刨花切削控制參數(shù)優(yōu)化的計算機視覺方法研究.pdf

1、隨著社會對刨花板需求量的不斷增加，板材質(zhì)量越來越被消費者和制造商們所重視。刨花的形態(tài)是決定刨花板性能和用途的主要工藝因子之一，它不僅影響刨花板的熱壓工藝，而且對產(chǎn)品的力學強度和尺寸穩(wěn)定性有著重要的影響作用。所以板材的質(zhì)量很大程度上決定于木材切削所得到的刨花的質(zhì)量。由于木材是各向異性材料，切削木材產(chǎn)生的刨花受切削方向和切削速度的影響很大，因此合理控制切削過程中的速度和方向能大大提高刨花的質(zhì)量。本文研究的課題就是為了實現(xiàn)加工參數(shù)的數(shù)控化和智

2、能化。
　　本論文的研究目的是采用機器視覺技術(shù)對數(shù)控刨花機的切削控制參數(shù)進行優(yōu)化，通過實時檢測與分析刨花切削的工藝過程來及時的調(diào)整刨花切削控制參數(shù)，以得到最佳的刨花形態(tài)。本課題運用計算機視覺技術(shù)對刨花切削過程中產(chǎn)生的視頻圖像序列進行分析，通過研究刨花切削控制參數(shù)與監(jiān)控所得的視頻圖像之間的關(guān)聯(lián)來對切削參數(shù)進行優(yōu)化，實現(xiàn)對刨花的尺寸、厚度等形態(tài)更靈敏、更精確的控制，進而實現(xiàn)人造板加工過程的數(shù)控化、智能化。
　　本文首先介紹了傳統(tǒng)

3、人工檢測存在的弊端，提出刨花切削控制參數(shù)優(yōu)化的計算機視覺方法，并說明本課題的研究意義;其次，介紹了本課題所采用的支持向量機(SVM)的分類方法，并采用基于主成分分析法(PCA)的SVM分類方法進行刨花圖像的分類，本課題采用LIBSVM軟件包來構(gòu)造支持向量機，并用Matlab編寫圖形界面程序進行實驗結(jié)果展示及分析;再次，闡述本課題所研究的刨花切削控制參數(shù)優(yōu)化方法，將本課題的實現(xiàn)過程進行詳細的介紹;最后，展現(xiàn)本課題開發(fā)的系統(tǒng)。
　　利