一、应用光电检测技术进行片状零件分选（论文文献综述）
常汉[1]（2021）在《水心病苹果水心程度与可溶性固形物含量在线无损检测方法与分级装备研究》文中研究表明研究和应用水果内部品质在线检测技术及装备对提高果品附加值、减少损耗、促进产业健康可持续发展具有重要意义。然而由于水果内部信息获取难度高、信噪比低等问题,水果内部品质尤其是深层内部病害检测技术及装备研发难度大。苹果作为我国主要种植的水果品种之一,在我国的种植面积和产量均位居园林水果的前列。然而由于气候、营养元素等因素的影响,水心病作为一种发生于苹果维管束和果核周围的内部生理性病害,在苹果的主产区陕西和新疆等地均有发生,对苹果的仓储和商品化流通产生了较大的影响。水心病苹果因其独特的口感受到消费者的追捧,商业上又被称为冰糖心苹果。本研究针对苹果水心病的内源性、无明显光谱特征、在线检测受苹果大小和姿态影响大及水心病苹果可溶性固形物含量（Soluble Solids Content,SSC）检测难度大等问题开展试验,探究可见/近红外（Visible/Near Infrared,Vis/NIR）光谱技术在线检测苹果水心程度（Watercore Severity Index,WSI）及水心病苹果SSC的可行性并进行检测技术和分级装备开发。本研究的目的在于提出一种水心病苹果WSI和SSC在线精确检测方法,并设计开发一种新的适合于苹果内部品质和内部病害检测的输送系统与检测机构,为推进水果产后商品化处理提供理论基础和装备支撑。本文的主要研究内容和结果如下:（1）针对苹果水心病及SSC在线检测需求,研究了水心病苹果的光学特性,利用浙江大学智能生物产业装备创新研发团队（IBE团队）开发的自由托盘式水果分选设备,并采用双光源对射式光源布局的半透射检测系统,开展了苹果水心病无损检测研究。结果显示:同样大小的水心病苹果的透射光强谱峰值高于正常苹果,且随着WSI的增大,光强峰值逐渐增大。随机分布的不同大小和形状的水心组织改变了苹果的光透性,使苹果光谱产生了明显地随WSI变化而变化的趋势。这可能是导致水心病苹果不同检测位置的光谱产生差异的原因,同时也导致SSC预测效果变差。在水心病苹果和正常苹果的二分类判别中,k最近邻算法（k-Nearest Neighbor,k NN）、反向传播神经网络（Back Propagation Neural Network,BPNN）、支持向量机（Support Vector Machine,SVM）、一维卷积神经网络（One-Dimensional Convolutional Neural Network,1D-CNN）四种算法识别准确率均在95%以上,该结果表明利用Vis/NIR光谱技术对水心病苹果和正常苹果进行无损检测分类是可行的。在不同程度水心病苹果和正常苹果的k NN二分类判别中,轻微水心苹果和正常苹果的判别准确率较差（68%）,而中等或严重水心苹果与正常苹果的判别准确率较高（91%、100%）。WSI和SSC的预测结果也反映出水心组织对水心病苹果内部品质无损检测的影响。（2）针对上述研究中苹果不同大小和分布的水心组织对WSI和SSC检测影响大的问题,本研究基于光学仿真研究和实验研究建立了四光源仿环形光源布局的苹果水心病和SSC无损检测方法并分析了苹果大小对检测的影响。结果显示:由使用Light Tools软件进行的光学仿真研究结果可知在四光源仿环形光源布局下获取到的苹果光谱能够携带更多的苹果内部信息。样本为同样大小的苹果采用平均光谱建立的模型性能优异。同样大小苹果的SSC的偏最小二乘回归（Partial Least Squares Regression,PLSR）预测模型中,较优的建模集均方根误差（Root Mean Square Error of Calibration,RMSEC）和预测集均方根误差（Root Mean Square Error of Prediction,RMSEP）分别为0.34?Brix和0.37?Brix,相对分析误差（Residual Predictive Deviation,RPD）达到3.78。采用PLSR算法进行WSI预测的模型的较优RMSEC、RMSEP和RPD分别为2.00%、1.82%和1.69。在双光源对射式和四光源仿环形两种光源布局下,不同大小苹果的SSC和WSI预测中,四光源仿环形光源布局的检测效果要优于双光源对射式光源布局的检测效果,尤其是SSC的预测,其在四光源仿环形光源布局下采用PLSR算法的较优RMSEC和RMSEP分别能够达到0.35?Brix和0.43?Brix,RPD值为3.58。该试验结果验证了光学仿真的结论,提出了四光源仿环形较优光源布局,评估了不同大小苹果对检测的影响。（3）针对苹果大小对苹果水心病在线检测的影响,开发了以多功能果杯和自适应光源调整机构为核心的苹果水心病和SSC在线检测样机。