方法的准确性。同时与传统车辆轨道耦合仿真模型中的直接计算方法相比较,证明了滑移窗口方法可以在考虑完整轨道结构和轨下结构变化的前提下依然有很高的计算效率,实现了车辆移动在可考虑轨下结构时变的任意长度轨道线路的仿真计算。最后,基于前述仿真模型及算法,系统研究和分析了常见的轨道伤损与车辆响应间的对应关系。通过时域特征参数对不同波长轨道病害引起的车辆响应进行了统计分析,得到了能够有效区分不同波长轨道病害的特征统计量,并进一步辨识了相同波长轨道病害引起的车辆响应的对应关系。通过计算相同短波轨道病害引起的车辆响应的归一化小波能谱,揭示了不同伤损但同属短波轨道病害激励下车辆响应变化的规律。频域方面,研究了不同波长引起的车辆响应主频特征,从而可直接通过车辆响应辨识对应的轨道伤损形式,同时对随机不平顺造成的车辆响应在频域的干扰进行了探讨。针对沉降等特殊工况,由于长波轨道病害引起的车辆响应无法通过小波变换进行直接识别,分析长波不平顺造成的车辆响应的特点,利用多重分形谱方法对长波轨道病害引起的车辆响应进行了描述,从而有利于计算机快速数值识别,实现对轨道特定状态的量化评估。
刘妍[7]（2012）在《基于机器视觉的锂电池极片涂布缺陷检测系统设计》文中研究指明在节能减排的大环境下，混合动力汽车作为新能源汽车得到迅猛发展，而动力电池作为其核心部件，质量安全尤为重要。锂电池极片在涂覆、辊压等环节中，表面容易产生划痕、露箔等缺陷，这些缺陷会严重影响电池的质量和使用寿命。现有的检测方法主要是基于机器视觉的非接触检测方法，通常采用两台面阵CCD相机分别对极片两侧进行检测，通过同轴光照明得到了很好的检测效果。但是，由于现有的检测都是在涂布或极耳焊接的过程中进行的，需要在生产设备上留出足够的检测空间，这样不仅增加了检测成本，而且检测的灵活性大大降低。本文针对合肥国轩高科动力能源有限公司提出的检测要求，在现有型号的极耳焊接机上完成对极片的在线检测。本系统主要利用线阵CCD相机和特制光源解决动力电池生产过程中极片涂布露箔等缺陷问题，突破了半透半反射成像、极片缺陷的智能化区域识别等关键技术，实现了极片极耳焊接过程中双面缺陷的在线检测，增加了检测的灵活性，容易对其功能进行扩展，对于提高检测效率、降低检测成本具有重要意义。本系统检测的最小缺陷区域为0.2*0.2mm，检测速度大于15m/min，可用于各类动力电池生产行业的极片缺陷检测。本文首先对极片缺陷检测系统的原理进行了阐述，研究了系统的总体构成和主要硬件参数的计算；其次，通过对光源的设计实现了均匀照明并对极片振动的影响及系统误差进行分析、校正；最后讨论了电池极片图像处理流程并进行了算法分析，结合实际应用提出新的目标标记快速算法，完成分类器设计，实现系统缺陷的自动分类识别。
丛赫曦[8]（2011）在《基于LD-CCD的玻璃厚度检测技术的研究》文中研究说明我国浮法玻璃产量虽然位居世界首位,但是产品质量与发达国家相比还有较大差距。目前用于汽车、制镜等高质量玻璃还需要进口国外的技术。尤其是玻璃厚度检测,仍处在人工接触式测量阶段。因此有必要自主研发国产的在线热端厚度检测设备。本文就系统中的几个关键问题展开了研究。应用CCD进行在线厚度检测可以实现高精度、非接触和在线实时检测,尤其对微小厚度变化量具有很强的优势。本文应用光在玻璃上下表面的二次反射、折射法测厚原理,采用半导体激光器作为光源,线阵CCD作为图像传感器,并对线阵CCD的驱动时序电路、视频处理电路进行了设计。最后研究了厚度图像中心提取的算法,有效地消除了噪声,并精确地提取了光斑中心点,从而得到了玻璃厚度值。FPGA是当今电子系统设计的前沿。本文采用FPGA设计调试CCD驱动时序电路,缩小了驱动电路的体积,使设计周期缩短,并可以随时修改设计,提高了电路设计的灵活性。