机器视觉检测螺纹缺陷论文

机器视觉检测螺纹缺陷论文

所有自动生产线的目标都是零剔除。鉴于当今的高速技术和潜在的人为错误，这个目标很难实现。视觉检测可以识别的典型缺陷包括： 标签缺陷 封口和盖顶缺陷 产品与包装完整性缺陷 打印缺陷 容器缺陷 一个完善的视觉检测机制应该包括以下检测项目： 检测项目 检测内容描述全瓶检测 合适的填充量；盖存在与否、高度、颜色、是否歪斜；标签 存在与否、位置以及识别。装箱内部检测 产品存在与否、放置、方向、计数和盖的正确性。装箱外部检测箱子装饰、ID和封盖位置；打印产品代码和日期/批号。正确的盖位置检测盖检测：存在与否、高度、倾斜度、颜色、安全带完整性。 产品ID验证 确保任何产品的 ID 代码存在、可读、正确。瓶颈测量 （边到边、高度和螺纹宽度）检测玻璃瓶颈的宽度（E–边到边）、高度(H)和螺纹宽度(T)。平面度检测检查容器顶部是否在微调过程中因不均匀切割而导致出现头发、丝线或波浪状平面。污染物检测检测容器侧壁上的任何缺陷，包括在注塑成型过程中堆积产生的灰尘、伤痕、污点以及内置或表面颗粒物质。破碎的顶部检测验证玻璃容器顶部没有空洞、芯片、丢失的玻璃和碎片。还可确定软木的存在。其他检测 条码/二维码验证、标签控制号(LCN)验证、倾斜标签检测、折角标签检测、标签存在检查等

第一种是人工检测，传统人工给企业带来了一定成本压力，而且在进行缺陷判别时不够精准，难以达到企业所需要的精度及效率。第二种是机械装置接触检测法，这种学习方法虽然在生活质量上能满足社会生产的需要，但存在安全检测设备市场价格高、灵活性差、速度慢等缺点。第三种是机器视觉检测法，即利用图像处理和分析对产品可能影响存在的缺陷进行有效检测，这种方法采用非接触式，安装灵活，测量精度和速度都比较高。但是在实际应用过程中，由于每个产品缺陷都不一样，我们一般常见的缺陷都属于结构型缺陷，像一些外观，尺寸，规格等都属于这一类，而通过机器视觉识别检测系统可以对目标表面图像内容进行预处理，并与标准图像对比，找到其中可能存在的缺陷，然后识别并判断能力缺陷种类和严重污染程度，对产品市场进行垃圾分类分级处理。

视觉检测在工厂中主要在光学筛选机方面的工业应用，有以下的视觉检测方法：检测指标外观尺寸检测：长度、高度、直径、混料、牙外径、内孔径、对边、对角、同心度、真圆度、台阶测量、角度、尖锐度、有无垫片等缺陷检测：各方位牙伤检测、斜牙、头部裂痕、有无牙、烂牙、坏牙、搓牙不良，全自动光学筛选机，牙内毛刺、缺料、内孔堵塞、开裂、毛刺、焊点、印记等机器视觉检测部分由三个工作台组成，用于检测开口截面形状的缺陷、外形尺寸和前端测量。视觉检测系统特别适合检测尺寸小，产量大，检测要求高的工业零件，如手机零件，精密五金件、橡胶制品、螺丝螺母、汽车零部件等。

1、轮廓测量仪

轮廓测量仪采用均布的4只二维激光测量传感器测量轧材截面，4只传感器包容轧材整个截面，真正做到无盲区测量。其应用范围可以是任何截面形状的轮廓，如圆形、方形、螺纹钢、六角形、轨梁、T型、H型和其他长材产品。测量软件系统根据各传感器的测量数据拟合截面形状，可在软件界面直观显示轧材的截面形状及关键尺寸。应用于轧钢、有色金属等的在线表面缺陷监测。

2、漏磁检测

漏磁检测技术广泛应用于钢铁产品的无损检测。其检测原理是，利用磁源对被测材料局部磁化，如材料表面存在裂纹或坑点等缺陷，则局部区域的磁导率降低、磁阻增加，磁化场将部分从此区域外泄，从而形成可检验的漏磁信号。

3、红外线检测

红外线检测是通过高频感应线圈使连铸板坯表面产生感应电流，在高频感应的集肤效应作用下，其穿透深度小于1mm，且在表面缺陷区域的感应电流会导致单位长度的表面上消耗更多电能，引起连铸板坯局部表面的温度上升。

4、超声波探伤检测

超声波检测是利用声脉在缺陷处发生特性变化的原理来检测。声波在工件内的反射状况就会显示在荧光屏上，根据反射波的时间及形状来判断工件内部缺陷及材料性质的方法。超声波探伤技术多应用于金属管道内部的缺陷检测。

5、光学机器视觉智能检测

光学机器视觉智能检测的基本原理是：一定的光源照在待测金属表面上，利用高速CCD摄像机获得连铸板坯表面图像，通过图像处理提取图像特征向量，通过分类器对表面缺陷进行检测与分类。

这5种方法均可检测轧钢及金属表面的缺陷尺寸，轮廓测量仪更是可在线无损检测轧材表面缺陷的设备，检测精度高，对轧材的材质、温度等都无要求，可以说是在线金属缺陷检测的重要帮手。

螺纹孔缺陷研究论文

螺纹孔变形的原因可能包括以下几个方面：1. 装配时力度不当：在装配螺栓、螺钉等紧固件时，如果力度过大或过小，都可能导致螺纹孔变形。因此，在装配过程中需要根据操作手册或专业知识来掌握合适的力度。2. 长期使用损耗：螺纹孔是经常用到的部件，长时间的摩擦和振动会使其疲劳损耗，进而造成变形。3. 材料质量问题：如果螺纹孔的材质本身就不够结实、耐用，也容易造成变形。4. 加工技术问题：如果螺纹孔的加工精度不够高或者热处理不当，也可能造成螺纹孔的变形。解决方案：螺纹孔变形后，一般需要进行修复或更换螺纹孔。具体方法可以通过以下几种方式：1. 重新加工：将变形的螺纹孔重新加工成正确的尺寸，然后重新安装螺栓、螺钉等紧固件。2. 焊接：对于轻微的螺纹孔变形，可以采用焊接方法进行修复，但需注意避免影响零件的整体强度。3. 更换螺纹套：如果螺纹孔严重变形，可以选择更换螺纹套，以保证螺栓等紧固件的安装稳固。4. 提高维护保养水平：加强螺纹孔的维护和保养，及时检查和修复螺纹孔的损坏，可以有效预防和降低螺纹孔变形的发生率。

螺纹孔变形的原因有很多，以下是一些可能的原因：1. 加工过程中的误差：如果螺纹孔的加工过程中存在误差，比如刀具磨损、加工参数设置不当等，就会导致螺纹孔的变形。2. 材料的问题：如果使用的材料质量不好，或者材料硬度不均匀，也会导致螺纹孔的变形。3. 热变形：在高温或者高压环境下，材料容易发生热变形，这也会导致螺纹孔的变形。4. 设计问题：如果螺纹孔的设计不合理，比如螺纹孔的深度过大或者过小，螺距不合适等，也会导致螺纹孔的变形。5. 维护不当：如果螺纹孔的维护不当，比如长时间不清洗、不润滑等，也会导致螺纹孔的变形。总之，螺纹孔变形的原因有很多，需要在加工、材料、设计和维护等方面进行综合考虑，才能有效地避免螺纹孔的变形。

螺纹孔变形的原因可能有多种，以下是一些常见的可能原因：1. 过度加紧力：当连接零件时使用过度的扭矩或力量可以导致螺纹孔变形，这通常发生在使用手工工具而不是采用定扭矩工具进行紧固时。2. 不合适的材料：选择不合适的材料也会导致螺纹孔变形。例如选择材料强度较低、容易变形或者脆性大等情况。3. 表面损伤：螺纹孔表面有任何缺陷或损伤，例如划痕和裂纹，都可能导致其较快地失去其强度。4. 机械性能不均匀：如果该螺纹孔经过过度加热或冷却，并且材料所具有的机械性能不均匀，也有可能导致螺纹孔变形。5. 过度的化学反应：当使用不合适的化学溶剂或表面涂层时，螺纹孔可能遭受过度化学反应，从而导致变形。6. 其他因素: 如不合适的设计、制造和使用，以及长时间振动和冲击等因素都可能引起螺纹孔变形。总之，螺纹孔的变形可能由多方面因素引起，正确选择材料、正确的使用方式和充分维护等步骤都能够降低螺纹孔的变形风险。