针对自由托盘分选线中托盘定位难、装备复杂,而传统滚子输送式分选线中双锥式滚子不利于进行全透射或半透射模式检测等问题,开发了采用链传动的多功能果杯,能够满足水果全透射或半透射模式光谱检测需求,并具备准球形水果输送、称重、侧翻分级以及果杯自复位等功能。针对水果大小对光谱检测的影响,在光源布局优化基础上开发了基于水果大小自适应的光源调整机构,能够实现不同大小水果光谱的有效获取。在开发多功能果杯和自适应光源调整机构的基础上,进行了整机结构设计与研发。使用可编程逻辑控制器（Programmable Logic Controller,PLC）作为控制中心,以表指令为核心开发了样机的控制系统,并在电路系统中设计了强电动力电路和弱电控制电路,建立了强弱电隔离、PLC负载隔离、光谱仪触发信号隔离的稳定电路系统总成,实现了样机的正常运行以及水果光谱检测和分级功能。使用苹果和参比对样机静态和动态条件下的性能进行了测试,分析了不同速度下测试对象的光谱特性,确定了样机进行水果内部品质在线检测分级的可行性。（4）在完成苹果分选装备样机研制的基础上,研究了苹果姿态对苹果水心病和SSC在线检测的影响。在样机上综合考虑了三种可能的苹果检测姿态（姿态一:果梗朝上,姿态二:果梗-果萼轴线与输送方向平行,姿态三:果梗-果萼轴线与输送方向垂直）,并开展了对比试验研究。结果显示,与姿态二和姿态三相比,在姿态一情况下使用PLSR建模算法对SSC的预测可以获取较好的预测效果（RMSEC 0.45?Brix、RMSEP 0.49?Brix和RPD 2.91）,能够满足苹果SSC在线检测要求。而在水心病有无判别中,在姿态一放置条件下,SVM方法和姿态二的偏最小二乘判别分析（Partial Least Squares-Discrimination Analysis,PLS-DA）判别准确率一致,均为96%,但SVM方法敏感性和特异性（98%、83%）更加均衡,反映出SVM模型对水心病苹果和正常苹果均有较好的识别效果。研究结果表明,果梗朝上（姿态一）的输送方式在样机上对苹果水心病和SSC的检测均具备一定的优势。（5）针对不同大小的苹果在固定光源下受光区域相对位置不一致而影响检测精度的问题,提出了基于自适应光源调整机构的不同大小苹果的光谱修正方法,并对比分析了修正前后的模型效果。将不同大小苹果分成4组,在光谱检测中自适应光源调整机构根据苹果大小按组调整高度,保证光源照射到苹果上的相对高度一致,从而获取相对光程基本一致的光谱并进行光谱修正方法研究。结果显示:结合自适应光源调整机构和相对光程长度的修正光谱模型中,使用PLSR算法能够获取到较优SSC预测模型,其RMSEC、RMSEP和RPD分别为0.44?Brix、0.47?Brix和2.19。对比修正前的光谱,该模型能够获得更低的RMSEP和相对接近的RPD值。经过大小修正的光谱在PLS-DA算法下不同大小苹果的水心病判别准确率为81%,尽管模型判别准确率要低于同样大小苹果的水心病判别结果,然而对比未进行光源高度调整以及未进行光谱修正的模型,具有更加均衡的敏感性和特异性以及更高的水心病判别准确率。
王蒙[2]（2020）在《基于机器视觉的微小零件检测分类》文中研究指明机器视觉技术在检测方面具有稳定、快速等优点,在制造工业领域应用广泛。本文主要研究基于机器视觉的铜箔卡扣检测分类系统,高效准确的实现了铜箔卡扣缺陷品与合格品的分类工作。主要内容包括了搭建图像采集模块、对象定位方法、检测分类方法和实际测试四个方面。在图像采集方面,根据铜箔卡扣的表面特征、检测精度和安装工位等特点,搭建了图像采集模块。硬件部分包括光源、工业相机、光学镜头的选型,分析需求及试验调试,选择了海康威视的MV-CH050-10UP500万CMOS工业相机,MVL-MY-1-65C-MP1倍远心镜头和白色同轴光源,最大程度上提高成像的质量。配合硬件,利用HALCON联合以C#语言为基础的Winform窗体应用软件,通过程序配置网络环境,完成铜箔卡扣的图像采集。在对象定位方面,利用基于低通滤波的光照补偿算法解决外界因素引起的光照不均现象,利用双线性插值缩放图像,降低图像的分辨率以减少图像数据运算量。设计了基于NCC和基于形状的两种模板匹配定位方式,并进行对比试验,结果表明铜箔卡扣表面的缺陷程度会影响基于NCC模板匹配定位的准确率和时长,降低了分类系统的高效性和准确率。因此基于形状的模板匹配定位方式更适合检测分类系统的定位。在检测分类方法方面,依据铜箔卡扣的质检要求,设计了一种基于缺陷检测的分类方式,并在该方式下对基于MLP分类器和差分模型两种缺陷检测方法进行了对比。在MLP分类器模型下,对图像Laws纹理滤波,利用灰度共生矩阵求取Energy、Correlation、Homogeneity、Contrast特征统计量,利用sobel算子提取边界并计算灰度值绝对频率。根据结果,MLP分类器在准确率和程序执行的有效性上都优于差分模型。在实际测试方面,联合Winform程序和HALCON算法库,设计用户交互模块和缺陷检测模块,并与图像采集模块集成为铜箔卡扣检测分类系统。测试结果表明,误检率为0.43%,错检率为0,系统对每个铜箔卡扣的平均检测时间为536.75ms,低于工厂要求600.00ms,因此分类系统的准确性和实时性满足要求。利用机器视觉技术完成的铜箔卡扣检测分类系统能够完成铜箔卡扣自动分选工作,可以达到企业要求水平。系统在其他具有类似特征的微小零件缺陷检测分类方面,可以推广应用。
