导读:本文包含了在线剔除论文开题报告文献综述及选题提纲参考文献，主要关键词:机器视觉,杂质剔除装置,分区域剔除算法,硅胶颗粒
在线剔除论文文献综述
云宏霞,贾天代,刘思杰,梅宁[1]（2019）在《硅胶颗粒中杂质在线识别方法研究及剔除装置设计》一文中研究指出为了实现硅胶颗粒中杂质的自动剔除,提出杂质识别算法,并设计了自动化的杂质剔除装置。首先通过摄像机实时采集硅胶散料图像,利用Visual C++结合OpenCV将图像进行预处理、形态学运算及边缘检测等过程,将杂质识别定位。然后基于RS-232通讯协议实现与单片机通讯,传递杂质的位置信息,控制相应的剔除机构动作,最终实现硅胶与杂质的分离。经验证,本系统能够有效地对杂质进行识别和剔除,其剔除率达到95%,满足设计要求。本装置采用了"分区域剔除算法"结合"高压气体"的方式进行杂质剔除,具有动作响应快、剔除精度高的优点,有效提高生产效率,降低生产成本。(本文来源于《数据采集与处理》期刊2019年05期）
贵中烟[2]（2019）在《贵州中烟成功研发爆珠卷烟在线检测剔除装置》一文中研究指出本报贵阳讯（贵中烟）近日，贵州中烟工业有限责任公司成功研发出爆珠卷烟在线检测、剔除缺陷烟支的装置。合格的爆珠经过滤棒成型、滤棒发射、烟支卷制等加工工序后，存在成品烟支滤嘴中爆珠缺失、空珠、破珠、爆珠位置偏移过大等质量隐患。为此，贵州中烟成立《胶(本文来源于《东方烟草报》期刊2019-01-08）
蒋健[3]（2018）在《浅析电气自动化技术在烟草在线异物剔除工艺中的应用》一文中研究指出随着科学技术的进步,电气自动化技术得到不断发展,得到十分广泛的应用。在烟草生产方面,主要通过自动化检测与控制技术实现烟草的在线异物剔除。本文将对烟草异物的识别方式进行分析,并对异物在线剔除系统设计加以阐述。(本文来源于《中国设备工程》期刊2018年03期）
张伟[4]（2018）在《基于机器视觉技术的缺损对虾在线识别与剔除系统研究》一文中研究指出对虾产业在我国水产品领域内一直占有举足轻重的地位,对虾产品以其味道鲜美、营养丰富深受消费者喜爱。随着人民生活水平的不断提高,近年来国内外的对虾需求量不断增加,对对虾产品的品质要求也不断提高。部分对虾在捕捞过程、运输过程、机械分级以及高温高压蒸煮过程中,会破损形成缺损对虾,影响到产品的外观形态,进而降低了相应的产品品质,因此在对虾加工过程中要将该类杂质剔除。传统对虾完整性检测主要是通过人工感官评定来完成,然而人工检测具有主观性强、劳动成本高、易疲劳等缺点,因此本研究综合利用机械设计、机器视觉、电子控制等多领域技术手段,以生鲜对虾和熟对虾为研究对象,探究了将机器视觉技术用于多目标缺损对虾实时在线检测与剔除的可行性。本文主要研究内容和结论如下:1、针对对虾单粒化输出问题,本研究设计了一种对虾平铺单粒化装置实现对虾呈现平铺单粒化状态输出,尽可能避免对虾粘连的情况,获得了 95.1%的单粒化效果。2、针对对虾完整性在线检测问题,本研究通过设计构建基于夹角轮廓分析法的对虾紧实度特征(SF),以及基于对虾模板匹配法的类重心矩特征(FS)实现对不同规格的对虾完整性判别,实验采用了 1128幅生鲜对虾图像,其中包含749幅完整生鲜对虾图像以及379幅缺损生鲜对虾图像,采用1123幅熟对虾图像,其中包含769幅完整熟对虾图像以及354幅缺损熟对虾图像分别对所提算法进行测试,结果表明,对于生鲜对虾相比于夹角轮廓分析法的86%的平均识别精度,模板匹配法可以取得99.6%的平均识别精度,且后者每幅图像的平均处理时间要比前者快15.1ms;对于熟对虾相比于夹角轮廓分析法的86.4%的平均识别精度,模板匹配法可以取得99.4%的平均识别精度,且后者每幅图像的平均处理时间要比前者快14.8ms,综合可知模板匹配法不管是在识别精度上还是在图像处理时间上都较优。3、针对多只缺损对虾如何剔除的问题,本研究设计了一种用于多只缺损对虾剔除的执行机构,采用气吹的方式,在对虾下落过程中实现对缺损对虾的剔除。