一般需要花钱的 我去年也是买的毕业论文 不过你们800字就OK了？？？那随便找个应该问题不大，我们论文光纸就用了48张~~巨囧~~八百字的话 我给你吧 我这边论文多一腿，这边今年卖的！我随便找一个啊 你将就将就 找了一下 还真找不到800字的 论文~~ 贴一个你自己决定吧正文！下面（这是我找到的字最少的了）毕业实习报告 经过在公司模具车间大约半年的实习,学到了好多东西,收获不小。在学校学的都是一些存理论的东西,有的问题都比较抽象,但通过实践就清楚多了。在半年的实践当中主要学习了模具的设计与制作过程，还亲自制作了一个冷冲模具。刚开始去的时候，一到车间看了看设备，我在学校只有学过普通车床和数控车床。可一开始的时候让我做的是钻孔，而且是摇壁钻床。以前根本没操作过，在学校钳工实习的时候接触的只是普通的台钻。这摇壁钻床还是跟普通的台钻是不一样的，它有攻丝的功能。一开始就帮师傅钻模具板料上的孔，销孔、摸丝孔、螺丝孔、落料孔等。钻孔的时候也学到了不少，主要就是怎样去磨钻头。刚开始磨的时候掌握不好钻头的角度，磨出来的钻头总是一会儿就钻不动了，或者有时会把钻头烧掉。经过几个星期的学习，在师傅的指导下，基本上算是可以自己磨了，但我觉得还是不怎么好，这个磨钻头应该摇需要时间吧，不可能在短期内就能磨出完美的钻头。在制作模具的过程中普车一般加工的是模柄和冲头。模柄的精度要求是不高的，主要把螺纹的部分加工好就可以了，而冲头就有公差范围了，在加工的时候就要注意了。在车间里磨床是最简单的操作设备了，一般知道怎样操作顺序就可以了，没有技术上的要求。在数控铣上学到了不少，公司用的是我学过的的软件。但在我学校学的东西是不能够工作的，还需要知道许多书本上学不到的东西，也要会操作数控铣床，因为有的模具铣的时候要考虑到设计人员所想要得到的尺寸。有的地方需要选择怎样的刀路，这都是要考虑的东西，而学校里学的只是功能的介绍，一些技术性的东西还是要靠实践才能得到的。冷冲模具的加工一般用线切割的，所以在线切割上也学刀了一点，线切割主要用的是CAX软件，跟CAD软件功能差不多，画出所要切割的形状，然后自动生成3B程序，我觉得线切割对刀的时候很要有耐心的，它对刀时候看那个电火花的程度，一般从头摇到尾电火花的亮度差不多就可以了，但往往不容易把工件放直，需要慢慢的去调整的。对刀的时间往往需要好多时间。模具装配是我做的时间最长的，从中学到了好多，装配过程中遇到问题很多，冲头的装配主要是要注意不要把冲头敲偏心了，一般冲头的配合部位都是油倒角的，这样就容易把冲头安装进去。敲的时候一定要注意把固定板垫平了再敲，敲的时候也有很多地方值得注意的，敲的时候一定要慢慢地砸下去，而且要用铜棒来敲进去,但在撞冲头之前还要对固定板上地孔进行扩孔，为了是把冲头的帽子埋进去。所以扩孔的深度应该是帽子的深度。在扩孔时也要注意不要偏心，钻头对的时候要小心。在装配凸凹模之前先把固定板上的螺纹孔钻好。为下一步做准备。凸凹模和固定板之间一般放的间隙是。所以在装配的时候需要在侧壁注入一些厌氧胶水，这个胶水有助于它们之间的固定。而冲头和固定板是过盈配合，所以不需要注入厌氧胶水凸凹模在装配前需要把孔倒一个R角，因为是翻边的。倒这个R角我是用铁砂纸绑在钻头上倒处来的，这样倒出来的角比较光滑，不容易让材料拉破，有助于提高产品的质量。把安装好的凸凹模固定板装到下模架板上，首先用瞬间胶水把凸凹模固定到下模架板上，位置一定要定得适当，离导柱得距离也要适当，考虑到导套的尺寸，还有就是定位元件的位置都要留好空间。当定位好了，然后把模架一起搬到钻床进行引孔，对螺纹孔进行引孔，引孔时钻速一定要打慢，防止碰到边缘时使胶水脱掉，只要钻个痕迹就可以了。因为这螺丝是M10的，所以下模座的孔应用12的钻头钻通孔，然后在反面钻内六角螺丝的帽孔，一般用16的钻头扩的孔，只要钻下去帽子的深度就可以了。在固定板上用M10的丝锥攻丝。用内六角螺钉把凸凹模与下模座连接起来，用板手把螺钉上紧。然后通过固定板与下模座一起钻销孔，用的钻头钻通孔，然后用铰刀铰孔。然后打上销子就把凸凹模与下模座的固定完成了安装上模时首先要进行的是对模，我用尼龙袋的薄膜作为间隙填充物，先把尼龙薄膜放在凸凹膜的上面，用几个尼龙垫子放在凸凹模固定板上，这几个尼龙垫的高度也是配作的，一般比凸凹模低3mm左右。然后把凹模放到凸模上面，轻轻用铜棒敲下凹模，使得凹模跟尼龙垫子精密接触，四周的尼龙垫子都要跟凹模紧密结合，看不到缝隙就算可以了。然后再把冲头固定板轻轻用铜棒敲进凸凹模，直到跟凹模紧密结合。因为对的时候还不知道冲头是否装斜了，可以把固定板和凹模取出，看一下尼龙薄膜被刃口切掉的程度就可以知道冲头的安装情况，有斜的，可以用凿子对冲头进行调整。如果确定冲头安装正确了，就可以把固定板与凹模连接起来了，但在连接的时候一定要在对模的状态下进行，把凹模仍然放进凸凹模，中间还是要放尼龙薄膜，下面的尼龙垫圈一定要与凹模紧密结合，然后在凹模的上面涂上厌氧胶水然后把冲头固定板轻轻的敲到凸凹模，直到跟凹模紧密结合，然后过段时间把冲头固定板与凹模一起小心取出来，然后通过凹模上的螺丝孔用钻头引到冲头固定板上，然后就可以把凹模与固定板分开了。然后把固定板上的螺孔钻好，然后把冲头固定板和凹模用内六角螺钉固定住，然后再通过凹模上的销孔打到固定板，打上销子就把凹模与冲头固定板固定住了。然后可以把上模垫板和上模架连接了，在连接时还是要在模具闭合的状态下进行连接，还是要把凹模和凸凹模闭合，然后放上垫板和上模架，然后钻螺钉孔，进行连接，最后把销孔打好并敲上销子，这样就把上模的零件连接好了。最后就是把托料板与卸料板装上，一样把两块板的螺孔先钻好，然后装上引孔，就可以把它们连接起来了，之间的硬橡皮只要高出板高度3～5mm就可以了。整个上模和下模都连接好了就可以用一个钢杆试一下，看看闭合的情况如何，能否不合下去。一些老模具工就可以听声音就可以知道闭合的情况了。通过这次实践我了解了现代机械制造工业的生产方式和工艺过程。熟悉工程材料主要成形方法和主要机械加工方法及其所用主要设备的工作原理和典型结构、工夹量具的使用以及安全操作技术。①了解机械制造工艺知识和新工艺、新技术、新设备在机械制造中的应用。 ② 在工程材料主要成形加工方法和主要机械加工方法上，具有初步的独立操作技能。 ③ 在了解、熟悉和掌握一定的工程基础知识和操作技能过程中，培养、提高和加强了我们的工程实践能力、创新意识和创新能力。 步入社会，就业单位不会像老师那样点点滴滴细致入微地把要做的工作告诉我们，更多的是需要我们自己去观察、学习。不具备这项能力就难以胜任未来的挑战。随着科学的迅猛发展，新技术的广泛应用，会有很多领域是我们未曾接触过的，只有敢于去尝试才能有所突破，有所创新。将近半年的实习带给我的，不全是所接触到的那些操作技能，也不仅仅是通过几项工种所要求我们锻炼的几种能力，更多的则需要我们每个人在实习结束后根据自己的情况去感悟，去反思，勤时自勉，有所收获，使实习达到了他的真正目的。