FPGA设计采用了Quartus II仿真软件进行VHDL语言编程、调试、仿真及器件编程。前置放大电路完成了对CCD输出信号的捕捉,CDS电路完成了对CCD输出图像信号的采用取样保持,浮动阈值二值化电路输出方波电压,再经过A/D转换器,把数据送入计算机进行一步的处理。在图像处理部分,首先对图像进行小波去噪并对图像进行二值化处理,再利用区域坐标加和取平均值的方法确定光斑中心点。对CCD驱动电路的仿真实验证明,电路能够很好的驱动CCD,输出稳定可靠的电信号。理论分析及实验表明,本文所采用的非接触测厚方法是可行的。
李荣果[9]（2011）在《非接触式平板裂缝天线结构尺寸测量与分析》文中研究说明本文的研究目的是实现平板裂缝天线相关参数的测量,从而为天线的进一步分析提供参考。针对平板裂缝天线的结构特点,对其采用非接触式的测量。首先,以平板裂缝天线的扫描图像为基础,对天线的裂缝参数进行了测量。通过对裂缝图像进行去噪、边缘检测、二值化等预处理将边缘定位到单像素,然后在确定的边缘点使用了三种亚像素细分算法,实现了对裂缝参数的高精度测量。其次,对波导的各种参数进行了测量。针对波导图像噪声的特点,在进行预处理之后,提出了使用经验模板进行二次去噪的方法,实现了边缘粗定位,进而通过亚像素细分获得了较好的测量效果。最后,对测量误差进行分析,并介绍软件原型。通过对测量结果的误差和精度分析,验证了本文测量方法的合理性与可行性。本文通过图像处理技术实现了对平板裂缝天线的非接触式测量,并通过亚像素细分算法提高了测量精度,具有一定的理论价值和实际意义。
夏承亮,李成贵,熊昌友[10]（2010）在《板材表面质量在线检测方法概述》文中研究说明板材表面的质量决定了板材的使用性能、寿命、工作可靠性等一系列重要参数,因而在工程上,对于影响板材表面质量的因素以及针对板材表面质量的检测方式也越来越受重视。文中分别介绍和分析了板材常见的几种缺陷形式、板材表面质量对其使用性能的影响,并以高精度钢板为例介绍表面缺陷的传统无损检测技术、激光扫描和机器视觉技术;最后,通过各种检测方式的结果对比得出结论。
二、基于线阵CCD的板宽非接触式在线测量（论文开题报告）
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
本文主要提出一款精简64位RISC处理器存储管理单元结构并详细分析其设计过程。在该MMU结构中,TLB采用叁个分离的TLB,TLB采用基于内容查找的相联存储器并行查找,支持粗粒度为64KB和细粒度为4KB两种页面大小,采用多级分层页表结构映射地址空间,并详细论述了四级页表转换过程,TLB结构组织等。该MMU结构将作为该处理器存储系统实现的一个重要组成部分。
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
三、基于线阵CCD的板宽非接触式在线测量（论文提纲范文）
（1）VT-DBR激光器在透明介质结构测量的应用（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 1 绪论 |
| 1.1 课题研究背景及来源 |
| 1.2 在线玻璃光学测厚技术玻璃厚度测量方法 |
| 1.2.1 机械测厚方法 |
| 1.2.2 几何光学测厚方法 |
| 1.2.3 激光干涉测厚方法 |
| 1.3 在线玻璃光学测厚技术国内外研究发展现状 |
| 1.4 可调谐半导体激光器研究发展现状 |
| 1.5 本文主要研究内容 |
| 2 白光干涉厚度测量系统原理 |
| 2.1 VT-DBR激光器原理 |
