學(xué)術(shù)不端文獻論文查重檢測系統(tǒng) 多語種 圖文 高校 期刊 職稱 查重 抄襲檢測系統(tǒng)
學(xué)術(shù)論文檢測入口,結(jié)果100%與學(xué)校一致!學(xué)術(shù)本科PMLC、研究生VIP5.1/TMLC2、職稱等論文查重檢測系統(tǒng)。可供高校學(xué)術(shù)檢測學(xué)位論文和已發(fā)表的論文,助您輕松通過高校本碩博畢業(yè)論文檢測。
基于機器視覺技術(shù)的缺陷檢測系統(tǒng),由于其非接觸檢測測量,具有較高 的準(zhǔn)確度、較寬的光譜響應(yīng)范圍,可長時間穩(wěn)定工作,節(jié)省大量勞動力資源,極 大地提高了工作效率。 可對工件表面的斑點、凹坑、劃痕、色差、缺損等缺陷進 行檢測。 所以,人工檢測難以達(dá)到降低消耗、提高產(chǎn)品質(zhì)量的目的,采用機器視 覺的表面缺陷檢測成為迫切需要。 針對這種現(xiàn)狀,課題組決定自行開發(fā)工件表面缺陷在線檢測系統(tǒng),確保各類 缺陷及時準(zhǔn)確檢出,從根本上解決人工檢測效率低、精度低的問題,同時,還可 以降低原材料消耗、能耗和人力成本,該課題還可以推廣到其他需要表面質(zhì)量檢 測的行業(yè)中,如印刷、包裝等行業(yè),因此具有重要的實際應(yīng)用價值和現(xiàn)實意義。
機器視覺表面缺陷檢測系統(tǒng)中,圖像處理和分析算法是重要的內(nèi)容,通常的流程包括圖像的預(yù)處理、目標(biāo)區(qū)域的分割、特征提取和選擇及缺陷的識別分類。 每個處理流程都出現(xiàn)了大量的算法,這些算法各有優(yōu)缺點和其適應(yīng)范圍。
1.2.2表面缺陷視覺檢測系統(tǒng)發(fā)展現(xiàn)狀 表面缺陷檢測是機器視覺技術(shù)的重要應(yīng)用領(lǐng)域,國外在這一領(lǐng)域由于進入的 早,再加上研發(fā)投入大,導(dǎo)致國外在表面缺陷視覺檢測方面的研究要領(lǐng)先國內(nèi), 它們生產(chǎn)的設(shè)備檢測精度高、應(yīng)用廣泛。 例如德國的百視泰公司開發(fā)了基于人工 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分類的冷軋帶鋼表面檢測系統(tǒng),能夠在線實時檢測的同時對缺陷的數(shù)量 碩士學(xué)位論文 1緒論 類型進行統(tǒng)計和保存。
4) 與機器視覺表面檢測密切相關(guān)的人工智能理論雖然得到了很大的發(fā)展,但如何模擬人類大腦的信息處理功能去構(gòu)建智能機器視覺系統(tǒng)還需要理論上的進一步研究,如何更好的基于生物視覺認(rèn)識、指導(dǎo)機器視覺得檢測也是研究人員的難點之一。 5) 從機器視覺表面檢測的準(zhǔn)確性方面來看,盡管一系列優(yōu)秀的算法不斷出現(xiàn),但在實際應(yīng)用中準(zhǔn)確率仍然與滿足實際應(yīng)用的需求尚有一定差距,如何解決準(zhǔn)確識別與模糊特征之間、實時性與準(zhǔn)確性之間的矛盾仍然是目前的難點。