李俊[3]（2019）在《芯片分选机摆臂的振动分析与结构优化》文中进行了进一步梳理芯片分选机是半导体封测产业的关键设备,其分选机构作为它的核心部件用以实现不同光电参数芯片的分选。而摆臂作为分选机构上直接带动吸嘴取放芯片的零件,它的结构刚度直接影响分选精度,甚至会刮蹭掉已经分选完成的芯片。针对芯片分选机构摆臂振动问题,在保证结构强度和刚度的前提下,开展对芯片分选机构摆臂振动抑制的研究,非常必要。本文以某新型芯片分选机构的摆臂为研究对象,进行了以下几个方面的研究工作:（1）摆臂结构设计与动力学仿真。首先根据摆臂的结构尺寸要求,采取经验设计方法,对摆臂进行结构设计。然后考虑分选机构各零件之间的结构关系,在ADAMS软件中建立分选机构多刚体动力学模型,并根据实际工况施加运动副和驱动,验证运动副和驱动的正确性;最后建立分选机构刚柔耦合动力学模型,得到吸嘴质心的振动位移曲线,同时得到摆臂质心的加速度曲线,为后文的静动态特性分析做数据准备。（2）静动态特性分析。首先简化摆臂的三维模型,建立有限元仿真模型,进行静力学分析,得到摆臂的受力、变形情况,考察其强度和刚度;然后进行模态分析,计算摆臂的前十阶模态,得到摆臂的固有频率,考察其是否在激振频率的范围以内,是否可能发生共振,以确定其优化空间;最后进行谐响应分析,考察摆臂的稳态振动响应情况。（3）摆臂刚度优化。基于摆臂参数化模型,以摆臂的强度和刚度为约束条件,以摆臂的横向变形和一阶固有频率为目标函数,对摆臂进行刚度优化设计。根据优化后的结构参数,重新建立摆臂的模型,进行动力学仿真分析、静力学分析、模态分析以及谐响应分析,然后和改进前的结果进行比较,验证优化的有效性。本文将新型分选机构的摆臂作为研究对象,进行了结构设计、动力学仿真分析、有限元分析、结构刚度优化等工作,对工程应用具有一定的指导价值。
高贤[4]（2018）在《机油磨粒的微流控惯性分选特性研究》文中提出机油扮演着动力机械设备中“血液”的角色,起到了润滑、防锈、设备冷却与减震等重要作用。机械设备能否保持正常工作与机油的清洁度密切相关。国内外现有研究表明,机油中由机械磨损产生的磨粒是造成设备运行故障的主要原因。油液污染物等级标准是以每毫升机油中颗粒的大小和数量进行划分的,现有机油中磨粒的检测方法适用于多数机械设备,但对于高精密设备而言,相对精确且具有针对性的磨粒检测能确保设备的稳定运行,延长设备的使用寿命。微流控芯片近些年来在颗粒操控方面发展迅速,针对颗粒和细胞的检测,微流控芯片具有高灵敏度、易携带、便于现场检测等优点。微流控芯片对颗粒的操控方式主要分为主动式和被动式,主动式需要添加外力场作用,设备复杂且处理样品流量低。对于被动式颗粒操控,流场中颗粒的惯性效应随流体流速的增加逐渐增强,可在高通量下操控颗粒。本文结合油液检测技术以及惯性微流体颗粒操控方法,在微流控芯片中分选粒径不同的磨粒,通过分选后分别计数来提高检测精度。从低粘度球形颗粒的分选入手,发掘颗粒迁移特性并应用于高粘度不规则颗粒的分选。所以本文从直径为5μm和15μm的聚苯乙烯小球在去离子水溶液中的分选研究入手,对颗粒在蜿蜒通道内的运动进行数值模拟与实验研究,得出直径为5μm和15μm的聚苯乙烯小球在去离子水中的最佳分离条件,优化微通道结构,并通过数值模拟分析微通道入口流速对分离结果的影响。以聚苯乙烯小球水溶液的分选研究作为基础,建立磨粒随流场运动模型,对机油中的磨粒在蜿蜒通道内的运动进行数值模拟。在数值模拟中对磨粒形状进行校正,通过数值模拟与实验研究得出特定粘度的机油中粒径为5μm和15μm铁粉颗粒的最佳分离条件。并分析微通道入口流速、通道尺寸以及机油动力粘度对铁粉颗粒分选结果的影响。本文对机油磨粒的微流控惯性分选研究,可用于进一步提高磨粒检测精度,拓展了高粘度流体中复杂形状颗粒惯性迁移方面的应用。