| 2.1.1 半导体激光器工作原理 |
| 2.1.2 Vernier调谐原理 |
| 2.1.3 VT-DBR激光器工作原理 |
| 2.2 基于波长移相的白光干涉测厚原理 |
| 2.2.1 基于波长移相的白光干涉测厚模型 |
| 2.2.2 基于波长移相的白光干涉解调技术 |
| 3 白光干涉厚度测量系统搭建 |
| 3.1 白光干涉厚度测量系统设计 |
| 3.2 被动光学系统设计 |
| 3.3 硬件系统设计 |
| 3.3.1 FPGA选型及配置电路 |
| 3.3.2 激光器驱动电路 |
| 3.3.3 自动温控电路 |
| 3.3.4 数据采集电路 |
| 3.3.5 数据传输电路 |
| 3.3.6 系统PCB设计 |
| 3.4 软件系统设计 |
| 3.4.1 VT-DBR激光器波长-电流查询 |
| 3.4.2 白光干涉厚度解调 |
| 3.5 软硬件系统测试 |
| 3.5.1 VT-DBR激光器长期稳定性测试 |
| 3.5.2 数据采集及上传测试 |
| 3.5.3 温度控制测试 |
| 4 白光干涉厚度测量系统实验 |
| 4.1 实验流程 |
| 4.2 样品厚度测量 |
| 4.2.1 2mm玻璃样品 |
| 4.2.2 7mm玻璃样品 |
| 4.2.3 12mm玻璃样品 |
| 4.2.4 多层结构样品 |
| 4.3 测量系统对比 |
| 结论 |
| 参考文献 |
| 攻读硕士学位期间发表学术论文情况 |
| 致谢 |
（2）基于激光三角测量的镰刀弯在线检测系统（论文提纲范文）
| 0 引言 |
| 1 系统整体设计 |
| 1.1 系统组成 |
| 1.2 设备布局 |
| 2 测量原理 |
| 2.1 激光三角测量 |
| 2.2 激光测量箱 |
| 2.2.1 CCD器件 |
| 2.2.2 激光器 |
| 2.3 激光测速仪 |
| 3 测量算法 |
| 3.1 成像模型 |
| 3.2 标定方法 |
| 3.3 边部位置计算 |
| 3.4 轮廓信息提取 |
| 3.5 轮廓信息纠正 |
| 3.6 镰刀弯计算 |
| 4 结论 |
（3）侧焦线法激光三角测厚仪（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 1.绪论 |
| 1.1 课题研究的目的和意义 |
| 1.2 测厚方法简介 |
| 1.2.1 电容法测厚 |
| 1.2.2 射线法测厚 |
| 1.2.3 超声法测厚 |
| 1.3 国内外研究现状 |
| 1.3.1 国外研究现状 |
| 1.3.2 国内研究现状 |
| 1.4 论文主要内容和章节安排 |
| 2 侧焦线法激光三角测厚原理 |
| 2.1 激光三角法的背景知识 |
| 2.2 激光三角法测位移原理 |
| 2.2.1 直射型激光三角法测位移原理 |
| 2.2.2 斜射型激光三角法测位移原理 |
| 2.3 侧焦线法激光三角测厚原理 |
| 2.4 本章小结 |
| 3.测量系统的总体设计 |
| 3.1 总体方案的设计 |
| 3.2 光源及成像系统的设计 |
| 3.2.1 光源模块的设计 |
| 3.2.1.1 焦线长度的相关设计和计算 |
| 3.2.1.2 景深的相关设计和计算 |
| 3.2.2 成像模块的设计 |
| 3.2.2.1 光阑和平面玻璃的相关设计 |
| 3.2.2.2 成像透镜组的相关设计 |
| 3.2.2.3 图像探测器的选型 |
| 3.3 机械结构设计 |
| 3.3.1 光源模块的结构设计 |
| 3.3.2 成像模块的结构设计 |
| 3.4 本章小结 |
| 4.图像处理和系统软件设计 |