机器视觉缺陷与发展研究论文

1、问题可以归结为三个方面：计算能力不足、认知理论未明以及精确识别与模糊特征之间的自相矛盾。2.人才的稀缺目前真正意义上的从业人员缺少科班出身，缺少对图像处理的底层理论认知和理解。机器视觉中图像处理是极为重要的一环，而目前大多数从业人员是本科或者大专毕业，或者是电气工程师新入行，基本都比较缺乏图像处理的基本理论，很多理论还停留在对“视觉嘛，就是、对比视觉，二值化”等认知上。待遇。虽然相对于普通的自动化从业者而言，机器视觉工程师待遇还是不错的，但是却难以吸引到硕士或者博士进行过专门图像处理学术训练的人加入，因为随便加入那个互联网大公司做图像相关工作，待遇都能把自动化从业的工程师甩出几条大街。另外，机器视觉更多的应用是属于自动化设备这一块。而自动化属于比较交叉的学科，涉及到机器视觉，需要了解的东西包括、电气、运动控制、机械、光学、软件编程等。这些学科了解一些基本的东西不难，但是研究的比较透彻并能高效率的综合运用就比较难了。3.图像处理的不确定性在我的理解机器视觉仅仅算是计算机视觉的一个微小分支，所以机器视觉主要还是指工业方面的应用。目前的工业应用主要需求有：测量、外观检测、条码、字符识别、定位。而这几个方面机器视觉还没有一个能真正意义上实现批量化检测的同时保证极高的准确率，极小的误检率和杜绝漏检。这个目标不能实现，降低了机器视觉的应用预期。因为机器视觉设备不能完全解决，还是需要人复查，除非客户的标准没有那么高。

前瞻产业研究院发布的《2014-2018年中国机器视觉产业发展前景与投资预测分析报告》分析认为，机器视觉发展早期，主要集中在欧美和日本。随着全球制造中心向中国转移，中国机器视觉市场正在继北美、欧洲和日本之后，成为国际机器视觉厂商的重要目标市场。在中国，机器视觉应用起源于20世纪80年代的技术引进，半导体及电子行业是机器视觉应用较早的行业之一，其中大都集中在如PCB印刷电路组装、元器件制造、半导体及集成电路设备等，机器视觉在该行业的应用推广，对提高电子产品质量和生产效率起了举足轻重的作用。目前，中国正成为世界机器视觉发展最活跃的地区之一，应用范围几乎涵盖国民经济的各个行业，其中包括：工业、农业、医药、军事、航天、气象、天文、公安、交通、安全、科研等领域。而工业领域是机器视觉应用比重最大的领域，其重要原因是中国已经成为全球制造业的加工中心，高要求的零部件加工及其相应的先进生产线，使许多具有国际先进水平的机器视觉系统和应用经验也进入了中国。前瞻产业研究院发布的机器视觉产业研究报告分析认为，目前在我国随着配套基础建设的完善，技术、资金的积累，各行各业对采用图像和机器视觉技术的工业自动化、智能需求开始广泛出现，国内有关大专院校、研究所和企业近两年在图像和机器视觉技术领域进行了积极思索和大胆的尝试，逐步开始了工业现场的应用。其主要应用于制药、印刷、矿泉水瓶盖检测等领域。这些应用大多集中在如药品检测分装、印刷色彩检测等。真正高端的应用还很少，因此，以上相关行业的应用空间还比较大。当然、其他领域如指纹检测等等领域也有着很好的发展空间。中国的电子制造和代工厂商过去几年正在采购大量自动化设备取代人工，以应对中国愈演愈烈的缺工现象，未来几年这一现象将达到高潮。台资工厂纷纷选择提高自动化程度，其自动化换装高潮将在未来2-3年内到来，必将为机器视觉产品在该行业的应用带来新的增长点。前瞻预测，未来几年我国机器视觉行业市场规模将继续保持稳定增长，预计2016年达到近38亿元。总体来说，机器视觉行业市场前景比较良好，处于增长期，希望我的回答可以帮助到你。

机器视觉可以用在工业上，如自动化生产线，还可以用在医疗上+智能生活等等

视觉龙VD200配合EPSON机械手玩具定位应用     现场有两个振动盘，振动盘1作用是把玩偶振动到振动盘2中，振动盘2作用是把玩偶从反面振动为正面。视觉龙的VD200视觉定位系统通过判断玩偶正反面，把玩偶处于正面的坐标值通过串口发送给机器人，机器人收到坐标后运动抓取产品，当振动盘中有很多玩偶处于反面时，VD200视觉系统需判断反面玩偶数量，当反面玩偶数量过多时，VD200视觉系统发送指令给振动盘2把反面玩偶振成正面。

