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轮胎缺陷检测系统的研究与实现

发布时间:2017-10-14 17:28

  本文关键词:轮胎缺陷检测系统的研究与实现


  更多相关文章: 轮胎缺陷检测 图像处理 软件工程 MFC


【摘要】:随着经济和社会的快速发展,轮胎工业在交通运输和生产制造领域中的基础地位越来越重要。严格控制轮胎出厂前的质量标准,在轮胎生产过程中就对轮胎进行缺陷检测,不仅保证了轮胎产品的安全性和可靠性,也为轮胎制造企业节约了后期次品再加工的成本。基于X光设备提供的实时子午线轮胎成像信号,利用数字图像处理技术能对轮胎的纹理缺陷进行全面的检测。在深入调研轮胎缺陷X光检测背景和国内外有关的缺陷检测系统的研发与应用情况后,结合图像特征检测算法设计与软件工程技术的研究,本课题研究的主要内容是设计与实现满足玲珑轮胎生产需求的功能完备、稳定高效的轮胎缺陷检测系统。系统的开发过程完全遵守软件工程领域的规范流程,从需求分析阶段到系统设计阶段,然后是算法的设计与实验阶段,最后是系统的编码实现阶段。总的来说,该系统的研究与实现需要良好的面向对象的程序架构设计和图像缺陷检测算法的应用。在解决方案设计方面,该系统基于CS模式将系统结构分为客户端和服务端进行设计,并按照接入层、服务层和数据层进行分层调用,满足多客户端进程同时发送请求和后台服务器进程集中检测的运行环境需要。通知响应消息模式和数据传输模型的设计保证了客户端与服务器之间稳健的网络通信。多线程机制的应用不仅提高了服务器进程的检测效率,而且增强了系统的稳定性。根据轮胎缺陷检测系统模块的设计方案,该系统从功能上分为五大模块,分别是核心框架模块、在线传输模块、图像检测模块、模式设定模块和结果分析模块,并给出了详细的工作流程设计和静态结构设计。在算法的设计与应用方面,由于轮胎图像缺陷检测算法在系统运行中的核心地位,本文重点介绍了图像特征检测算法的设计过程。通过对轮胎常见的缺陷特征进行分类,本文分别进行了基于纹理提取和纹理无关的图像检测算法的设计与实验,应用于胎侧帘线结构缺陷和胎冠裂纹缺陷等复杂的轮胎缺陷特征检测中。这些算法不仅在检测效果上满足了常见的轮胎缺陷特征识别的需要,而且在运行时间上符合系统实时性的设计目标。该系统是在Windows环境中完成实际的程序开发工作,并基于成熟的MFC框架进行系统主体框架的构建。系统部署上线后的实际运行结果表明,轮胎缺陷检测系统不仅能够检测出常见的纹理缺陷特征,而且长时间稳定运行提供在线检测服务,满足了轮胎制造企业工业生产环境中应用系统的运行要求。另外,该系统将一系列图像特征检测算法应用到轮胎纹理缺陷检测业务中,取得了很好的实践效果。因此,本课题的研究内容在系统研发和算法应用方面具有一定的参考意义。
【关键词】:轮胎缺陷检测 图像处理 软件工程 MFC
【学位授予单位】:山东大学
【学位级别】:硕士
【学位授予年份】:2016
【分类号】:TP391.41
【目录】:
  • 摘要8-10
  • ABSTRACT10-12
  • 第1章 绪论12-17
  • 1.1 课题研究背景12-13
  • 1.2 国内外研究现状13-15
  • 1.3 课题研究内容和组织结构15-17
  • 第2章 系统需求分析与开发技术简介17-27
  • 2.1 系统任务概述17-18
  • 2.2 系统需求分析18-24
  • 2.2.1 功能性需求19-23
  • 2.2.2 非功能性需求23-24
  • 2.3 开发技术简介24-26
  • 2.3.1 CS模式方案24
  • 2.3.2 MFC框架技术24-26
  • 2.3.3 数据库访问26
  • 2.4 本章小结26-27
  • 第3章 轮胎缺陷检测系统的设计27-44
  • 3.1 系统架构设计27-28
  • 3.2 工作流程设计28-34
  • 3.2.1 通知-响应消息模式28-30
  • 3.2.2 数据传输模型30-31
  • 3.2.3 多线程机制31-34
  • 3.3 系统模块设计34-41
  • 3.3.1 核心框架模块设计35-36
  • 3.3.2 在线传输模块设计36-37
  • 3.3.3 图像检测模块设计37-38
  • 3.3.4 模式设定模块设计38-40
  • 3.3.5 结果分析模块设计40-41
  • 3.4 数据库设计41-43
  • 3.5 本章小结43-44
  • 第4章 圈像特征检测算法的设计44-54
  • 4.1 缺陷检测流程概述44-46
  • 4.2 帘线结构检测算法46-49
  • 4.3 胎冠裂纹检测算法49-52
  • 4.4 检测算法的应用分析52-53
  • 4.5 本章小结53-54
  • 第5章 轮胎缺陷检测系统的实现54-66
  • 5.1 系统开发环境54-55
  • 5.2 系统模块的实现55-65
  • 5.2.1 核心框架模块实现55-57
  • 5.2.2 在线传输模块实现57-58
  • 5.2.3 图像检测模块实现58-60
  • 5.2.4 模式设定模块实现60-62
  • 5.2.5 结果分析模块实现62-65
  • 5.3 本章小结65-66
  • 第6章 总结与展望66-68
  • 6.1 全文总结66-67
  • 6.2 研究展望67-68
  • 参考文献68-71
  • 致谢71-72
  • 攻读学位期间发表的学位论文目录72-73
  • 攻读学位期间参与的项目73-74
  • 附件74

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8 胡sズ,

本文编号:1032258


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