| 4.1 引言 |
| 4.2 图像的采集与预处理 |
| 4.2.1 图像采集 |
| 4.2.2 图像预处理 |
| 4.3 光斑的寻找与其重心定位 |
| 4.3.1 光斑目标区域的寻找 |
| 4.3.1.1 列累加法和最亮点拟合法 |
| 4.3.1.2 Hough变换法 |
| 4.3.2 光斑重心的计算 |
| 4.4 测量界面的设计 |
| 4.5 本章小结 |
| 5.实验测试和结果分析 |
| 5.1 标定 |
| 5.1.1 焦线距离和厚度关系的多项式拟合 |
| 5.1.2 线性成像下的物像坐标关系 |
| 5.1.3 非线性成像下的补偿校正 |
| 5.2 模拟生产线实验测试 |
| 5.3 误差来源分析 |
| 5.4 本章小结 |
| 6.总结与展望 |
| 6.1 总结 |
| 6.2 展望 |
| 致谢 |
| 参考文献 |
| 附录 I 攻读硕士期间发表的论文和专利 |
（4）某型烟机滤棒光电直径检测装置的研制（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 项目的来源和背景 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 滤棒直径检测装置 |
| 1.2.2 基于CCD直径检测技术 |
| 1.3 线阵CCD测量直径的工作原理 |
| 1.3.1 CCD简介 |
| 1.3.2 线阵CCD测量直径的原理 |
| 1.3.3 平行光投影测量法 |
| 1.3.4 平行光成像测量法 |
| 1.3.5 光学成像测量法 |
| 1.4 该项目的主要研究内容 |
| 1.5 小结 |
| 第2章 光电直径检测装置系统要求与分析 |
| 2.1 系统要求 |
| 2.2 系统分析 |
| 2.3 工作原理 |
| 2.4 小结 |
| 第3章 光电直径检测装置方案设计 |
| 3.1 系统组成 |
| 3.2 电控系统方案 |
| 3.2.1 电机选型与驱动 |
| 3.2.2 CCD的驱动方法 |
| 3.2.3 CCD视频信号处理方法 |
| 3.2.4 电控系统方案 |
| 3.3 总体结构方案 |
| 3.4 小结 |
| 第4章 光电直径检测装置详细设计 |
| 4.1 转动机构 |
| 4.1.1 主轴和滤嘴导向套 |
| 4.1.2 空气吹尘装置 |
| 4.2 光电检测组件 |
| 4.2.1 测量方法选择 |
| 4.2.2 CCD选型 |
| 4.2.3 光源选择 |
| 4.2.4 光学系统分析 |
| 4.2.5 光学能量计算 |
| 4.2.6 CCD驱动电路 |
| 4.2.7 光学系统和结构设计 |
| 4.3 信号处理控制组件 |
| 4.3.1 硬件设计 |
| 4.3.2 软件设计 |
| 4.4 小结 |
| 第5章 光电直径检测装置样机试制结果 |
| 5.1 样机的装调 |
| 5.2 样机的检测标定与测试结果 |
| 5.3 小结 |
| 结论 |
| 总结 |
| 展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
（5）基于机器视觉的异形复杂零件图像采集与检测研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| abstract |
| 1 绪论 |
| 1.1 课题的研究背景及意义 |
| 1.2 机器视觉理论的形成与发展 |
| 1.3 异形零件的图像采集与检测 |
| 1.3.1 异形零件 |
| 1.3.2 图像的采集 |
| 1.3.3 图像的检测 |