视觉龙VD200配合HBR机器人视觉引导对位应用

本项目为视觉龙的VD200视觉定位系统配合HBR机械手，识别刀片正反取放定位。

1研究现状及存在的问题水果实时分级系统主要功能是水果外部品质和内部品质的自动检测。水果的外部品质检测的项目有大小、形状、颜色、表面缺陷等，内部品质无损检测的项目为水果的硬度、糖含量、酸度、口味及某些内部缺陷等。水果外部品质的自动检测水果的尺寸和颜色检测技术已比较成熟，且在国外已经实现自动化检测，在国内也有按重量或尺寸分级的系统。但果面的缺陷检测却一直成为水果实时分级的障碍。果面缺陷检测的技术比较复杂，目前存在以下几方面难题。对水果整个表面进行实时视觉检测比较困难在水果分选生产线上，输送机构输送水果并把水果整个表面呈现给摄像机，这是水果实时分级系统比较关键的组成部分，因为当水果通过时，要求视觉系统能快速检查每个水果的全部果面，即使很小的缺陷面积，也会使得水果级别发生很大变化。同时，设计的视觉分级系统必须满足高生产率的要求。在这方面，国外学者（Growe,1996,Tao,1996)［1，2］采用滚子输送带使水果一边移动一边自身转动，从而使安装在输送带上方的摄像机能采集到水果的多个面的图像，达到全表面检测的目的。但由于水果大小和形状不规则，造成水果旋转速度不一致且难以保证按同一轴线旋转。此外，水果旋转两端的表面部分摄像机无法采集到，因此，分级误差较大。快速而准确地测定水果表面的各种缺陷且与梗、萼凹陷区正确区分比较困难Miller等(1991)［3］对桃子的分选试验表明：因不能正确区分水果表面的缺陷和梗、萼凹陷区，由此产生的分级误差为25％左右。Rehkugler等（1986）［4］利用机械定向机构使苹果梗、萼处于垂直方向并绕梗萼轴旋转，CCD线扫描摄像机可扫描苹果的整个表面且形成一幅图像，该方法的特点是由机械定向机构定位水果梗、萼区，摄像机对此区不需要再检查。但因为受定向机构速度的限制，还达不到实时分级的速度，试验结果为每分钟选30个苹果。Yang(1996)［5］利用结构光图像与散射光图像相结合来区分梗、萼区和缺陷区，综合两方面图像处理的结果，共抽取16个特征参数，再利用BP神经网络区分苹果的梗、萼区和缺陷区，分辨精度为95％，但还需要进一步把试验结果应用于实际水果分选生产线中。Growe等（1996）［1］采取在780 nm附近带域内，用结构光由一黑白摄像机进行水果表面的凹陷度检测；在750 nm带域内的散射光照射下，由一黑白摄像机进行水果表面的可疑缺陷区检测。水果的输送旋转装置及摄像机布置如图1a所示，采用的双锥滚筒输送带可使水果一方面沿水平方向作平移运动，另一方面又绕自身水平轴作旋转运动。两个黑白CCD摄像机用来采集750 nm附近的散射光图像和780 nm附近的结构光图像，水果旋转一周摄取两次图像。两个黑白摄像机采集的图像经过设计的接口电路后，被合成为一幅黑白图像，合成过程如图1b所示。图像的处理由流水线图像处理系统完成。试验结果表明：每个水果采集两幅图像时，缺陷检测的速度可达5个/s，但误差较大，如对于苹果，碰伤检测的准确率仅为51％。试验表明，要想得到较高的检测精度，每个水果应采集5幅以上的图像，结构光至少6条以上。此外，由于水果尺寸不同所造成各个水果旋转速度的不一致，也是产生测量误差的原因。徐娟（1997）［6］及Nakano(1997)［7］利用人工神经网络法对缺陷区和梗萼区进行区分，试验表明神经网络的区分准确率较低。在果面各种缺陷的快速检测方面，Throop(1997)［8］等人研究了多光谱测量技术，对10个品种的苹果的22种缺陷，在460～1 030 nm光谱范围内，每隔10 nm试验测定了它们的反射光谱特性，其中对3种苹果同一种缺陷测量的结果如图2所示。图中纵坐标的马氏距离反映了水果缺陷区与正常区反射强度的差别程度，距离越大，两者差别越大。由图中曲线可看出：在中心为540 nm、740 nm、1 030 nm三波段附近，3种苹果同一缺陷与正常区的反射强度的差别表现为最大或最小值，最后通过对3个波段的图像进行简单的减法和阈值处理，即可得到检测的缺陷，下一步应考虑实际应用的实现。(a)(b)图1图像采集布置图与图像合成示意图(a)输送装置及摄像机布置(b) 图像合成示意图图23种苹果同一缺陷在460～1 030 nm范围内与正常区反射强度的差别情况球形水果表面引起光照强度在投影面内呈曲面分布，以及二维图像上的透视区域与水果实际表面存在的畸变，给图像的缺陷检测带来困难和造成误差Tao(1996)［2］提出的球形变换法很好地解决了第一个问题。基本思想如图3所示：带缺陷的原始物体图像（OOI）与该物体反表面无缺陷的图像(IOI)相加得到变换后的物体图像（TOI），此图像具有平面物体图像的性质，而缺陷区低于该平面，然后经过简单阈值处理即可得缺陷区。何东健（1997）［9］提出了缺陷透视图像面积发生畸变的校正方法，但对复杂形状的缺陷区进行校正，还存在一定的困难。Nakano(1997)［7］利用一旋转平台使水果旋转，每旋转18°CCD摄像机采集一幅图像，苹果旋转一周可得20幅图像，为消除苹果球面面积的畸变，每幅图像只保留中间13 cm宽度的幅面，再全部合成一幅苹果整个表面的展开图像，此法非常有效，但在分选生产线上实现比较困难。图3球形变换方法传统的图像处理及模式识别算法的速度不适合实时分选线的要求国外一般采用高速图像处理硬件与简单有效的图像处理软件相结合的途径，来实现水果的实时分级。如Yang(1996)［5］利用的是Transputer系统、结构光法和洪水算法；Growe等(1996)［1］研制的系统，图像的大部分工作由流水线图像处理硬件系统完成；Tao(1996)［2］采用的是专用Merlin图像处理系统和简单有效的球形变换法，研制的苹果分选系统已应用到水果分选生产线上，其分选速度可达3 165个/min。国内研究者（刘禾，1998，徐娟，1997，杨秀坤，1997，何东健，1997）［6，9～11］大多利用一般的微机和图像采集卡，开发了一些图像处理和模式识别的新算法，如把人工神经网络、模糊理论、遗传算法、图像形态学、分形理论、小波理论及人工智能理论用于图像特征的抽取和识别。但由于图像处理的硬件速度太低，故只能限于静态水果图像分选的算法研究。此外，水果分级的算法应具备人工分级的一些优良性能，如学习与记忆功能，因为目前的一些分级算法的训练样本都比较少，而要分级的水果品种多变且量大。水果内部品质无损检测反映水果内部品质的主要指标有硬度、糖含量、酸度、口味及内部缺陷等。目前国内外研究的主要方法和存在的问题如下。水果的硬度检测水果的硬度可间接反映水果的成熟度、运输中的抗损坏性、储藏期等。目前用于水果硬度检测的方法主要有变形法和声学法。变形法就是在一定时间内给水果施加一定的动态力或冲击力，然后根据测得的变形量确定水果的硬度。如Schmilovitch等（1995）［12］研制成功了枣子硬度自动检测系统，其原理是把枣子放在两平板之间，在上面板施加5～8 N的动态力，根据所测变形量的大小把枣子分成4个硬度等级。Delwiche(1991)［13］利用冲击法研制了苹果硬度自动检测系统，发现冲击力会造成苹果表面的轻微损伤。变形法只能测量水果表面的局部硬度，实际上，水果表面硬度变化较大，故限制了变形法的应用。声学法包括声波脉冲响应法和超声波法，声波脉冲响应法（20～1 500 Hz）就是利用一麦克风测量受轻微敲击水果的声波强度，由此确定水果的硬度。Armstrong等（1993）［14］试验研究了所测声波强度与水果硬度的关系，发现二者有很好的相关关系。此法的优点是简单、无损，且能反映水果的整体硬度，缺点是必须注意周围噪声的绝缘及机械振动的消除，此外水果形状也影响测量精度。超声波(＞20 000 Hz)法是根据超声波在水果等介质中传播时，能量衰减系数的大小来确定水果硬度。但由于水果内部含有较多气隙且各向异性，故超声波很难穿透整个水果。糖含量、酸度、口味的自动检测糖含量、酸度比较有潜力的检测方法是近红外法（NIR）和磁共振法（MR）。近红外法又分穿透法、反射法和部分穿透法，部分穿透法原理如图4所示。穿透法对水果不适应，反射法一般用于水果表面特征的检测，因此常用的方法是部分穿透法。由图4可看出，在部分穿透法中，光线经过的路径比穿透法短，且入射光线与接收器有一夹角，此夹角的确定对测量起关键作用，此外二者之间必须加一隔板。884 nm和834 nm测得量的比值已用于桃子、苹果（Slaughter ，1995）［15］糖含量的自动测定。Slaughter等（1996）［16］对西红柿，在400～1 100 nm的光谱范围内进行部分穿透性测量试验，结果表明：800～1 000 nm范围的信息对糖含量的确定最有用，测得的相关系数r＝, 但酸度测量比较困难。Mizrach(1997)［17］利用超声波法试验研究了超声波衰减系数和芒果硬度、糖含量、酸度的关系，但其超声波测量探头必须与果面接触，故限制了在线的应用。因此，利用近红外多光谱技术测定水果内部糖含量及其他成分是很有前途的，为达到实时应用的目的，应进一步确定最合适的一两个波段并与计算机视觉技术结合。磁共振及磁共振成像（MRI）技术也是测定水果内部成分的有效方法，其依据是物质内部的某些原子核（H、C、P等）在外部磁场作用下，可与射频区域的电磁波辐射相互作用。Chen等(1996)［18］利用此法对鳄梨的成熟度和鲜杏梅的糖含量进行了一些研究，得到了较好的结果。此法的主要缺点是设备昂贵。图4部分穿透法与水果的口味相关的化学成分主要是可挥发性芳香化合物，当水果成熟时，就会在周围空气中散发这种挥发性芳香气体。Benady等（1995）［19］研制的电子传感器可以测量这种气体的浓度。水果内部缺陷的检测西瓜的内部空心用超声波检测已比较成熟。其他缺陷的检测，目前国外正研究利用X射线法、磁共振和磁共振成像技术等方法测量，因成本高及安全性等问题，故很难在农业中推广应用。2研究的途径及方向探讨水果实时分级系统的进一步研究应从两方面入手，一方面要加快水果外部品质的计算机视觉实时分选技术的研究；另一方面也要进行水果内部品质的无损检测技术的研究。因为水果分级的主要目的是选出高质量的水果，故水果内外品质的检测技术都十分重要。在水果的外部品质检测方面，应进行多种技术集成的应用研究。（1） 对于水果整个表面机器视觉快速检测的问题，可采用机械与光学技术相结合，设计合理的传送机构，既保证水果在传送带上比较平稳地移动，又可由视觉系统快速检测到水果的全部表面。尽量减小因水果不规则运动造成的分级误差、损伤及图像的模糊。（2） 对于果梗、萼区与缺陷的检测与视觉区分方面，应采用多光谱技术与机器视觉技术相结合，研究水果图像上可疑缺陷区的关键特征参数的抽取方法，得到简单、有效、快速的图像处理和识别方法。（3） 在球形果面造成的光反射强度呈曲面分布及曲面成像面积的畸变问题，可从光照设计、图像合成及软件补偿3方面综合考虑。光照的充分设计可解决第一个问题；多幅图像的有效合成，可解决畸变问题。我们通过试验表明：一个水果至少应采集5幅图像，然后再合成为一幅，可基本保证水果整个表面上缺陷的有效检测，以避免畸变误差。软件补偿的方法必须简单而有效，以适合高速的要求。（4） 在实时系统的图像处理器硬件设计方面，首先应采取先进的并行CPU芯片，如TMS320C80等；其次处理板的设计应与视觉系统结合起来考虑，如采集多路视觉信号的合成问题，机械机构与视觉系统的同步电路设计等。当然，也可引进国外比较成熟的高速图像处理主板，而其他技术可由国内自行开发，这样可以加快国内水果实时分级系统实现自动化的步伐。（5） 在图像处理和识别的软件设计方面，应把传统方法与现代新方法（神经网络，并行算法，遗传算法，模糊技术，人工智能，图像形态学，分形学，小波变换等）结合起来，改变传统图像信息的超数据量表达方式，寻求图像表达与解释的新方法，力求图像处理和识别算法的快速性、有效性及鲁棒性。在水果内部品质检测方面，声学振动法是实现硬度自动检测的有效方法，但应设法消除影响测量精度的因素，并进行在生产线上的应用开发；近红外局部投射法和磁共振法是水果糖含量、酸度等内部成分自动检测的有效方法。在国内，近红外局部投射法更有应用前景，应进一步研究其通用性、稳定性和实用性；内部缺陷的无损检测应进一步研究新原理和新方法，应采取自己开发和从国外引进相结合的方式。此外，应进行多种传感器测量信息集成技术的研究，这是水果内外品质实现实时自动检测与分级的有效途径。3结语利用各种现代技术的高度集成，在水果分选生产线上同时完成水果内外品质的检测与分级是将来进一步研究的方向和目的。随着科学技术的飞速发展，在我国近期有望实现农产品品质的自动化检测与分级。

高压电缆缺陷检测机器人论文

机器人是由计算机控制的通过编程具有可以变更的多功能的自动机械，下面是我整理的机器人技术论文，希望你能从中得到感悟!