郭有为[5]（2016）在《汽车卡簧自动检测分选系统的研究》文中研究表明卡簧属于紧固件的一种,供装在轴槽或孔槽中,起着阻止轴上或孔上的零件轴向运动的作用。作为一种量大面广的基础机械零件,它几乎覆盖国民经济的各个领域。由于使用环境、场合、功能各异,卡簧的形状和大小差别悬殊,品种繁杂。应用在汽车领域的汽车卡簧,是一种产量大又需要逐片检测的精细化工业产品。其内径、开口尺寸等关键参数,对轴承等轴上零件的紧固效果有着重要的影响。但是,目前仍以人工检测为主。人工检测的方式存在着精度差、效率低等问题,与卡簧的快速加工生产高度不匹配。另外,由于一对一装配的需求,采用人工方式实现打包计数不仅对操作工的视力有一定程度的不良影响,而且还将会引入极大的人为误差。综上所述,急需一种自动化检测设备弥补这方面的空白。本课题来源于长城汽车指定供货商委托研发的汽车卡簧自动检测分选机项目。本课题旨在研发一种能应用于工业现场对卡簧关键尺寸进行评价进而保证质量的自动化设备。虽然此前没有任何院所尝试这方面的研究,但以课题组和目前一些已用于工业现场的成功先例为参考,可以得到很多启发。在这样的背景下,本文的主要工作如下:1.研制新型汽车卡簧全自动检测分选仪,确定总体方案。提出了由供料环节、检测环节、传动环节和分选环节四部分组成的分选系统。供料部分设计为三个电磁振动给料器,分别为储料器、圆形振动给料器、直线振动给料器,彼此串联构成三级接力送料,解决了卡簧储存、整序、钩挂及上料的问题。对几何特征具有一定特殊性的小尺寸薄型汽车卡簧,其内径、开口尺寸和环宽等关键几何尺寸,提出了基于光学镜头和单相机的二维数字图像算法的检测方案。在传动机构中,本设计提出了一种具有原创新颖性、一定通用性的视觉测量仪用多工位工作台。配合特殊的气动驱动系统,很好地解决了包括检测精度、效率、多规格在内的设计要求。对高速喷射气流的工件响应特性进行了实验分析,并对其在分选装置的应用进行了总结。2.完成分选仪控制系统设计。由于在机械结构及其驱动方式设计时,优化控制对象的控制方式,极大地降低了系统复杂度。所以采用数据采集卡作为工控机和执行元件的通信接口。设计了接口驱动电路解决数据采集卡的驱动能力的问题。设计了电气控制板,提供各种电气元件所需的环境。3.进行精度评定实验和综合参数评定实验,评估系统的各项指标。根据实验数据分析了影响测量精度的各种因素。4.开展了基于FPGA技术的数字图像采集系统的研究。为加速图像算法和后续分选设备的简洁化、嵌入式化、高性价比等目标提出了解决方案。设计基于FPGA的图像采集系统验证其在汽车卡簧全自动检测仪中应用的可行性。并对此方法中的关键技术进行了介绍,为进一步使其应用与汽车卡簧自动检测仪奠定了基础。
张航[6]（2014）在《非接触式圆柱滚子直径自动分选技术研究》文中指出滚动轴承广泛应用在工业行业的各个领域里,性能优越的轴承会提高机械装置的使用性能。在轴承生产领域里,最重要的工序就是对滚针进行尺寸测量并根据检测结果不同进行分选,分选精度将会影响轴承的寿命和性能。因此,提高滚子的分选精度和效率对提高轴承制造业水平有着重要的意义。在传统的滚子检测分选领域里,应用千分表人工检测方法时间最长。随着材料成本和人工成本的增加,传统的检测方式已难以满足现代生产的需要。采用自动分选机代替人工分选方式已成为各大厂家及科研院校的主要研究方向,检测精度与分选效率都有显着提高,可以满足大多数轴承厂家的生产需要。非接触式圆柱滚子直径自动分选机是来自滚子件生产厂家的课题,本课题在保证滚子精度在20μm以内的前提下将滚子按直径尺寸等级进行自动分组。该分选机采用非接触式测量方式,以高精度激光传感器作为检测装置,应用PLC控制器作为控制系统核心元件,降低机械结构的复杂度,简化控制过程,使设备能够达到精确、快速分选的目的。在机械结构设计方面,采用模块化设计方法,分别对自动分选机的上料机构、送料机构、检测机构、分选机构进行参数设计,应用直线往复式送料方法结合送料气缸与V型块对滚子实现连续送料；以步进电机带动分选装置动作,实现高速落料和分组。在测控方面本文介绍了系统控制流程,编写控制程序,根据系统实现功能分析并选择合适的测控元件,由激光传感器和控制器进行信号数据的采集,由PLC控制单元进行信号处理并对各执行机构发出动作指令,使整个系统协调动作。对检测过程中出现的测量误差进行分析,找到影响检测结果的因素,并提出避免和减少产生误差的方案。最后对上料装置进行有限元分析,确定其工作效率与上料速率之间的关系。根据以上方案研制的非接触式圆柱滚子直径自动分选机,可以检测直径Φ5～Φ10mm、长度10～30mm之间的滚子,分选效率为160～220个/分钟,实现快速准确检测分选的目的,满足客户需求
周静峰[7]（2014）在《基于保质设计的陶瓷管自动检测分选系统研发》文中认为本文主要研究陶瓷管尺寸自动检测分选系统。该系统将根据企业的实际需求,实现陶瓷管零件长度、两端内径的多参数、高精度和高效率测量,并根据测量结果对陶瓷管合格与否进行分选。为了保证产品质量,本文以保质设计为指导,将保质设计理念和质量保证措施贯穿陶瓷管自动检测分选设备产品设计全周期,在设计阶段尽可能早而全面地考虑到与设计有关的众多质量因素,包括产品功能、可加工性、可装配性、可靠性等,以保证研制出让客户满意的产品。本文进行了基于保质设计的陶瓷管自动检测分选系统的研发,主要工作内容包括：1、研读国内外有关文献,学习保质设计理论并将其融入系统开发过程。分析和提取顾客对于陶瓷管自动检测分选系统的质量需求,并将其转换为相应的工程质量特性,进行系统总体规划,制定出产品级质量规划矩阵。