| 1.4 论文的主要内容及结构框架 |
| 2 线阵CCD高精度图像采集原理 |
| 2.1 CCD传感器的工作原理 |
| 2.1.1 电荷的产生与收集 |
| 2.1.2 电荷的转移与输出 |
| 2.2 线阵CCD图像采集原理 |
| 2.3 本章小结 |
| 3 基于神经网络的线阵相机几何畸变矫正 |
| 3.1 相机成像模型 |
| 3.1.1 成像系统坐标系 |
| 3.1.2 非线性成像模型 |
| 3.2 几何畸变矫正 |
| 3.2.1 基于多项式拟合的矫正方法 |
| 3.2.2 基于人工神经网络的矫正方法 |
| 3.3 本章小结 |
| 4 线阵CCD融合光栅尺的高精度图像采集与检测 |
| 4.1 线阵相机扫描坐标的获取 |
| 4.2 光栅尺的测量原理 |
| 4.2.1 莫尔条纹 |
| 4.2.2 光栅尺测距原理 |
| 4.3 线阵CCD融合光栅尺的高精度图像采集方法 |
| 4.3.1 高精度图像采集原理 |
| 4.3.2图像采集平台及实验 |
| 4.4 亚像素图像采集与尺寸测量 |
| 4.5 本章小结 |
| 5 异形曲线亚像素边缘检测算法 |
| 5.1 边缘检测的基本概念 |
| 5.1.1 孤立点的检测 |
| 5.1.2 线与边缘的检测 |
| 5.1.3 边缘检测算子 |
| 5.2 异形曲线边缘检测算法 |
| 5.3 本章小结 |
| 6 总结与展望 |
| 6.1 总结 |
| 6.2 展望 |
| 参考文献 |
| 攻读学位期间取得的研究成果 |
| 致谢 |
（6）基于车辆响应的轨道病害辨识研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| abstract |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 引言 |
| 1.2 轨道检测技术 |
| 1.2.1 几何不平顺检测技术 |
| 1.2.2 机器视觉技术 |
| 1.2.3 激光扫描技术 |
| 1.3 轨道状态的估计与辨识技术 |
| 1.3.1 轨道状态估计与辨识技术的发展 |
| 1.3.2 轨道状态估计与辨识的模型与方法 |
| 1.4 本文的主要研究内容 |
| 第2章 车辆轨道耦合模型及其验证 |
| 2.1 车辆-轨道耦合动力学模型及方程 |
| 2.1.1 车辆动力学模型 |
| 2.1.2 轨道动力学模型 |
| 2.1.3 轮轨空间动态相互作用模型 |
| 2.1.4 加载轨道激扰 |
| 2.1.5 动力学方程求解方法 |
| 2.2 仿真程序验证 |
| 2.2.1 轮轨接触几何关系 |
| 2.2.2 谐波不平顺车辆-轨道耦合动力学计算 |
| 2.3 本章小结 |
| 第3章 病害轨道仿真模型 |
| 3.1 轨道随机不平顺模型 |
| 3.2 轨道病害仿真模型 |
| 3.2.1 短波轨道病害 |
| 3.2.2 中波轨道病害 |
| 3.2.3 长波轨道病害 |
| 3.3 本章小结 |
| 第4章 滑移窗口方法 |
| 4.1 车辆轨道耦合模型的计算模式 |
| 4.1.1 车辆轨道耦合模型的数值方法 |
| 4.1.2 车辆轨道耦合模型的计算量 |
| 4.2 滑移窗口方法 |
| 4.2.1 滑移窗口的概念与思想 |
| 4.2.2 滑移窗口的实现过程 |
| 4.3 滑移窗口方法关键参数设置 |
| 4.3.1 窗口长度 |
| 4.3.2 窗口移动比率 |
| 4.4 滑移窗口方法的验证 |
| 4.4.1 解析方法验证 |
| 4.4.2 有限元方法验证 |