刍议智能机器人及其关键技术

【摘 要】文章介绍了机器人的定义，阐述了智能机器人研究领域的关键技术，最后展望了智能机器人今后的发展趋势。

【关键词】智能机器人;信息融合;智能控制

一、机器人的定义

自机器人问世以来，人们就很难对机器人下一个准确的定义，欧美国家认为机器人应该是“由计算机控制的通过编程具有可以变更的多功能的自动机械”;日本学者认为“机器人就是任何高级的自动机械”，我国科学家对机器人的定义是：“机器人是一种自动化的机器，所不同的是这种机器具备一些与人或生物相似的智能能力，如感知能力、规划能力、动作能力和协同能力，是一种具有高度灵活性的自动化机器。”目前国际上对机器人的概念已经渐趋一致，联合国标准化组织采纳了美国机器人协会(RIA：Robot Institute of America)于1979 年给机器人下的定义：“一种可编程和多功能的，用来搬运材料、零件、工具的操作机;或是为了执行不同的任务而具有可改变和可编程动作的专门系统。”概括说来，机器人是靠自身动和控制能力来实现各种功能的一种机器。

二、智能机器人关键技术

随着社会发展的需要和机器人应用领域的扩大，人们对智能机器人的要求也越来越高。智能机器人所处的环境往往是未知的、难以预测的，在研究这类机器人的过程中，主要涉及到以下关键技术：

(1)多传感器信息融合。多传感器信息融合技术是近年来十分热门的研究课题，它与控制理论、信号处理、人工智能、概率和统计相结合，为机器人在各种复杂、动态、不确定和未知的环境中执行任务提供了一种技术解决途径。机器人所用的传感器有很多种，根据不同用途分为内部测量传感器和外部测量传感器两大类。内部测量传感器用来检测机器人组成部件的内部状态，包括：特定位置、角度传感器;任意位置、角度传感器;速度、角度传感器;加速度传感器;倾斜角传感器;方位角传感器等。外部传感器包括：视觉(测量、认识传感器)、触觉(接触、压觉、滑动觉传感器)、力觉(力、力矩传感器)、接近觉(接近觉、距离传感器)以及角度传感器(倾斜、方向、姿式传感器)。多传感器信息融合就是指综合来自多个传感器的感知数据，以产生更可靠、更准确或更全面的信息。经过融合的多传感器系统能够更加完善、精确地反映检测对象的特性，消除信息的不确定性，提高信息的可靠性。融合后的多传感器信息具有以下特性：冗余性、互补性、实时性和低成本性。目前多传感器信息融合方法主要有贝叶斯估计、卡尔曼滤波、神经网络、小波变换等。

(2)导航与定位。在机器人系统中，自主导航是一项核心技术，是机器人研究领域的重点和难点问题。导航的基本任务有3点：一是基于环境理解的全局定位：通过环境中景物的理解，识别人为路标或具体的实物，以完成对机器人的定位，为路径规划提供素材;二是目标识别和障碍物检测：实时对障碍物或特定目标进行检测和识别，提高控制系统的稳定性;三是安全保护：能对机器人工作环境中出现的障碍和移动物体作出分析并避免对机器人造成的损伤。机器人有多种导航方式，根据环境信息的完整程度、导航指示信号类型等因素的不同，可以分为基于地图的导航、基于创建地图的导航和无地图的导航3类。根据导航采用的硬件的不同，可将导航系统分为视觉导航和非视觉传感器组合导航。视觉导航是利用摄像头进行环境探测和辨识，以获取场景中绝大部分信息。目前视觉导航信息处理的内容主要包括：视觉信息的压缩和滤波、路面检测和障碍物检测、环境特定标志的识别、三维信息感知与处理。非视觉传感器导航是指采用多种传感器共同工作，如探针式、电容式、电感式、力学传感器、雷达传感器、光电传感器等，用来探测环境，对机器人的位置、姿态、速度和系统内部状态等进行监控，感知机器人所处工作环境的静态和动态信息，使得机器人相应的工作顺序和操作内容能自然地适应工作环境的变化，有效地获取内外部信息。

(3)路径规划。路径规划技术是机器人研究领域的一个重要分支。最优路径规划就是依据某个或某些优化准则(如工作代价最小、行走路线最短、行走时间最短等)，在机器人工作空间中找到一条从起始状态到目标状态、可以避开障碍物的最优路径。路径规划方法大致可以分为传统方法和智能方法两种。传统路径规划方法主要有以下几种：自由空间法、图搜索法、栅格解耦法、人工势场法。大部分机器人路径规划中的全局规划都是基于上述几种方法进行的，但这些方法在路径搜索效率及路径优化方面有待于进一步改善。人工势场法是传统算法中较成熟且高效的规划方法，它通过环境势场模型进行路径规划，但是没有考察路径是否最优。智能路径规划方法是将遗传算法、模糊逻辑以及神经网络等人工智能方法应用到路径规划中，来提高机器人路径规划的避障精度，加快规划速度，满足实际应用的需要。其中应用较多的算法主要有模糊方法、神经网络、遗传算法、Q学习及混合算法等，这些方法在障碍物环境已知或未知情况下均已取得一定的研究成果。

(4)机器人视觉。视觉系统是自主机器人的重要组成部分，一般由摄像机、图像采集卡和计算机组成。机器人视觉系统的工作包括图像的获取、图像的处理和分析、输出和显示，核心任务是特征提取、图像分割和图像辨识。而如何精确高效的处理视觉信息是视觉系统的关键问题。目前视觉信息处理逐步细化，包括视觉信息的压缩和滤波、环境和障碍物检测、特定环境标志的识别、三维信息感知与处理等。其中环境和障碍物检测是视觉信息处理中最重要、也是最困难的过程。机器人视觉是其智能化最重要的标志之一，对机器人智能及控制都具有非常重要的意义。目前国内外都在大力研究，并且已经有一些系统投入使用。

(5)智能控制。随着机器人技术的发展，对于无法精确解析建模的物理对象以及信息不足的病态过程，传统控制理论暴露出缺点，近年来许多学者提出了各种不同的机器人智能控制系统。机器人的智能控制方法有模糊控制、神经网络控制、智能控制技术的融合(模糊控制和变结构控制的融合;神经网络和变结构控制的融合;模糊控制和神经网络控制的融合;智能融合技术还包括基于遗传算法的模糊控制方法)等。近几年，机器人智能控制在理论和应用方面都有较大的进展。在模糊控制方面，等人论证了模糊系统的逼近特性，首次将模糊理论用于一台实际机器人。模糊系统在机器人的建模控制、对柔性臂的控制、模糊补偿控制以及移动机器人路径规划等各个领域都得到了广泛的应用。在机器人神经网络控制方面，CMCA(Cere-bella Model Controller Articulation)应用较早的一种控制方法，其最大特点是实时性强，尤其适用于多自由度操作臂的控制。