2、完成陶瓷管自动检测分选系统的结构设计,并针对其各组成模块提出多种设计方案,借助Pugh的评价方法选择系统各组成模块的具体方案,进行系统的零件配置。3、进行相关硬件选型、算法选择和参数确定等研究工作,并在此基础上借助QFD方法的质量屋工具进行系统的质量优化与合成,建立了陶瓷管自动检测分选系统的优化数学模型,选择合适的设计变量、目标函数和约束条件,利用计算进行设计空间的寻优,并考虑实际问题的特点,分析优化结果确保其符合实际,符合用户需求。4、对陶瓷管自动检测分选系统进行机械结构设计与零件选型,编制基于labview和PLC结合的视觉测量和分选控制软件,并完成了样机的试制和测量系统分析。
刘长青,李军,席巍[8]（2012）在《基于机器视觉的零件在线分选系统研究》文中认为为了完成两种工业零件在线自动分选工作,本研究利用USB相机采集传送带上零件的图像,利用大津法进行图像二值化处理,之后进行轮廓提取并完成连通区域标记操作。通过计算标记图像中两种零件的圆形度与颜色信息并与之前人工建立的标准信息进行比较,最终完成零件的分选操作。实验结果证明该分选系统可以有效降低劳动强度,提高自动化程度,分选准确率在98%以上,平均处理时间为0.51秒,能够满足实际生产中的要求。
仝庆居[9]（2011）在《自动分选检测装置在实际中的应用与分析》文中研究指明在大批量生产对零部件百分之百检测过程中,给操作工人不仅带来繁重的体力劳动,而且造成工人的疲劳和注意力分散,导致质量判断的错误。针对这个问题,提出一种机械自动分选检测装置。并给出装置系统的组成和检测的实现。通过实践,此方法具有效果好、效率高、工作可靠等优点,对今后推广应用和研究提供依据。
李翔[10]（2008）在《空调压缩机三大部品自动选配装置设计与实现》文中研究指明本文研究的选配装置是压缩机制造的关键设备之一,它用于对压缩机的气缸、活塞、滑片等零件进行精密测量分组、自动匹配组合,以保证压缩机的装配精度和性能指标要求,并对检测数据进行统计分析,为生产管理、优化资源配置提供技术支持。论文从精密测量、数据采集和控制系统的基本组成要素出发,系统分析了通过工控机与PLC集成控制的方式实现对压缩机零件的在线自动选配的整个过程。主要工作内容如下:（1）自动分选匹配装置的需求分析和总体方案拟定;（2）气动测量理论基础以及非接触式气动测量系统的方案确定与构建;（3）测量数据的计算机采集与处理,重点是基于Windows系统平台的Visual Basic开发环境下的数据采集、数据滤波、数据库编程技术的研究,以及与PLC串口通信等的功能实现;（4）自动嵌合装置的PLC控制系统的开发设计。在消化、吸收国外进口设备先进的设计理念和实现方法等的基础上,充分考虑使用厂家的生产工艺要求,利用当代最新的技术和产品,采用先进的模块化设计理念,在四个月的周期内成功研发出自动选配装置,目前设备运行情况良好,测试精度、匹配准确率及运行速度均达到厂家的要求。厂家又连续追加订购了多台同样的设备,并计划用我们新的技术方案逐步对原来的进口设备进行改造升级。
二、应用光电检测技术进行片状零件分选（论文开题报告）
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
本文主要提出一款精简64位RISC处理器存储管理单元结构并详细分析其设计过程。在该MMU结构中,TLB采用叁个分离的TLB,TLB采用基于内容查找的相联存储器并行查找,支持粗粒度为64KB和细粒度为4KB两种页面大小,采用多级分层页表结构映射地址空间,并详细论述了四级页表转换过程,TLB结构组织等。该MMU结构将作为该处理器存储系统实现的一个重要组成部分。
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
三、应用光电检测技术进行片状零件分选（论文提纲范文）
（1）水心病苹果水心程度与可溶性固形物含量在线无损检测方法与分级装备研究（论文提纲范文）
| 致谢 |
| 摘要 |
| Abstract |
| 符号及缩略词清单 |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 苹果产业概述 |
| 1.1.1 苹果产业现状 |
| 1.1.2 苹果品质检测指标及检测技术 |
| 1.2 苹果水心病 |
| 1.2.1 苹果水心病简介 |
| 1.2.2 苹果水心病的发生机理及影响因素 |
| 1.2.3 苹果水心病的危害 |
| 1.2.4 苹果水心病的检测方法 |
| 1.3 苹果内部品质Vis/NIR光谱检测技术研究现状 |
| 1.3.1 技术原理及特点 |
| 1.3.2 光谱采集方式 |
| 1.3.3 检测影响因素 |
| 1.3.4 在水果内部品质检测中的应用 |
| 1.3.5 存在的问题 |
