论文题目: 造纸过程中纸病检测关键技术研究
论文类型: 博士论文
论文专业: 轻工信息技术与工程
作者: 徐志鹏
导师: 须文波
关键词: 瑕疵检测,共生矩阵,小波变换,奇异性
文献来源: 江南大学
发表年度: 2005
论文摘要: 在线检测是现代制造业中一个重要的组成部分。在不同的行业中有着大量的应用,例如造纸业,纺织业,塑料,金属,胶合板等等。检测系统的目的是根据用户提出的要求,对于那些影响产品质量的瑕疵进行检测和分类。现代造纸业的特点是幅值宽、速度快。现代造纸机的幅宽可以超过9米,速度达到30米/秒。这样的机器每秒钟生产大约3X108mm2的纸张,靠人工肉眼检测成纸的瑕疵即纸病已不可能。基于CCD技术的纸病检测系统采用CCD元件作为传感器,连续拍摄运动纸幅的图象,利用计算机对数字采集信号进行分析处理,确定纸病的位置和类型。从有关当前商用纸病检测系统为数不多的产品介绍和使用报告来看,阈值算法(包括全局阈值和局部阈值)是当前纸病检测系统所使用的主要检测方法,而共生矩阵、自组织映射(SOM)等描述方法主要用于对可疑局域的特征提取和分类。这主要是因为阈值算法具有较高的计算效率,适合于现场的实时性检测要求。而共生矩阵、自组织映射(SOM)等算法虽然能够更加准确地分离出纸病,但是计算较为复杂,不能满足实时检测的要求。如果能够提高其计算速度,直接将其应用到纸病的实时检测部分,无疑会大大提高系统的检测精度和准确性,克服阈值算法不能检测低对比度纸病、微弱纸病和特殊形状纸病的缺陷。本文在现有的基于自组织映射(SOM)算法的基础上,对于影响计算实时性的关键算法提出了新的优化方案和思路,使该算法用于实时检测成为可能,并且探讨了使用图形硬件实现纸病检测的可能性,得到了积极的结果。本文所说的实时性是指在普通家用摄像机上能够实现实时检测的情况,也就是说,检测速度是25帧/秒(PAL)或者30帧/秒(NTSC)。同时,对于工业现场中存在的诸如纸种的改变、光源寿命造成的亮度降低、灰尘等诸多因素导致的检测模型的扰动,提出两种解决方案,一种是快速更新检测模型,使之适应变化了的环境条件,本文的第四部分探讨了利用图形硬件来快速更新检测模型的算法,另外,本文第五部分提出了一种新的基于小波奇异性特征的检测算法,仿真研究表明该算法具有良好的抗干扰性。本文的主要内容包括:1纸幅图像可以看作随机纹理,本文以现有基于统计SOM(Self OrganizingMap)的纸病检测原理为基础,对于影响计算实时性的关键算法提出了优化的方案和思路,包括置信区间合并原则,即对于SOM的分类结果中,置信区间发生嵌套的情况进行合并,从而大大降低了原有算法的所需计算量,提高了算法的效率,以及推导出纵向部分重叠窗口的共生矩阵特征向量(包括均值、反差)的快速算法,从而使得利用普通计算机硬件实现纸病图像的实时处理成为可能。在较为低廉的CPU(Intel P4 1.7Ghz)下,对于一幅512X512的灰度图像,得到了约5帧/秒的检测速度。随着当前计算机硬件技术的高速发展,出现了多线程
论文目录:
摘要
ABSTRACT
第一章 绪论
1.1 研究背景
1.2 纸病
1.2.1 纸病的定义
1.2.2 纸病的类型
1.2.3 纸病的模型
1.3 纸病检测系统概述
1.3.1 实现原理
1.3.2 系统结构
1.4 相关研究工作
1.5 国内外研究水平
1.6 本论文的主要研究思路和内容
1.6.1 现有商用纸病检测系统的缺点
1.6.2 本文的解决思路
参考文献
第二章 基于SOM 的纸病检测
2.1 自组织映射神经网络(SOM)
2.1.1 SOM 算法
2.1.2 邻域函数
2.1.3 学习率
2.2 统计SOM 算法
2.3 纹理的描述
2.4 检测算法研究
2.4.1 扫描窗口尺寸的选择
2.4.2 置换向量的选择
2.4.3 映射单元的选择
2.5 共生矩阵特征值的快速计算
2.5.1 水平窗口的快速计算
2.5.2 垂直窗口的快速计算
2.6 SOM 算法的适用性和优越性
2.6.1 SOM 算法下不同纸病的处理结果
2.6.2 SOM 算法与阈值算法的结果比较
2.7 仿真结果与结论
参考文献
第三章 图形加速的纸病检测
3.1 图形加速卡的发展
3.2 GPU 的特点
1 强有力的并行流处理器
2 32 位的浮点运算能力
3 灵活的编程能力
4 巨大的内存带宽
3.3 相关工作
3.4 基于OPENGL 的运算环境
3.5 基于GPU 的SOM 检测算法
3.5.1 图像的准备
3.5.2 计算特征向量的增量
3.5.3 改进的增量算法
3.5.4 特征向量的迭代计算
3.5.5 置信区间的判断
3.6 仿真结果与讨论
参考文献
附录1 OPENGL 运算环境简介
附录1.1 NV_fragment_program
附录1.2 浮点缓冲区NV_float_buffer
附录1.3 矩形纹理NV_texture_rectangle
附录1.4 多纹理ARB_multitexture
第四章 基于GPU 的SOM 学习算法
4.1 自组织映射
4.1.1 增量式学习算法
4.1.2 批量式学习算法
4.2 相关工作
4.3 基于图形卡的增量式SOM 算法
4.3.1 简单的算术运算
4.3.2 BMU 的计算
4.3.3 邻域函数
4.4 基于GPU 的批量式SOM 算法
4.4.1 BMU 的计算
4.4.2 纹理的转换
4.4.3 计算m i*
4.5 应用实例及仿真结果
4.6 结论
参考文献
第五章 基于奇异性特征的纸病检测
5.1 相关工作
5.2 奇异性检测的理论基础
5.2.1 小波变换
5.2.2 基于小波的局部奇异性的表达
5.3 小波的选取
5.4 一种新算法
5.4.1 原始瑕疵信号的小波变换
5.4.2 光滑函数的引入
5.4.3 引入光滑函数后瑕疵信号的李氏指数
5.4.3 利用截距判断瑕疵
5.5 新算法的特性
5.5.1 正常纹理起伏的数据行
5.5.2 图像灰度变化的不敏感性
5.6 实现本文算法所需的硬件条件
5.7 结论
参考文献
结论
主要创新点
存在的问题及前景展望
致谢
攻读博士学位期间撰写的与本课题相关的论文
发布时间: 2006-07-20
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