(6)人机接口技术。智能机器人的研究目标并不是完全取代人，复杂的智能机器人系统仅仅依靠计算机来控制目前是有一定困难的，即使可以做到，也由于缺乏对环境的适应能力而并不实用。智能机器人系统还不能完全排斥人的作用，而是需要借助人机协调来实现系统控制。因此，设计良好的人机接口就成为智能机器人研究的重点问题之一。人机接口技术是研究如何使人方便自然地与计算机交流。为了实现这一目标，除了最基本的要求机器人控制器有1个友好的、灵活方便的人机界面之外，还要求计算机能够看懂文字、听懂语言、说话表达，甚至能够进行不同语言之间的翻译，而这些功能的实现又依赖于知识表示方法的研究。因此，研究人机接口技术既有巨大的应用价值，又有基础理论意义。目前，人机接口技术已经取得了显著成果，文字识别、语音合成与识别、图像识别与处理、机器翻译等技术已经开始实用化。另外，人机接口装置和交互技术、监控技术、远程操作技术、通讯技术等也是人机接口技术的重要组成部分，其中远程操作技术是一个重要的研究方向。

三、总结与展望

机器人是自动化领域的主题之一，人们几十年来对机器人的开发和研究，使机器人技术取得了巨大的进步。随着人工智能、智能控制和计算机技术的发展，机器人的应用领域必将不断扩大，性能不断提高，在未来的生产、生活、科研当中会发挥更重要的作用。

参 考 文 献

[1]孙华，陈俊风，吴林.多传感器信息融合技术及其在机器人中的应用[J].传感器技术.2003，22(9)：1～4

[2]王灏，毛宗源.机器人的智能控制方法[M].北京：国防工业出版社，2002

[3]金周英.关于我国智能机器人发展的几点思考[J].机器人技术与应用.2001(4)：5～7

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机械设计制造及其自动化论文开题报告范文

艰辛而又充满意义的大学生活即将结束，大学毕业前大家都要写毕业设计，在做毕业设计之前指导老师都会要求先写好开题报告，来参考自己需要的开题报告吧！下面是我为大家收集的机械设计制造及其自动化论文开题报告论文，欢迎大家分享。

课题名称： 浅谈盒盖注塑模设计

专业：机械设计制造及其自动化

班级:xxx

姓名：XXX

学号：xxx

指导老师：黄xx

一、选题的目的与意义

塑料相对金属，密度小，但强度比较高，绝缘性能优良，具有非常好的抗化学腐蚀性，在机械、化工、汽车、航空航天等领域，塑料已经大规模的取代了金属。目前塑料制件在工业、日常生活各领域几乎无处不在。所以掌握模具设计这一门技巧，对于未来从事相关行业的我们极其重要。在本课题的制做过程中，我们还锻炼使用UG、AUTOCAD等CAD,CAE绘图软件的技巧。使我们在塑件结构设计、塑料成型工艺分析、塑料模具数字化设计、塑料模具零件的选材、热处理、塑料模具零件的制造，以及资料检索、英文翻译等方面获得综合训练，为未来工作适应期奠定坚实的基础。

二、我国模具工业的研究现状及发展趋势

80年代以来，在国家产业政策和与之配套的一系列国家经济政策的支持和引导下，我国模具工业发展迅速，年均增速均为13%，1999年我国模具工业产值为245亿，至2002年我国模具总产值约为360亿元，其中塑料模约30%左右。在未来的模具市场中，塑料模在模具总量中的比例还将逐步提高。

我国塑料模工业从起步到现在，历经半个多世纪，有了很大发展，模具水平有了较大提高。成型工艺方面，多材质塑料成型模、高效多色注射模、镶件互换结构和抽芯脱模机构的创新方面也取得较大进展。

在制造技术方面，CAD/CAM/CAE技术的应用水平上了一个新台阶，以生产家用电器的企业为代表，陆续引进了相当数量的CAD/CAM系统，如美国EDS的UGⅡ、美国ParametricTechnology公司的Pro/Emgineer、美国CV公司的CADS5、英国Deltacam公司的DOCT5、日本HZS公司的CRADE、以色列公司的Cimatron、美国AC-Tech公司的C-Mold及澳大利亚Moldflow公司的MPA塑模分析软件等等。这些系统和软件的引进，虽花费了大量资金，但在我国模具行业中，实现了CAD/CAM的集成，并能支持CAE技术对成型过程，取得了一定的技术经济效益，促进和推动了我国模具CAD/CAM技术的发展。

目前，国内市场对中高档模具的需求量很大，但要求国产模具必须在质量、交货期等方面满足用户的需求。另外，随着近年来工业发达国家的人工费用增加，其模具生产正向发展中国家特别是东南亚国家转移。因此，只要国产模具的质量能够有提高，交货期能够保证，模具出口的前景是十分乐观的。

未来我国的模具将呈现十大发展趋势：一是模具日趋大型化。二是模具的精度越来越高。三是多功能复合模具将进一步发展。新型多功能复合模具除了冲压成型零件外，还担负叠压、攻丝、铆接和锁紧等组装任务，对钢材的性能要求也越来越高。四、是热流道模具在塑料模具中的比重逐渐提高。五、是随着塑料成型工艺的不断改进与发展，气辅模具及适应高压注射成型等工艺的模具将随之发展。六、是标准件的应用将日渐广泛。七、是快速经济模具的前景十分广阔。八、是随着车辆和电机等产品向轻量化发展，压铸模的比例将不断提高，同时对压铸模的寿命和复杂程度也将提出越来越高的要求。九、是以塑代钢、以塑代木的进程进一步加快，塑料模具的比例将不断增大。十、是模具技术含量将不断提高，中、高档模具比例将不断增大，这也是产品结构调整所导致模具市场走势的变化。

三、课题关键问题及难点

1.明确塑件设计要求

仔细阅读塑件制品零件图，从制品的塑料品种，塑件形状，尺寸精度，表面粗糙度等各方面考虑注塑成型工艺的可行性和经济性，必要时，要与产品设计者探讨塑件的材料种类与结构修改的可能性。

2、运用UG及CAD软件完成模具设计。

分型面应选在塑件外形最大轮廓处。满足塑件的外观质量要求:注塑时分型面处不可避免地要在塑件上留下溢料或拼合缝的痕迹，因此分型面最好不要选在塑件光亮的外表面或带圆弧的转角处。其中分模是最重要的一环。

3、模具结构设计

1).塑件成型位置及分型面选择;

2).模具型腔数的'确定，型腔的排列和流道布局以及浇口位置设置;

3).模具工作零件的结构设计;

4).顶出机构设计;

5).拉料杆的形式选择;

6).排气方式设计。

4、模具总体尺寸的确定，选购模架

模架已逐渐标准化，根据生产厂家提供的模架图册，选定模架，在以上模具零部件设计基础上初步绘出模具的完整结构图。

5、模具结构总装图和零件工作图的绘制

模具总图绘制必须符合机械制图国家标准，其画法与一般机械图画法原则上没有区别，只是为了更清楚地表达模具中成型制品的形状，浇口位置的设置，在模具总图的俯视图上，可将定模拿掉，而只画动模部分的俯视图。

模具总装图应该包括必要尺寸，如模具闭合尺寸，外形尺寸，特征尺寸(与注塑机配合的定位环尺寸)，装配尺寸，极限尺寸(活动零件移动起止点)及技术条件，编写零件明细表等。

通常主要工作零件加工周期较长，加工精度较高，因此应首先认真绘制，而其余零部件应尽量采用标准件。

四、课题研究进程规划

1、支座三维模型的设计:根据盒盖零件的尺寸，设计出它的三维模型，并分析模型的具体特征，确定注塑模的基本结构。

2、分型面的设计:根据盒盖零件的结构进行拆模，设计型芯、模及定模的分型面。

3、创建塑模模具元件:生成型芯、动模、定模等模具的成型零件。

4、模具的充模、开模仿真:通过充模仿真，检查该模具注塑出的具有单一实体特征的塑件是否符合设计要求;通过开模仿真，检查开模是否能够顺利进行，开模是否发生干涉，从而确定模具设计的合理性。

五、参考文献：

1.张维合编著，注塑模具设计实用教程[M],化学工业出版社，

2.屈华昌主编，塑料成型工艺与模具设计[M],机械工业出版社，

3.屈华昌.塑料成型工艺与模具设计.北京:机械工业出版社，1996,1-3

4.刘际泽.塑料制品内与模具设计提案.北京:中国轻工业出版社，2001,4

5.李得群.国外注射模CAD/CAM/CAE发展概况.模具工业，1994,(9):47-53

6.刘跃军，翟金平.聚合物注射成型的过程控制[[J].工程塑料应用，2001,29(9):41-42

7.益小苏.高分子材料的制备与加工.杭州:浙江大学出版社，1997,4-8

8.刑海涛.精品模具申城展风采高水平设备荟萃上海[[J].机械工人/冷加工，2002,(4):1

六、指导教师意见

指导教师签名：

XX年XX月XX日

摘要：分析了公路工程机械学施工设备管理及维护存在的不足，并提出改进和完善措施，包括提高设备管理及维护的思想认识、严格落实设备管理及维护的各项制度、明确职责并提高管理维护人员素质、加强施工现场工程机械学设备的管理与维护、优化管理维护体系并注重动态管理维护，进一步提升机械学设备管理及维护水平。