| 1.4 苹果内部品质Vis/NIR光谱检测装备研究现状 |
| 1.4.1 苹果内部品质检测装备产业现状 |
| 1.4.2 苹果内部品质检测输送分级装备研究现状 |
| 1.4.3 存在的问题 |
| 1.5 研究内容及技术路线图 |
| 1.5.1 研究内容 |
| 1.5.2 技术路线图 |
| 1.6 本章小结 |
| 第二章 实验仪器、材料和方法 |
| 2.1 引言 |
| 2.2 主要实验仪器 |
| 2.2.1 QE65PRO微型光谱仪 |
| 2.2.2 PR-201α数字折光仪 |
| 2.2.3 图像采集系统 |
| 2.3 实验材料 |
| 2.4 软件介绍 |
| 2.4.1 光谱采集软件 |
| 2.4.2 数据处理分析软件 |
| 2.4.3 机、电、控制及结构仿真软件 |
| 2.4.4 光学仿真软件 |
| 2.5 数据统计分析方法 |
| 2.5.1 光谱预处理方法 |
| 2.5.2 样本集划分方法 |
| 2.5.3 数据建模方法 |
| 2.5.4 模型评价方法 |
| 2.6 本章小结 |
| 第三章 苹果水心病Vis/NIR光谱特性及无损检测可行性研究 |
| 3.1 引言 |
| 3.2 材料与方法 |
| 3.2.1 苹果样本 |
| 3.2.2 Vis/NIR光谱采集系统 |
| 3.2.3 水心程度测量 |
| 3.2.4 不同组织光透性测试 |
| 3.2.5 SSC测量中的取样方法研究 |
| 3.3 结果和讨论 |
| 3.3.1 SSC分布和取样方法分析 |
| 3.3.2 样本特征分析 |
| 3.3.3 水心苹果Vis/NIR光谱特性 |
| 3.3.4 水心病苹果SSC预测研究 |
| 3.3.5 苹果水心病检测研究 |
| 3.4 本章小结 |
| 第四章 光源布局及苹果大小对苹果水心病检测的影响研究 |
| 4.1 引言 |
| 4.2 材料与方法 |
| 4.2.1 苹果样本 |
| 4.2.2 LightTools光源系统仿真设置 |
| 4.2.3 不同光源布局无损检测系统 |
| 4.2.4 苹果尺寸、SSC和 WSI测量 |
| 4.3 结果与讨论 |
| 4.3.1 样本特征分析 |
| 4.3.2 LightTools仿真结果分析 |
| 4.3.3 光谱特征分析 |
| 4.3.4 双光源系统建模研究 |
| 4.3.5 不同光源布局建模研究 |
| 4.3.6 特征波长挑选 |
| 4.4 本章小结 |
| 第五章 基于Vis/NIR光谱技术的苹果水心病在线检测装备研发 |
| 5.1 引言 |
| 5.2 多功能果杯的设计研发 |
| 5.2.1 多功能果杯结构设计 |
| 5.2.2 果杯功能仿真验证 |
| 5.3 自适应光源系统的设计研发 |
| 5.3.1 自适应光源调整机构结构设计 |
| 5.3.2 自适应光源调整机构仿真验证 |
| 5.4 输送分级系统设计研发 |
| 5.4.1 输送分级系统各组件设计 |
| 5.4.2 输送分级防损伤设计 |
| 5.5 电路及控制系统设计 |
| 5.5.1 控制系统及程序设计 |
| 5.5.2 电路系统设计 |
| 5.6 整机工作流程 |
| 5.7 在线检测装备光谱检测性能验证 |
| 5.7.1 测试样本 |
| 5.7.2 测试条件 |
| 5.7.3 在线检测装备静态性能测试 |
| 5.7.4 在线检测装备动态性能测试 |
| 5.8 本章小结 |
| 第六章 苹果姿态对苹果水心病在线检测的影响研究 |
| 6.1 引言 |
| 6.2 材料与方法 |
| 6.2.1 苹果样本 |
| 6.2.2 光谱检测设备简介 |
| 6.2.3 苹果尺寸、SSC和 WSI测量 |
| 6.3 结果与讨论 |
| 6.3.1 样本特征分析 |
| 6.3.2 不同姿态下苹果光谱特征分析 |
| 6.3.3 不同姿态下SSC和WSI预测模型研究 |
| 6.3.4 水心病判别分析 |
| 6.4 本章小结 |
| 第七章 基于自适应光源系统的不同大小苹果光谱修正方法研究 |
| 7.1 引言 |
| 7.2 材料与方法 |
| 7.2.1 苹果样本 |
| 7.2.2 光谱检测设备简介 |
| 7.2.3 苹果大小、SSC和WSI测量 |
| 7.2.4 大小修正方法研究 |
| 7.3 结果与讨论 |
| 7.3.1 样本特征分析 |
| 7.3.2 不同大小苹果光谱特征分析 |
| 7.3.3 基于大小修正的SSC预测模型研究 |
| 7.3.4 水心判别分析 |
| 7.4 本章小结 |
| 第八章 结论、创新点与展望 |
| 8.1 主要研究结论 |
| 8.2 主要创新点 |
| 8.3 后期研究展望 |
| 参考文献 |
| 作者简历 |
（2）基于机器视觉的微小零件检测分类（论文提纲范文）
| 摘要 |