采用了 100只对虾进行只剔除不识别的实验对该剔除执行机构进行优化,结果表明,在设备稳定运行状态下,得出响应时间参数C为158ms,且挡板距离传送带表面70mm,距离传送带末端切面30mm处得到较优的剔除率为90.3%。4、在上述研究的基础上,设计并搭建了一套基于机器视觉技术的缺损对虾在线识别与剔除系统,并分别对不同规格的生鲜对虾和熟对虾进行了整机测试。结果表明:上料机的速度在六档,平铺单粒化单元的振动机的振动频率在33Hz,振动筛面的倾角为10°,视觉检测单元的传送带速度在0.667m/s,相机帧率为60fps,软触发的N值取8,空气压缩机的气压在0.4-0.7MPa时,整机识别率均能达到80%以上,且系统处理速度均超过熟练工的分选速度。(本文来源于《浙江大学》期刊2018-01-03）
周果,朱登明,王兆其,魏毅[5]（2016）在《在线片元剔除的多片元效果高效绘制方法》一文中研究指出多片元效果有实时透明等重要应用,它按深度顺序处理每个像素的所有片元。已有的k-buffer算法在单遍绘制场景时,剥取并缓存距离视点最近的多个片元,这需要避免缓存更新时的读写冲突,降低了在复杂场景上的计算效率。对此提出利用帧闾的时空相关性,允许单遍绘制时在线地剔除缓存外片元的方法。描述建立半堆结构的片元缓存的过程,分析最坏情况下的时间复杂度,在绘制每帧时反向重投影构造剔除界面。由于减少了缓存更新操作且不需要预处理,复杂场景特别在被漫游或发生变化时的绘制效率被显着提高。(本文来源于《系统仿真学报》期刊2016年10期）
杨秋红[6]（2016）在《运动想象脑电信号的伪迹剔除算法及在线应用研究》一文中研究指出脑-机接口(Brain-computer interaction, BCI)技术是近些年来国际重大前沿研究热点,属于脑机交互控制(Brain-computer/machine interaction control, BCIC/BMIC)的一种,其进一步的发展是脑机融合控制(Brain-computer/machine fusion control, BCFC/ BMFC)。该类脑机接口的典型控制信号源是脑电(Electroencephalogram, EEG),然而EEG信号具有低信噪比、低空间分辨率、极易受到伪迹污染的特点,这就给该类控制系统中脑电信号的处理带来了巨大挑战。在众多脑机交互控制范式中,基于运动想象的脑机接口是一类非常重要的范式。为此,本论文以运动想象脑电信号为实验研究对象,对BCI系统中的自适应脑电信号伪迹处理算法进行设计研究,可望在一定程度上提高信噪比、增强空间分辨率和剔除伪迹,得到较高质量的感知或思维任务相关的脑电特征。并设计对比实验,将本论文中的自适应伪迹处理算法与其他脑电信号伪迹处理算法进行对比,在保证特征提取和模式识别算法相同的情况下,计算出对应的分类正确率。最后将自适应脑电信号伪迹处理算法应用到实时在线BCI系统中进行验证。主要研究内容如下：(1)分析脑电伪迹处理方法,包括严重影响BCI系统性能提高的环境干扰(Environmental interference)和生物伪迹(Biological artifacts)的主要剔除方法。分析了已有的研究情况、存在的局限以及面临的若干重要问题,最后指出脑机交互融合控制中脑电伪迹处理方法未来的发展趋势——在线自适应,融合多种自适应伪迹处理算法的设计可望提高BCI系统的整体性能。(2)探索相对高效的运动想象脑电伪迹自适应处理方法,并将改进算法(小波包变换+自适应独立成分分析)用于2008年脑电数据的离线伪迹处理,首先使用小波包对脑电信号进行4层分解,提取8-30Hz频段的小波系数能量,然后利用ICA对分解后的脑电信号进行自适应滤波,此时得到的能量特征和分类正确率验证了该伪迹处理算法对运动想象脑电信号后续的特征提取和模式识别的有效性。最后将实验结果与国内外已有研究进行对比,验证本文研究设计的处理算法存在优势。(3)研究可用于实时在线BCI系统的运动想象脑电自适应伪迹处理方法,这种融合多种伪迹剔除算法的协同机器学习方法可望提高BCI系统的整体性能。因为自适应算法一般运算量大,需要的运算时间长,应用于实时在线系统中或多或少会存在延时,所以解决自适应算法在实时在线系统中存在的延时问题,或者尽量将延时控制在秒级以下,也是本论文的研究重点,可为BCI设备投入实际使用提供技术支持。(本文来源于《昆明理工大学》期刊2016-03-01）
