Тип работы:
Предмет:
Язык работы:


Разработка автоматизированной системы дистанционного определения размеров деловой части необрезного пиломатериала

Работа №88610

Тип работы

Бакалаврская работа

Предмет

физика

Объем работы44 с.
Год сдачи2022
Стоимость4700 руб.
ПУБЛИКУЕТСЯ ВПЕРВЫЕ
Просмотрено
30
Не подходит работа?

Узнай цену на написание


Введение 3
1 Анализ современного состояния элементной базы 4
1.1 Современные лесопильные линии 4
1.2 Измерительные средства и система обработки изображений 5
1.3 Алгоритмы обработки изображения 8
1.4 Датчики, используемые в системе 11
2 Разработка автоматизированной системы дистанционного определения размеров деловой части необрезного пи-ломатериала 14
2.1 Функциональная и принципиальная схемы системы .... 14
2.2 Регистрация изображения и синхронизация с управляемой
подсветкой 16
2.3 Выбор датчиков освещённости и расстояния 18
2.3.1 Датчик расстояния 18
2.3.2 Датчик освещённости 21
3 Тестовые измерения 23
3.1 Пространственная калибровка камеры 23
3.2 Измерение на тестовом изображении 32
3.3 Измерение ширины реальной доски 34
Заключение 39
Список литературы 40
Приложение 1 42
Приложение 2 45


В настоящее время при обработке необрезного пиломатериала выбор размера деловой части доски осуществляется оператором и носит субъективный характер, что приводит к снижению выхода продукции. Для повышения объективности такого процесса целесообразно применять видеокамеры и системы обработки изображений в реальном времени [1]. При создании такой системы появляется ряд проблем. Одна из самых значимых проблем - это сложность выделения порога бинаризации и оптические искажения изображений, снимаемых камерой. Другой проблемой является изменение расстояния между объектом и камерой, приводящее к изменению калибровочных коэффициентов. Кроме того, проблемой является движение доски со скоростями до 0,5 м/с и «размазывание» изображения при частоте кадров до 10 Гц при непрерывной засветке. Эта проблема может быть решена с помощью импульсной подсветки с мощными светодиодными источниками синхронизированной с регистрацией изображения. Однако такие системы недостаточно полно описаны в литературе, что требует дополнительных исследований как в плане разработки схемотехники, так разработки программного обеспечения.
Целью работы является разработка и исследование характеристик автоматизированной системы регистрации и обработки изображений необрезного пиломатериала с импульсной засветкой на основе камеры и одноплатного компьютера Raspberry Pi.
Решаемые задачи:
1. Разработка схемных решений и программного обеспечения системы регистрации изображения с импульсной засветкой.
2. Разработка программного обеспечения для калибровки камеры.
3. Разработка программы для выделения границ деловой части доски на изображении.


Возникли сложности?

Нужна помощь преподавателя?

Помощь в написании работ!


Основные результаты выпускной квалификационной работы заключаются в следующем:
1. Для решения задач формирования импульса подсветки и измерения уровня освещённости на входе камеры, а также данных о расстоянии до объекта, в состав системы регистрации и обработки изображения целесообразно включить и синхронизировать с работой Raspberry Pi 4 Model B модуль ESP32.
2. В методе пространственной калибровки камеры используется коррекция коэффициентов, исходя из показаний датчика расстояния, учитывающего изменение толщины доски.
3. В устройстве реализована импульсная засветка измеряемой доски, синхронизированная с частотой кадров. Для контроля реальной освещённости используется соответствующий датчик.
По результатам выполненной работы был получен акт внедрения в ООО «АлтайЛесТехМаш». Акт внедрения приведён в приложении 2.




[1] Иванов, П.В. Области применения систем машинного зрения / П.В. Иванов, А.В. Бойков // Записки Горного института.— 2011.— № 192. — С. 190-191.
[2] Гарсия, Г. Обработка изображений с помощью OpenCV— ДМК Пресс. — 2016. 212 с.
[3] Datasheet Raspberry Pi 4 Model В.[Электронный ресурс]. Режим доступа: https://datasheets.raspberrypi.com/rpi4/ raspberry-pi-4-datasheet.pdf
[4] Tollervey, N. Programming with MicroPython— O’Reilly Media.— 2017. 194 P.
[5] ESP32 Series Datasheet.[Электронный ресурс]. Режим до¬ступа: https://www.espressif.com/sites/default/files/
documentation/esp32_datasheet_en.pdf
[6] Raspberry Pi High Quality Camera.[Электронный ресурс]. Ре¬жим доступа: https://datasheets.raspberrypi.com/hq-camera/ hq-camera-product-brief.pdf
[7] Берников, Б.О. Исследование факторов, влияющих на погрешность измерения расстояния фазовым лазерным дальномером / Б.О. Берников, В.Б. Бокшанский, М.В. Вязовых, А.Н. Перов // Инженерный журнал: наука и инновации.— 2013.— № 9. — С. 1-7.
[8] Жмудь, В.А. Ультразвуковой дачтик измерения расстояния HC- SR04 / В.А. Жмудь, К.А. Кузнецов, Н.О. Кондратьев, В.Г. Тру-бин, Л.В. Димитров // Автоматика и программная инженерия.— 2017.— № 4. — С. 18-26.
[9] Кульчицкий, А.А. Исследование моделей калибровки камер технического зрения для программной компенсации искажений в системах контроля геометрических параметров объектов / А.А. Кульчицкий, И.И. Абакумов // Инновационная наука.— 2015.— № Ю-I.e. 86-90.
[10] Бабухин, Н.И. Калибровка камеры с применением современных вычислительных средств обработки данных / Н.И. Бабухин, В.А. Смирнов // Известия Тульского государственного университета. Технические науки.— 2015.— № 9.— С. 72-75.



Работу высылаем на протяжении 30 минут после оплаты.




©2025 Cервис помощи студентам в выполнении работ