| 4.4.3 与耦合模型直接计算方法的比较 |
| 4.5 滑移窗口方法计算效率评估 |
| 4.6 本章小结 |
| 第5章 车辆响应与轨道缺陷的关系 |
| 5.1 车辆在轨道病害激扰下的响应 |
| 5.1.1 短波轨道病害的车辆响应 |
| 5.1.2 中波轨道病害的车辆响应 |
| 5.1.3 长波轨道病害的车辆响应 |
| 5.1.4 不同波长轨道病害的影响主体 |
| 5.2 基于时域特征参数的轨道确定性不平顺辨识算法与结果分析 |
| 5.2.1 时域特征参数 |
| 5.2.2 基于时域特征参数的轨道确定性不平顺辨识算法及结果 |
| 5.3 基于傅里叶分析的轨道病害辨识算法与结果分析 |
| 5.3.1 傅里叶分析[148] |
| 5.3.2 车辆响应的频率特征 |
| 5.4 基于小波变换的轨道病害辨识算法与结果分析 |
| 5.4.1 小波变换简要理论[149,150] |
| 5.4.2 小波基函数的选择 |
| 5.4.3 定性辨识的方法 |
| 5.4.4 基于小波理论的车辆响应与轨道状态识别结果分析 |
| 5.5 通过车辆响应识别轨道病害的方法 |
| 5.6 本章小结 |
| 结论与展望 |
| 1 主要结论 |
| 2 研究展望 |
| 致谢 |
| 参考文献 |
| 攻读博士期间发表论文及参加科研项目情况 |
（7）基于机器视觉的锂电池极片涂布缺陷检测系统设计（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 1. 绪论 |
| 1.1 课题研究的背景及意义 |
| 1.2 国内外研究现状及分析 |
| 1.2.1 机器视觉检测技术的研究现状 |
| 1.2.2 电池极片缺陷检测研究现状 |
| 1.3 机器视觉检测关键技术 |
| 1.4 本文的主要研究工作 |
| 1.5 章节安排 |
| 2. 电池极片涂布缺陷检测系统设计与分析 |
| 2.1 锂电池极片缺陷检测原理 |
| 2.2 电池极片涂布缺陷检测系统设计 |
| 2.2.1 系统结构设计 |
| 2.2.2 系统主要硬件选择 |
| 2.3 系统检测流程 |
| 2.4 本章小结 |
| 3. 系统优化和光源设计 |
| 3.1 光路设计及光源设计 |
| 3.1.1 光学系统的理论模型 |
| 3.1.2 光源的设计 |
| 3.1.3 光路设计 |
| 3.2 系统振动的影响分析 |
| 3.2.1 对成像系统景深的影响 |
| 3.2.2 调焦函数 |
| 3.3 误差分析与实验校正 |
| 3.4 本章小结 |
| 4. 极片表面的缺陷检测 |
| 4.1 极片表面主要缺陷特点分析 |
| 4.2 图像预处理 |
| 4.2.1 噪声分析 |
| 4.2.2 常用的图像去噪算法 |
| 4.2.3 图像灰度变换 |
| 4.3 可疑区域快速检测 |
| 4.4 数学形态学处理 |
| 4.5 边缘检测 |
| 4.6 目标标记 |
| 4.7 本章小结 |
| 5. 极片缺陷分类及实验分析 |
| 5.1 缺陷的特征参数计算 |
| 5.1.1 缺陷图像的形态特征 |
| 5.1.2 缺陷图像的灰度特征 |
| 5.1.3 缺陷图像的纹理特征 |
| 5.2 特征选择 |
| 5.3 电池极片缺陷的识别分类流程 |
| 5.4 分类器设计 |
| 5.5 典型缺陷处理及实验分析 |
| 5.6 本章小结 |
| 6. 总结与展望 |
| 6.1 本文工作总结 |
| 6.2 前景展望 |
| 参考文献 |
| 攻读硕士学位期间发表的论文 |
| 致谢 |