赵琳琳,秦五昌,彭彦昆,郭贺,郑杰[7]（2016）在《腐败肉光谱在线检测及剔除系统研究》一文中研究指出目的提供一种基于可见/近红外光谱技术的腐败猪肉在线检测及剔除系统,实现自动化检测。方法构建由同步模块、检测模块和剔除模块组成的检测系统。肉样随传送带运动,同步模块控制检测探头的调整,保证探头到肉样表面的距离,并使其与肉的传送同步进行;检测模块用于提取光谱并进行分析,得出是否腐败的结果;之后由剔除模块对腐败样本进行剔除。将光谱数据与理化值联立采用多元散射校正与主成分分析法进行光谱预处理,建立了基于Fisher算法的判别模型。结果系统信噪比>100:1,在线判别准确率达到87.4%。结论该系统可以保证光谱检测的稳定性,能实现腐败肉的在线检测和剔除动作,为实际生产应用创造了条件。(本文来源于《食品安全质量检测学报》期刊2016年01期）
龚朝勇[8]（2015）在《基于机器视觉裂颖稻种在线双面识别与剔除系统研究》一文中研究指出水稻是我国最重要的粮食作物之一,相比于常规水稻,杂交水稻具有抗逆性强、产量高等优点。由于受到遗传性状和制种时气候环境共同作用,导致杂交水稻稻种中常存在内外颖不完全闭合的裂颖现象。裂颖容易吸湿和受真菌、虫子入侵,降低稻种的活力和发芽率,是杂交水稻的重要外观缺陷之一,而目前的处理手段无法自动分选。机器视觉技术是一种快速、无损的检测方法,利用双面图像分析可以对裂颖稻种进行在线识别。本研究旨在利用机器视觉技术实现裂颖稻种在线识别与剔除。主要研究内容及结论如下：1.设计并搭建基于机器视觉裂颖稻种在线双面识别与剔除系统。该系统主要包括：单粒化单元、视觉检测单元、剔除执行单元及分析控制软件。通过对比目前四种单粒化方式特点,尝试引入振动盘和直线振动输送器实现稻种由无序到间距单粒输送。采用透明有机玻璃作为视觉检测通道,一个光纤传感器控制两个CCD相机,可同时获取稻种的正面、背面图像。在裂颖稻种剔除过程中,对比空心杯数字舵机旋转带动挡板和气吹卸料两种方式,结果表明：气吹卸料响应时间较短,设计过程中光纤传感器感应头可靠近视觉检测通道底端,同时缩短成功处理两颗相邻稻种之间所要求间距。2. 以霍夫直线检测和线的数量综合判定正常与裂颖稻种。该算法对静态正常稻种和裂颖稻种正确识别率分别为93.1%、90.4%。在稻种平均下滑速度为0.46m/s情况下,该算法对正常稻种和裂颖稻种正面图像的正确识别率分别为89.7%、87.4%；对背面图像的正确识别率分别为88.6%、87.5%；对双面图像的正确识别率分别为85%、84.6%。3. 利用多线程对稻种正面、背面图像进行同时处理。仅使用单线程对稻种正面、背面图像处理,平均时间为120ms。引入Boost函数库,使用多线程对稻种正面、背面图像处理,平均时间为80ms。引入Boost函数库,使用多线程仅对通道内区域中稻种正面、背面图像处理,平均时间为60ms。4. 对外观尺寸存在一定差异的春优84、浙优12、池优65叁个品种分别进行整机在线测试。结果表明：当稻种平均下滑速度为0.625m/s,气压为0.6Mpa,正常稻种和裂颖稻种的平均正确识别率均在80%以上,经过剔除后,整机的平均处理正确率均在70%以上,此时稻种处理速度为4粒/s。(本文来源于《浙江大学》期刊2015-12-30）
