Тип работы:
Предмет:
Язык работы:


СОЗДАНИЕ СИСТЕМЫ ПОДДЕРЖКИ ПРИНЯТИЯ РЕШЕНИЙ «ОПРЕДЕЛЕНИЕ КАЧЕСТВА ПОВЕРХНОСТИ ПОРИСТОГО МАТЕРИАЛА»

Работа №33000

Тип работы

Дипломные работы, ВКР

Предмет

математика

Объем работы43
Год сдачи2019
Стоимость6500 руб.
ПУБЛИКУЕТСЯ ВПЕРВЫЕ
Просмотрено
343
Не подходит работа?

Узнай цену на написание


ВВЕДЕНИЕ 3
1 Теоретические основы анализа пористости материалов 5
1.1 Математическая модель 8
1.2 Основные библиотеки и используемые методы Python 8
2 Описание архитектуры системы и архитектуры базы данных 13
2.1 Описание архитектуры системы 13
2.2 Архитектура базы данных 13
3 Демонстрация работы программы 16
3.1 Описание интерфейса программы 16
3.2 Анализ пористости материала, используя данные локального хранилища 25
3.3 Анализ пористости материала, используя данные при подключении web-камеры 27
ЗАКЛЮЧЕНИЕ 29
СПИСОК ИСПОЛЬЗОВАННЫХ ИСТОЧНИКОВ 30
ПРИЛОЖЕНИЕ. Листинг программы

В наши дни сохраняется потребность в совершенствовании и разработке новых методов и средств контроля качества при производстве и использовании различных материалов структуры разной сложности, таких как пенопласт, газосиликат, резина, пенополиуретан, ячеистые пластмассы и другие. Всё это вызвано необходимостью повышения эффективности контроля, главной целью которого является как увеличение конкурентоспособности производимого продукта в условиях современной рыночной экономики, так и увеличение эффективности ресурсосбережения потребителем пористых материалов.
Цель работы - разработать систему поддержки принятия решений (СППР) «Анализ качества пористых материалов».
Предмет изучения настоящей работы - определение качества пористого материала.
Объект изучения работы - стационарные изображения (видеопотоки) пористых материалов.
Требования к проектируемой системе:
1) удобный и функциональный интерфейс, позволяющий пользователю без труда выполнить поставленную ему задачу;
2) наглядность представления имеющейся информации;
3) быстрая скорость работы алгоритмов;
4) динамичность и интерактивность.
Основные средства - Python 3.6, библиотеки: PyQt5, OpenCV(cv2), PIL, Sqlite3, numpy, asyncio, sys, functools.
Работа изложена в трех разделах. В первом разделе излагаются теоретические и методологические основы анализа пористости материалов. Во втором разделе представлено описание архитектуры системы и архитектура базы данных. В третьем разделе продемонстрирована работа созданной СППР, осуществлено сравнение работы программы в зависимости от разных материалов. В заключении формируются основные результаты выпускной квалификационной работы.

Возникли сложности?

Нужна помощь преподавателя?

Помощь студентам в написании работ!


В ходе данной работы была разработана СППР «Анализ качества пористых материалов». Она служит для быстрой и удобной работы по определению соответствия характеристик пористых материалов.
В системе реализована возможность выбора исходного изображения двумя способами:
1) Из локального хранилища.
2) Из web-камеры.
Вместе с программой поставляется база данных с заранее заданными характеристиками нескольких материалов и возможностью вносить в неё изменения. СППР включает в себя базу данных характеристик материалов и процедуры обработки, преобразования, анализа изображения на предмет соответствия текущих параметров с нормативными. СППР реализована на программном языке Python. Целью разработки этой системы является как увеличение конкурентоспособности производимого продукта в условиях современной рыночной экономики, так и увеличение эффективности ресурсосбережения потребителем пористых материалов.



1. Фандеев В.П. , Самохина К.С. Методы исследования пористых
структур// Интернет-журнал «НАУКОВЕДЕНИЕ» Том 7, №4(2015)
http://naukovedenie.ru/PDF/34TVN415.рёЯдоступ свободный)
2. Капустин Ф.Л., Спиридонова А.М., Жулидов В.Л., ЕЖОВ В.Б. Свойства строительных материалов и изделий - Екатеринбург 2005. 35 с.
3. С. Грег, К. Синг Адсорбция. Удельная поверхность. Пористость. 2е изд. Москва «МИР», 1984. -306 с.
4. А.С. Вячеславов Е.А. Померанцева . Измерение площади поверхности и пористости методом капиллярной конденсации азота . Методическая разработка-Москва 2006-55 с.
5. Документация библиотеки OpenCV [Электронный ресурс].-2019 -
URL: https://docs.opencv.org/3.0-beta/doc/py tutorials/py tutorials■html■(дата
обращения 10.06.2019)
6. Справочное руководство по PyQt5 [Электронный ресурс].-2019- URL-https://www.riverbankcomputing.com/static/Docs/PyQt5/ (дата обращения
08.06.2019)


Работу высылаем на протяжении 30 минут после оплаты.



Подобные работы


©2024 Cервис помощи студентам в выполнении работ