| abstract |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 研究背景及意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 机器视觉发展概述 |
| 1.2.2 机器视觉缺陷检测应用 |
| 1.2.3 表面缺陷检测技术现状分析 |
| 1.3 本文研究内容及论文结构 |
| 1.3.1 主要研究内容 |
| 1.3.2 论文结构 |
| 第2章 铜箔卡扣分类系统图像采集模块 |
| 2.1 图像采集模块综述 |
| 2.2 图像采集模块总体设计 |
| 2.2.1 硬件总体设计 |
| 2.2.2 软件总体设计 |
| 2.3 图像采集模块硬件设计 |
| 2.3.1 光源选型 |
| 2.3.2 工业摄像机的选型 |
| 2.3.3 光学镜头的选型 |
| 2.4 图像采集模块软件设计 |
| 2.5 本章小结 |
| 第3章 基于模板匹配的铜箔卡扣定位 |
| 3.1 基于灰度值的模板匹配定位 |
| 3.2 基于NCC的模板匹配定位 |
| 3.2.1 基于NCC模板匹配原理 |
| 3.2.2 基于NCC模板匹配铜箔卡扣定位 |
| 3.3 基于形状的模板匹配定位 |
| 3.3.1 基于形状的模板匹配原理 |
| 3.3.2 基于形状的模板匹配铜箔卡扣定位 |
| 3.4 铜箔卡扣定位方法对比分析 |
| 3.5 本章小结 |
| 第4章 基于表面缺陷检测的铜箔卡扣分类 |
| 4.1 图像预处理算法研究 |
| 4.1.1 亮度插值 |
| 4.1.2 光照补偿算法 |
| 4.2 铜箔卡扣定位 |
| 4.2.1 铜箔卡扣模板匹配 |
| 4.2.2 仿射变换 |
| 4.2.3 二值化与区域形态学 |
| 4.3 铜箔卡扣基于缺陷检测的分类 |
| 4.3.1 傅里叶变换滤波 |
| 4.3.2 基于差分模型的检测分类 |
| 4.3.3 基于MLP训练学习的检测分类 |
| 4.3.4 铜箔卡扣检测分类结果分析 |
| 4.4 本章小结 |
| 第5章 铜箔卡扣分类系统的实现及测试 |
| 5.1 分类系统软件设计 |
| 5.1.1 用户交互模块 |
| 5.1.2 缺陷检测模块 |
| 5.2 分类系统测试与优化 |
| 5.2.1 分类系统测试 |
| 5.2.2 分类系统性能优化 |
| 5.3 本章小结 |
| 总结与展望 |
| 总结 |
| 展望 |
| 参考文献 |
| 附录A 模板匹配代码 |
| 附录B 分选系统缺陷检测模块代码 |
| 附录C 内外卡尺测量代码 |
| 攻读硕士学位期间的主要研究成果 |
| 致谢 |
（3）芯片分选机摆臂的振动分析与结构优化（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 选题背景及意义 |
| 1.2 国内外分选机研究现状 |
| 1.3 本文主要研究内容 |
| 第2章 分选机构摆臂的结构设计及动力学分析 |
| 2.1 摆臂的结构设计 |
| 2.1.1 摆臂的设计方案 |
| 2.1.2 分选机构工作原理 |
| 2.2 分选机构多刚体动力学模型建立 |
| 2.2.1 多刚体动力学分析基础理论 |
| 2.2.2 分选机构多刚体动力学模型建立 |
| 2.3 分选机构多刚体动力学仿真分析 |
| 2.4 分选机构刚柔耦合模型建立 |
| 2.4.1 ADAMS刚柔耦合模型建立方法 |
| 2.4.2 分选机构刚柔耦合模型建立 |
| 2.5 分选机构刚柔耦合动力学仿真分析 |
| 2.6 本章小结 |
| 第3章 分选机构摆臂的静动态特性分析 |
| 3.1 有限元法及其基础理论 |
| 3.2 分选机构摆臂有限元模型建立 |
| 3.2.1 模型导入与材料属性 |
| 3.2.2 网格划分 |
| 3.3 分选机构摆臂静力学分析 |
| 3.3.1 分选位置静力学分析 |
| 3.3.2 旋转过程静力学分析 |
| 3.4 分选机构摆臂模态分析 |
| 3.4.1 模态分析基础理论 |
| 3.4.2 分析结果与讨论 |
| 3.5 分选机构摆臂谐响应分析 |
| 3.5.1 谐响应分析基础理论 |
| 3.5.2 分析结果与讨论 |
| 3.6 本章小结 |
| 第4章 分选机构摆臂优化设计 |
| 4.1 优化设计理论基础 |
| 4.1.1 优化设计方法 |
| 4.1.2 优化设计算法 |
| 4.2 分选机构摆臂的结构优化 |
| 4.2.1 确定设计变量 |
| 4.2.2 确定目标函数 |
| 4.2.3 确定约束条件 |
| 4.3 摆臂优化过程分析 |
| 4.4 尺寸优化结果 |
| 4.5 优化结果验证 |
| 4.5.1 优化后的摆臂结构动力学仿真分析 |
| 4.5.2 优化后的摆臂结构静力学分析 |