关键词：公路工程;机械学 施工设备;管理及维护

引言

公路工程施工是一项系统且复杂的工作，为保证施工进度，施工过程中就有必要采用机械学设备。同时，为促进机械学设备作用的有效发挥，加强设备管理及维护是十分必要的。影响公路工程机械学施工设备管理及维护的因素是多方面的，例如，施工现场条件、管理维护人员、管理维护制度等。随着公路工程建设数量不断增多，人们生活水平不断提升，在这样的情况下，加强机械学设备管理与维护，提高管理维护水平无疑具有重要的现实意义。虽然目前施工单位注重管理维护工作，但由于相关制度没有严格落实，一些工作人员管理维护责任意识淡薄，导致管理维护仍然存在缺陷与不足，有必要进一步采取改进和完善措施，从而预防施工机械学设备质量和安全事故发生，降低不必要损失，确保施工进度，提高公路工程施工效益。

1、公路工程机械学 施工设备管理及维护常见问题

机械学设备管理及维护是公路工程施工的重要工作，做好这项工作能确保机械学设备处于良好性能，实现对质量和安全事故的有效预防。并促进机械学设备管理维护水平的提升，推动各项制度措施有效落实，提高管理维护人员责任意识。还可以将设备故障和安全事故消灭在萌芽状态，避免出现不必要损失，保证施工进度，促进公路工程质量的提升。

思想重视程度不够

一些施工单位将工作重心放在市场拓展、加快施工进度、提高工程建设效益方面。对机械学设备管理维护重视程度不够，未能结合具体需要采取有效的管理维护措施，管理维护制度没有严格落实，相应的资金、设备管理维护的投入不足，管理维护人员较少，制约施工建设顺利进行，还可能给公路施工带来不必要损失。此外，尽管公路工程监督工作在保证施工安全、提高设备性能方面起着十分重要的作用，但也存在问题与不足。总的来说，表现在以下方面：没有对管理维护单位和工作人员的责任和义务进行详细规定，没有明确管理维护的地位，尚未完全确定其职能，没有清晰认识其作用，导致机械学设备管理维护不到位。

管理维护措施没有落实

虽然公路施工单位普遍建立机械学设备管理维护制度，明确管理维护的目标、流程和相关工作人员职责。但由于管理维护人员责任意识淡薄，没有严格落实这些制度措施，施工中也未能采取有效的机械学设备管理维护方法，难以及时发现设备隐患，不利于提高管理维护水平。此外，机械学设备故障防范工作不到位。一些施工人员进入现场施工时，没有严格遵循规范要求进行机械学设备操作，预防性养护不足，日常巡视和维护不足，施工现场管理维护不到位，存在安全隐患，制约机械学设备性能的有效发挥。

设备管理及维护方面的不足

为保证公路施工安全，加强机械学设备管理维护，落实管理及维护制度是十分必要的。管理维护制度在保证工程质量、工期等方面发挥重要作用，也得到社会普遍认可。但这些制度未能有效落实，面临不少问题，机械学设备管理维护工作面临更多问题和更严峻的挑战。例如，施工单位的业务竞争越来越激励，随着管理维护制度的建立，施工单位数量越来越多，它们之间的业务竞争愈演愈烈。在这种情况下，施工单位不得不探索新的方式方法，以便在竞争中占据有利地位，促进自身发展，有可能忽视机械学设备的维护与管理。但一些施工单位的机械学设备管理维护人员素质不高，主要表现为专业知识缺乏、实际经验不够，业务素质不高，不认真履行职责，影响机械学设备管理及维护水平的提升。

2、公路工程机械学 施工设备管理及维护的完善建议

为有效应对公路工程机械学施工设备管理及维护的不足，结合公路工程施工建设具体情况，笔者认为应该从以下方面采取改进和完善措施。

提高设备管理及维护的思想认识

施工单位和相关领导应该提高机械学设备管理及维护的思想认识，认识到加强该项工作对推动施工顺利进行，提高工程建设质量和效益的重要意义。并制定和完善机械学设备管理及维护措施，在资金、人员等方面加大支持力度，为提高管理维护水平奠定良好基础。

严格落实设备管理及维护的各项制度

结合公路工程施工需要，健全机械学设备管理维护的各项制度措施，促进施工顺利进行，推动管理维护的制度化和规范化。同时还要明确相关单位和工作人员职责，严格落实管理维护各项制度措施，建立严格的责任制，将制度有效落到实处，促进机械学设备管理维护水平不断提升，使机械学设备综合性能得到最佳发挥。重视机械学设备管理，合理摆放，满足施工需要。重视各种检测设备和检测手段应用，掌握设备运营基本情况，提高机械学设备管理维护效果。加强机械学设备检查工作，开展现场巡视和检查，及时排除存在的隐患，促进机械学设备综合性能得到最佳发挥。

明确职责并提高管理维护人员素质

公路工程施工机械学设备管理及维护工作的主要职责是：负责检查和巡视施工机械学设备，定期和不定期开展检查工作，掌握设备运营基本情况，及时发现和处理存在的缺陷，使机械学设备更好地运营和发挥作用。为此，机械学设备管理及维护应该贯穿于工程建设全过程，对保证公路施工工作安全有序进行，促进员工遵守管理维护各项规定，保证公路工程质量和效益具有十分重要的意义。结合公路工程建设实际情况，可以采取以下措施来落实管理维护的各项措施：引进和培养高素质的管理维护人才，不断提高从业人员素质。加强公路施工管理维护人员职业道德建设，不断提高工作人员职业道德水平，严格遵循规章制度进行机械学设备管理维护工作。加强管理维护队伍建设，建立高素质、高水平的工作队伍，为提高机械学设备管理维护水平提供保障。注重施工人员培训，使他们严格遵循规范要求操作，预防故障发生。

加强施工现场工程机械学设备的管理与维护

注重设备管理维护人员的管理培训，提高安全防范意识，严格按照规范要求进行设备维护，及时发现和处理存在的缺陷。完善机械学设备管理及维护各项制度措施。事实上，公路工程机械学设备管理及维护工作面临很多问题与挑战，根据这些问题与挑战，结合公路工程建设实际情况，应该提高思想认识，确保机械学设备处于良好性能和工作状态。加强公路施工现场巡视和检测，定期和不定期开展巡视，做好施工机械学设备日常巡视工作，确保设备处于良好性能和运营状态，有利于保证施工进度，提高工程建设质量和效益。建立并落实机械学设备管理维护措施，及时排除存在的各种隐患，促进机械学设备管理维护水平提升。

优化管理维护体系并注重动态管理维护

例如，优化机械学设备管理维护体系，对管理维护现状进行全面掌握，明确管理维护任务。改进管理维护方案，明确管理维护组织职能，完善相应的报告机制，提前采取预防和控制措施，减少现场机械学设备安全事故的发生概率，提高安全事故预控能力，有效预防机械学设备安全事故发生。进行机械学设备动态管理与维护，加强现场基本情况调查，利用信息技术和现代计算机技术，进行动态管理维护是十分必要的。建立机械学设备管理维护数据库，全面掌握基本情况和现状，分析相关数据资料，为健全和完善管理维护体系提供参考和依据，为提高机械学设备管理维护水平提供有效的数据和技术支撑。

3、结语

文章主要对公路工程机械学设备管理及维护措施进行研究，机械学设备管理维护是一项系统和复杂的工作，涉及到工程的方方面面。在工程建设中需要做好管理维护工作，重视管理维护措施的有效应用。然而，目前还有很多方面值得研究和完善。例如建立管理维护预警机制，实施动态管理维护等，需要深入研究和探讨，并将其应用到管理维护实践中，进一步提升机械学设备管理及维护水平。

参考文献：

[1]曹琳.公路工程机械学施工设备管理及维护常见问题[J].汽车维修，2015(2)：2-3.

[2]张清江.公路工程机械学施工设备管理与维护探讨[J].江西建材，2016(3)：202-203.

[3]曹明辉.公路工程施工中的机械学设备管理[J].建筑机械学技术与管理，2011(3)：145-47.

[4]刘义丰，滕居根.公路工程的机械学设备维护及管理问题探析[J].中国高新技术企业，2015(6)：119-120.