（8）基于LD-CCD的玻璃厚度检测技术的研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 玻璃生产的发展与现状分析 |
| 1.2 我国浮法玻璃行业产品质量状况分析 |
| 1.3 玻璃厚度检测设备现状 |
| 1.4 研究目的及意义 |
| 1.5 本文主要研究内容 |
| 第2章 高温玻璃测厚机理 |
| 2.1 引言 |
| 2.2 玻璃厚度测量的几何光学机理 |
| 2.2.1 光学三角法测量原理 |
| 2.2.2 二次反射、折射法测厚原理 |
| 2.3 系统总体设计方案 |
| 2.3.1 光源 |
| 2.3.2 线阵CCD 的选择 |
| 2.3.3 检测探头设计 |
| 2.3.4 系统设计指标 |
| 2.4 CCD 的基本工作原理 |
| 2.4.1 CCD 概述 |
| 2.4.2 电荷存储 |
| 2.4.3 电荷耦合 |
| 2.4.4 电荷的注入和检测 |
| 2.4.5 CCD 的基本特性参数 |
| 2.5 CCD 照度匹配与光源光强控制 |
| 2.6 分辨率与放大倍数 |
| 2.7 本章小结 |
| 第3章 CCD 驱动及视频电路的设计 |
| 3.1 不同驱动设计方法的比较 |
| 3.2 FPGA 及设计软件简介 |
| 3.2.1 FPGA 技术简介 |
| 3.2.2 Quartus Ⅱ 的设计流程 |
| 3.3 CCD 驱动时序设计与仿真 |
| 3.3.1 VHDL 语言简介 |
| 3.3.2 TCD1501C 工作参数的设计 |
| 3.3.3 CCD 驱动时序的系统仿真 |
| 3.4 CCD 视频信号处理电路的设计 |
| 3.4.1 前置放大电路 |
| 3.4.2 视频放大电路 |
| 3.4.3 CDS 电路 |
| 3.4.4 二值化处理电路 |
| 3.5 本章小结 |
| 第4章 玻璃厚度图像处理算法的研究 |
| 4.1 玻璃厚度检测图像特点 |
| 4.2 数据处理流程 |
| 4.3 小波去噪 |
| 4.3.1 CCD 噪声的小波变换域特性 |
| 4.3.2 多方向一维小波去噪 |
| 4.4 阈值处理 |
| 4.4.1 阈值选择的几种方法 |
| 4.4.2 阈值处理 |
| 4.5 区域标定 |
| 4.5.1 图像的收缩与膨胀 |
| 4.5.2 光斑区域形状的优化 |
| 4.5.3 区域标定 |
| 4.6 中心提取算法 |
| 4.7 本章小结 |
| 第5章 实验及误差分析 |
| 5.1 标定实验 |
| 5.2 玻璃厚度测量实验 |
| 5.3 误差分析 |
| 5.3.1 误差分类 |
| 5.3.2 误差的来源 |
| 5.4 本章小结 |
| 结论 |
| 参考文献 |
| 攻读硕士学位期间承担的科研任务与主要成果 |
| 致谢 |
| 作者简介 |
（9）非接触式平板裂缝天线结构尺寸测量与分析（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 引言 |
| 1.2 非接触式测量技术 |
| 1.3 选题背景及意义 |
| 1.4 本文的工作 |
| 第二章 平板裂缝天线的裂缝参数测量 |
| 2.1 引言 |
| 2.2 平板裂缝天线的裂缝图像处理 |
| 2.2.1 滤波处理 |
| 2.2.2 边缘检测 |
| 2.2.3 二值化 |
| 2.2.4 边缘细化 |
| 2.3 亚像素定位算法 |
| 2.3.1 矩方法 |
| 2.3.2 拟合法 |
| 2.3.3 插值法 |
| 2.3.4 仿真实验 |
| 2.4 裂缝参数测量 |
| 2.4.1 像素间距 |
| 2.4.2 裂缝的长度参数测量 |
