基于图像识别与DNC的轮毂自动加工系统设计及实现

发布时间：2017-03-23 17:17

  本文关键词：基于图像识别与DNC的轮毂自动加工系统设计及实现，由笔耕文化传播整理发布。

【摘要】：随着计算机的广泛应用以及互联网(Internet)技术的高速发展,智能制造逐步应用于各种传统产业。汽车工业作为国民经济的重要产业,智能化、自动化技术已经深入到该产业生产制造的各个领域。而铝合金轮毂作为汽车关键零部件,在其生产加工过程中,轮毂图像自动识别技术和数控机床的网络化分布控制技术具有极为重要的作用,是轮毂生产企业实现智能制造关键环节之一,也是企业实现自主创新、降低成本、提高竞争力的有效措施。为此,本文针对基于图像识别与DNC(Distributed Numerical Control)的轮毂自动加工系统进行了设计和实现。首先,针对轮毂自动加工系统的具体要求,提出了系统设计总体方案,并详细介绍了轮毂型号识别系统的硬件和软件配置,以及数控机床DNC的开发环境。其次,设计了轮毂型号的识别方案。针对铝合金轮毂曲面的特点设计了图像预处理方案,并对图像进行滤波,然后使用边缘分割(Canny算子)对图像进行边缘提取、对参数进行设置,最终获得较好的效果,实现了轮毂字符信息的提取,为下一步的Tesseract识别奠定基础。再次,构建了基于以太网的DNC结构方案,并进行DNC模块设计开发。系统的主要功能模块包括:机床运行监控模块、机床运行参数修改模块、机床程序管理模块和历史数据管理数据库模块等,并提供详细的函数说明。最后,将设计的基于图像识别与DNC的轮毂自动加工系统应用于中信戴卡机加工车间进行实验验证。结果表明,本文所设计的轮毂自动加工系统能够实现产品自动识别、自动装卡、程序自动调取、刀具自动选用、自动完成加工以及数据的自动存储,实现了铝合金轮毂加工过程中的自动化加工,为提高传统制造业的生产和管理水平奠定了良好基础。
【关键词】：轮毂自动加工系统 图像预处理 字符识别 Tesseract DNC
【学位授予单位】：燕山大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2015
【分类号】：TP391.41
【目录】：

• 摘要5-6
• ABSTRACT6-10
• 第1章 绪论10-14
• 1.1 背景及研究的目的和意义10-11
• 1.2 国内外发展现状11-13
• 1.2.1 图像识别技术发展现状11-12
• 1.2.2 DNC技术发展现状12-13
• 1.2.3 基于图像识别与DNC的轮毂自动加工系统的发展13
• 1.3 本文主要研究内容13-14
• 第2章 轮毂自动加工系统总体方案设计14-22
• 2.1 轮毂自动加工系统总体方案14
• 2.1.1 轮毂自动加工系统设计要求14
• 2.2 轮毂型号识别系统硬件/软件配置14-19
• 2.2.1 轮毂型号自动识别系统硬件选型15-19
• 2.2.2 轮毂型号自动识别系统软件设计19
• 2.3 数控机床DNC系统开发环境介绍19-21
• 2.3.0 数控机床DNC系统组成分析19-20
• 2.3.1 DNC系统开发平台20
• 2.3.2 DNC系统开发工具20
• 2.3.3 DNC系统开发语言20-21
• 2.3.4 数据库21
• 2.4 本章小结21-22
• 第3章 轮毂型号的文字图像字符预处理及识别过程设计22-46
• 3.1 文字图像预处理方法简介及效果验证22-37
• 3.1.1 图像滤波处理22-27
• 3.1.2 特征提取27-31
• 3.1.3 二值化31-34
• 3.1.4 图像字符分割34-37
• 3.2 文字图像预处理整体设计方案37-41
• 3.2.1 第一类设计方案37-40
• 3.2.2 第二类设计方案40-41
• 3.3 轮毂图像识别设计41-45
• 3.3.1 Tesseract简介42
• 3.3.2 Tesseract配置42-43
• 3.3.3 影响文字图像识别效率与准确率的因素与解决方案43-44
• 3.3.4 样本训练44-45
• 3.3.5 识别过程45
• 3.4 本章小结45-46
• 第4章 数控机床DNC系统主要模块设计46-56
• 4.1 系统总需求分析46
• 4.2 DNC系统结构46-47
• 4.3 DNC系统主要模块设计47-55
• 4.3.1 登录模块设计47-49
• 4.3.2 监控模块设计49-51
• 4.3.3 程序管理模块设计51-52
• 4.3.4 刀偏刀组模块设计52-53
• 4.3.5 报警模块设计53-54
• 4.3.6 数据库设计54-55
• 4.4 本章小结55-56
• 第5章 基于图像识别与DNC的轮毂自动加工系统实现56-67
• 5.1 轮毂自动加工系统调试流程56-57
• 5.2 文字图像识别系统调试57-62
• 5.2.1 相同轮型不同识别方案对比调试、57-59
• 5.2.2 识别库的大小对识别效率影响对比调试59-60
• 5.2.3 字符识别与外观识别对比调试60-62
• 5.3 数控机床DNC系统调试62-66
• 5.3.1 程序管理模块调试62-63
• 5.3.2 程序监控模块调试63-64
• 5.3.3 刀具管理模块调试64-66
• 5.3.4 操作及报警模块调试66
• 5.4 实验结果66
• 5.5 本章小结66-67
• 结论67-68
• 参考文献68-72
• 攻读硕士学位期间承担的科研任务与主要成果72-73
• 致谢73

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本文编号：264220