机器视觉检测技术论文

这个要你有看有没有相关的研究了，对这方面是否有些了解，如果有了解的话就还是比较好。

随着图像处理技术的迅速发展，图像识别技术的应用领域越来越广泛。我整理了图像识别技术论文，欢迎阅读!

图像识别技术研究综述

摘要：随着图像处理技术的迅速发展，图像识别技术的应用领域越来越广泛。图像识别是利用计算机对图像进行处理、分析和理解，由于图像在成像时受到外部环境的影响，使得图像具有特殊性，复杂性。基于图像处理技术进一步探讨图像识别技术及其应用前景。

关键词：图像处理;图像识别;成像

中图分类号：TP391 文献标识码：A 文章编号：1009-3044(2013)10-2446-02

图像是客观景物在人脑中形成的影像，是人类最重要的信息源，它是通过各种观测系统从客观世界中获得，具有直观性和易理解性。随着计算机技术、多媒体技术、人工智能技术的迅速发展，图像处理技术的应用也越来越广泛，并在科学研究、教育管理、医疗卫生、军事等领域已取得的一定的成绩。图像处理正显著地改变着人们的生活方式和生产手段，比如人们可以借助于图像处理技术欣赏月球的景色、交通管理中的车牌照识别系统、机器人领域中的计算机视觉等，在这些应用中，都离不开图像处理和识别技术。图像处理是指用计算机对图像进行处理，着重强调图像与图像之间进行的交换，主要目标是对图像进行加工以改善图像的视觉效果并为后期的图像识别大基础[1]。图像识别是利用计算机对图像进行处理、分析和理解，以识别各种不同模式的目标和对像的技术。但是由于获取的图像本事具有复杂性和特殊性，使得图像处理和识别技术成为研究热点。

1 图像处理技术

图像处理(image processing)利用计算机对图像进行分析，以达到所需的结果。图像处理可分为模拟图像处理和数字图像图像处理，而图像处理一般指数字图像处理。这种处理大多数是依赖于软件实现的。其目的是去除干扰、噪声，将原始图像编程适于计算机进行特征提取的形式，主要包括图像采样、图像增强、图像复原、图像编码与压缩和图像分割。

1)图像采集，图像采集是数字图像数据提取的主要方式。数字图像主要借助于数字摄像机、扫描仪、数码相机等设备经过采样数字化得到的图像，也包括一些动态图像，并可以将其转为数字图像，和文字、图形、声音一起存储在计算机内，显示在计算机的屏幕上。图像的提取是将一个图像变换为适合计算机处理的形式的第一步。

2)图像增强，图像在成像、采集、传输、复制等过程中图像的质量或多或少会造成一定的退化，数字化后的图像视觉效果不是十分满意。为了突出图像中感兴趣的部分，使图像的主体结构更加明确，必须对图像进行改善，即图像增强。通过图像增强，以减少图像中的图像的噪声，改变原来图像的亮度、色彩分布、对比度等参数。图像增强提高了图像的清晰度、图像的质量，使图像中的物体的轮廓更加清晰，细节更加明显。图像增强不考虑图像降质的原因，增强后的图像更加赏欣悦目，为后期的图像分析和图像理解奠定基础。

3)图像复原，图像复原也称图像恢复，由于在获取图像时环境噪声的影响、运动造成的图像模糊、光线的强弱等原因使得图像模糊，为了提取比较清晰的图像需要对图像进行恢复，图像恢复主要采用滤波方法，从降质的图像恢复原始图。图像复原的另一种特殊技术是图像重建，该技术是从物体横剖面的一组投影数据建立图像。

4)图像编码与压缩，数字图像的显著特点是数据量庞大，需要占用相当大的存储空间。但基于计算机的网络带宽和的大容量存储器无法进行数据图像的处理、存储、传输。为了能快速方便地在网络环境下传输图像或视频，那么必须对图像进行编码和压缩。目前，图像压缩编码已形成国际标准，如比较著名的静态图像压缩标准JPEG，该标准主要针对图像的分辨率、彩色图像和灰度图像，适用于网络传输的数码相片、彩色照片等方面。由于视频可以被看作是一幅幅不同的但有紧密相关的静态图像的时间序列，因此动态视频的单帧图像压缩可以应用静态图像的压缩标准。图像编码压缩技术可以减少图像的冗余数据量和存储器容量、提高图像传输速度、缩短处理时间。

5)图像分割技术，图像分割是把图像分成一些互不重叠而又具有各自特征的子区域，每一区域是像素的一个连续集，这里的特性可以是图像的颜色、形状、灰度和纹理等。图像分割根据目标与背景的先验知识将图像表示为物理上有意义的连通区域的集合。即对图像中的目标、背景进行标记、定位，然后把目标从背景中分离出来。目前，图像分割的方法主要有基于区域特征的分割方法、基于相关匹配的分割方法和基于边界特征的分割方法[2]。由于采集图像时会受到各种条件的影响会是图像变的模糊、噪声干扰，使得图像分割是会遇到困难。在实际的图像中需根据景物条件的不同选择适合的图像分割方法。图像分割为进一步的图像识别、分析和理解奠定了基础。

2 图像识别技术

图像识别是通过存储的信息(记忆中存储的信息)与当前的信息(当时进入感官的信息)进行比较实现对图像的识别[3]。前提是图像描述，描述是用数字或者符号表示图像或景物中各个目标的相关特征，甚至目标之间的关系，最终得到的是目标特征以及它们之间的关系的抽象表达。图像识别技术对图像中个性特征进行提取时，可以采用模板匹配模型。在某些具体的应用中，图像识别除了要给出被识别对象是什么物体外，还需要给出物体所处的位置和姿态以引导计算初工作。目前，图像识别技术已广泛应用于多个领域，如生物医学、卫星遥感、机器人视觉、货物检测、目标跟踪、自主车导航、公安、银行、交通、军事、电子商务和多媒体网络通信等。主要识别技术有：

指纹识别

指纹识别是生物识别技术中一种最实用、最可靠和价格便宜的识别手段，主要应用于身份验证。指纹识别是生物特征的一个部分，它具有不变性：一个人的指纹是终身不变的;唯一性：几乎没有两个完全相同的指纹[3]。一个指纹识别系统主要由指纹取像、预处理与特征提取、比对、数据库管理组成。目前，指纹识别技术与我们的现实生活紧密相关，如信用卡、医疗卡、考勤卡、储蓄卡、驾驶证、准考证等。

人脸识别 目前大多数人脸识别系统使用可见光或红外图像进行人脸识别，可见光图像识别性能很容易受到光照变化的影响。在户外光照条件不均匀的情况下，其正确识别率会大大降低。而红外图像进行人脸识别时可以克服昏暗光照条件变化影响，但由于红外线不能穿透玻璃，如果待识别的对象戴有眼镜，那么在图像识别时，眼部信息全部丢失，将严重影响人脸识别的性能[4]。

文字识别

文字识别是将模式识别、文字处理、人工智能集与一体的新技术，可以自动地把文字和其他信息分离出来，通过智能识别后输入计算机，用于代替人工的输入。文字识别技术可以将纸质的文档转换为电子文档，如银行票据、文稿、各类公式和符号等自动录入，可以提供文字的处理效率，有助于查询、修改、保存和传播。文字识别方法主要有结构统计模式识别、结构模式识别和人工神经网络[5]。由于文字的数量庞大、结构复杂、字体字形变化多样，使得文字识别技术的研究遇到一定的阻碍。

3 结束语

人类在识别现实世界中的各种事物或复杂的环境是一件轻而易举的事，但对于计算机来讲进行复杂的图像识别是非常困难的[6]。在环境较为简单的情况下，图像识别技术取得了一定的成功，但在复杂的环境下，仍面临着许多问题：如在图像识别过程中的图像分割算法之间的性能优越性比较没有特定的标准，以及算法本身存在一定的局限性，这使得图像识别的最终结果不十分精确等。

参考文献：

[1] 胡爱明，周孝宽.车牌图像的快速匹配识别方法[J].计算机工程与应用，2003，39(7)：90—91.

[2] 胡学龙.数字图像处理[M].北京：电子工业出版社，2011.

[3] 范立南，韩晓微，张广渊.图像处理与模式识别[M].北京：科学出版社，2007.

[4] 晓慧，刘志镜.基于脸部和步态特征融合的身份识别[J].计算机应用，2009，1(29)：8.

[5] 陈良育，曾振柄，张问银.基于图形理解的汉子构型自动分析系统[J].计算机应用，2005，25(7)：1629-1631.

[6] Sanderson C，Paliwal K Fusion and Person Verification Using Speech & Face Information[C].IDIAP-RR 02-33，Martigny，Swizerland，2002.

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