许建勇,陶智麟,杨志雄,苏朝龙[9]（2015）在《卷烟机剔除梗签物中烟丝在线分离回用装置的设计与应用》一文中研究指出为解决现有卷烟机剔除梗签物中烟丝集中收集方式存在的烟丝降级使用问题,设计了烟丝连续在线回用装置.烟丝在线分离回用装置设在卷烟机剔梗装置后身,通过塔式分离器实现烟梗、烟丝的一次分离,再利用旋风分离器实现烟丝、烟末的二次分离.分离出的烟丝直接落入卷烟机的回烟丝振槽内,烟丝水分和香气散失少.应用表明,该装置安装方便,适用范围广,可用于各种机型的卷烟机,能够在线回收和利用卷烟机剔除梗签物中85%以上的烟丝,显着降低卷烟机的烟丝消耗,提高企业经济效益.(本文来源于《成组技术与生产现代化》期刊2015年02期）
刘春明[10]（2015）在《卷烟机梗签剔除流量在线测定装置的设计与实现》一文中研究指出梗签是影响烟支的外观质量、感官质量、物理指标稳定性、燃烧性等技术性指标以及原料消耗指标的重要因素。梗签剔除是决定梗签是否进入卷烟的最后一道控制工艺,对卷烟中梗签含量具有决定性的影响,因此加强对梗签剔除流量的检测,是保证高端产品质量精细化的重要措施之一。当前梗签剔除流量的测量方法仍为人工抽样事后检验,检验频次不高,随机性强,误差大且难以实现实时、在线测量,对梗签分离效果控制的指导性不强。本文提出了一种基于梗签剔除流量的剔除梗签实时在线测定方法,并据此设计开发了一套卷烟机梗签剔除流量在线测定装置,实时在线对梗签剔除效果进行评价,为卷烟机的梗签剔除流量控制提供规范、科学的数据支撑。本文的主要研究内容包括以下几个方面：(1)根据剔除梗签流量与含梗签烟支数量、烟支梗签含量、梗签含丝量之间的关系,提出了一种基于梗签剔除流量的卷烟机梗签剔除效果在线评价方法。(2)结合装置设计的要求和指标,分析了卷烟机梗签分离系统的原理,找到了最优的机械设计方案,设计了由安装于箱体支架的、自上而下垂直分布的叁段式结构组成的在线测定装置,其中“簸箕”形的收集翻板和称重翻板减少了梗签飞溅,称重传感器安装于称重翻板下方并可随其翻转,叁通式的回收机构降低了负压吸风在垂直方向的对测量过程的影响。(3)对装置的控制单元结构进行设计,形成了以西门子S7-200控制器为核心、以西门子MS称重模块和HBM称重传感器为采集单元、以金属接近开关为检测单元、以步进电机及其驱动器为协调单元、以TP277触摸屏为人机交互单元的电气控制系统。(4)根据装置的机械结构和控制要求,研究并确定了在线测定装置的工作原理,设计了装置的周期控制流程,并采用基于MAP的步进电机控制方式完成装置动作的协调运行。(5)分析了装置在风力和振动干扰下测量结果的波动情况,为了降低了风力和振动对测量结果的影响,提高测量精度,研究了一套基于测量数据波动的数据采集与处理策略,设计了一种基于数据预处理、线性化插值和补偿校正的数据处理方法并将其应用于装置中。其中,数据预处理先采用一阶差分法剔除粗大误差数据,再采用加权滤波和均值滤波相结合的方法进行数据滤波处理；然后,采用线性插值法对测量结果进行分段线性化处理；最后,根据数据特征通过补偿系数分段对结果进行补偿校正。(6)经过精密性、可靠性、稳定性、密闭性的验证,装置测量精度高,运行稳定可靠,满足设计要求,具有一定的抵抗现场风力和振动干扰的能力。(本文来源于《山东大学》期刊2015-05-25）
在线剔除论文开题报告
（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：
本报贵阳讯（贵中烟）近日，贵州中烟工业有限责任公司成功研发出爆珠卷烟在线检测、剔除缺陷烟支的装置。合格的爆珠经过滤棒成型、滤棒发射、烟支卷制等加工工序后，存在成品烟支滤嘴中爆珠缺失、空珠、破珠、爆珠位置偏移过大等质量隐患。为此，贵州中烟成立《胶
（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。
在线剔除论文参考文献
[1].云宏霞,贾天代,刘思杰,梅宁.硅胶颗粒中杂质在线识别方法研究及剔除装置设计[J].数据采集与处理.2019
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