| 2.4.3 裂缝的缝弧参数测量 |
| 2.5 小结 |
| 第三章 平板裂缝天线的波导参数测量 |
| 3.1 引言 |
| 3.2 T形波导的参数测量 |
| 3.2.1 T形波导图像的预处理 |
| 3.2.2 T形波导图像的边缘检测 |
| 3.2.3 T形波导的参数测量 |
| 3.3 矩形波导的参数测量 |
| 3.3.1 矩形波导图像的预处理 |
| 3.3.2 矩形波导图像的边缘检测 |
| 3.3.3 矩形波导的参数测量 |
| 3.4 波导圆孔的参数测量 |
| 3.4.1 圆孔图像的预处理 |
| 3.4.2 圆孔图像的边缘检测 |
| 3.4.3 圆孔的参数测量 |
| 3.5 小结 |
| 第四章 平板裂缝天线测量误差分析 |
| 4.1 引言 |
| 4.2 误差来源 |
| 4.2.1 成像系统的噪声 |
| 4.2.2 图像处理过程中的误差 |
| 4.3 测量误差分析 |
| 4.3.1 裂缝的测量误差 |
| 4.3.2 波导的测量误差 |
| 4.3.3 减小误差的方法 |
| 4.4 精度分析 |
| 4.5 小结 |
| 第五章 平板裂缝天线测量原型软件 |
| 5.1 引言 |
| 5.2 软件设计 |
| 5.3 软件操作 |
| 5.3.1 裂缝参数测量 |
| 5.3.2 波导参数测量 |
| 5.3.3 圆孔参数测量 |
| 5.4 小结 |
| 第六章 总结与展望 |
| 致谢 |
| 参考文献 |
（10）板材表面质量在线检测方法概述（论文提纲范文）
| 1 板材表面质量的几种典型表面缺陷 |
| 1.1 压痕和轧痕 |
| 1.2 划伤和沟槽 |
| 1.3 气泡 |
| 1.4 夹杂 |
| 1.5 裂纹 |
| 1.6 结疤和疤痕 |
| 2 板材表面质量对使用性能的影响 |
| 2.1 表面斑点、裂纹、疤痕、弯曲等缺陷对使用的影响 |
| 2.2 表面粗糙度对耐磨性的影响 |
| 2.3 表面粗糙度对疲劳强度的影响 |
| 3 板材表面质量在线检测技术——传统方法简述 |
| 4 采用机器视觉技术的缺陷检测方法及发展 |
| 4.1 基于激光扫描的计算机视觉检测技术 |
| 4.2 固体摄像器件检测法 |
| 5 结论 |
| 5.1 板材表面缺陷检测技术的发展趋势 |
| 5.2 关键技术与难点 |
四、基于线阵CCD的板宽非接触式在线测量（论文参考文献）
- [1]VT-DBR激光器在透明介质结构测量的应用[D]. 黄致远. 大连理工大学, 2021(01)
- [2]基于激光三角测量的镰刀弯在线检测系统[J]. 贺鹏,卢治功,温方金,职连杰. 冶金自动化, 2019(05)
- [3]侧焦线法激光三角测厚仪[D]. 王琦玮. 华中科技大学, 2019(03)
- [4]某型烟机滤棒光电直径检测装置的研制[D]. 汤爱平. 湖南大学, 2019(07)
- [5]基于机器视觉的异形复杂零件图像采集与检测研究[D]. 白金池. 西安建筑科技大学, 2019(06)
- [6]基于车辆响应的轨道病害辨识研究[D]. 宋纾崎. 西南交通大学, 2018(03)
- [7]基于机器视觉的锂电池极片涂布缺陷检测系统设计[D]. 刘妍. 中北大学, 2012(08)
- [8]基于LD-CCD的玻璃厚度检测技术的研究[D]. 丛赫曦. 燕山大学, 2011(12)
- [9]非接触式平板裂缝天线结构尺寸测量与分析[D]. 李荣果. 西安电子科技大学, 2011(07)
- [10]板材表面质量在线检测方法概述[J]. 夏承亮,李成贵,熊昌友. 工业计量, 2010(01)
标签：技术原理论文;