| 4.5.3 优化后的摆臂结构模态分析 |
| 4.5.4 优化后的摆臂结构谐响应分析 |
| 4.6 本章小结 |
| 总结与展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
（4）机油磨粒的微流控惯性分选特性研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| abstract |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 选题背景及意义 |
| 1.1.1 课题来源 |
| 1.1.2 论文选题背景 |
| 1.1.3 课题研究意义 |
| 1.2 油液检测技术国内外研究现状 |
| 1.2.1 颗粒的等效粒径 |
| 1.2.2 常规油液分析技术 |
| 1.2.3 磨粒计数的发展现状 |
| 1.3 颗粒微流控操控 |
| 1.3.1 微流控技术介绍 |
| 1.3.2 主动式颗粒分离 |
| 1.3.3 被动式颗粒分离 |
| 1.4 本文研究方法介绍 |
| 1.5 主要工作 |
| 第二章 微通道内颗粒受力及流场分析 |
| 2.1 引言 |
| 2.2 直通道颗粒惯性迁移 |
| 2.2.1 惯性升力流体力学机制 |
| 2.2.2 直通道颗粒迁移受力分析 |
| 2.2.3 直通道流场分析 |
| 2.3 弯曲通道颗粒惯性迁移 |
| 2.3.1 弯曲通道颗粒迁移受力分析 |
| 2.3.2 弯曲通道流场分析 |
| 2.4 本章小结 |
| 第三章 低粘度流体中球形颗粒惯性分选研究 |
| 3.1 引言 |
| 3.2 颗粒轨迹数值模拟Schiller-Naumann阻力模型校正 |
| 3.3 实验芯片制作及材料准备 |
| 3.3.1 微流控芯片制作 |
| 3.3.2 实验材料准备 |
| 3.3.3 实验平台搭建及实验方法 |
| 3.4 数值模拟结果与实验结果对比分析 |
| 3.5 入口流速对聚苯乙烯小球分离结果影响分析 |
| 3.6 蜿蜒通道尺寸优化 |
| 3.6.1 城垛结构尺寸 |
| 3.6.2 蜿蜒通道总长度 |
| 3.7 本章小结 |
| 第四章 高粘度流体中不规则颗粒的惯性分选研究 |
| 4.1 引言 |
| 4.2 不规则颗粒外表球形度校正 |
| 4.3 实验材料准备及实验方法 |
| 4.3.1 微流控芯片结构 |
| 4.3.2 实验材料准备 |
| 4.4 数值模拟结果与实验结果对比分析 |
| 4.5 分离结果影响因素分析 |
| 4.5.1 通道尺寸对分离结果影响 |
| 4.5.2 入口流速对分离结果影响 |
| 4.5.3 机油动力粘度对分离结果影响 |
| 4.6 本章小结 |
| 第五章 结论 |
| 5.1 全文总结 |
| 5.2 工作展望 |
| 参考文献 |
| 攻读硕士期间所取得的相关科研成果 |
| 致谢 |
（5）汽车卡簧自动检测分选系统的研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 汽车卡簧的背景及意义 |
| 1.2 国内外发展状况 |
| 1.2.1 国外检测分选仪发展现状 |
| 1.2.2 国内检测分选仪发展现状 |
| 1.3 本课题的研究内容 |
| 1.3.1 技术目标 |
| 1.3.2 技术内容 |
| 1.3.3 主要技术方法和路线 |
| 1.3.4 基于FPGA技术的卡簧关键参数检测方法 |
| 1.4 本章小结 |
| 第二章 系统机械结构设计 |
| 2.1 系统总体方案设计 |
| 2.1.1 系统设计基本要求 |
| 2.1.2 卡簧分选机系统总体方案 |
| 2.2 供料环节设计 |
| 2.2.1 常见的自动供料装置 |
| 2.2.2 卡簧供料环节设计 |
| 2.2.3 供料速度调节与匹配 |
| 2.3 检测环节设计 |
| 2.3.1 检测机构组成 |
| 2.3.2 基于视觉测量方法信息源头准确性控制 |
| 2.3.3 检测环节小结 |
| 2.4 传动环节设计 |
| 2.4.1 多工位回转工作台 |
| 2.4.2 气动肌腱-棘轮棘爪驱动装置 |
| 2.4.3 计数收料机构 |
| 2.5 高速气流在卡簧分选仪中的应用 |
| 2.5.1 分选环节设计 |
| 2.5.2 高速气流在检测机构中的应用 |
| 2.6 本章小结 |
| 第三章 自动控制系统设计 |
| 3.1 电气组成 |
| 3.1.1 工控机 |
| 3.1.2 数据采集卡 |
| 3.1.3 振动供料装置 |
| 3.1.4 接近式传感器 |
| 3.1.5 电磁阀 |
| 3.1.6 其他设备 |
| 3.2 电控板电路设计 |
| 3.3 接口电路设计 |
| 3.3.1 光电隔离器 |
| 3.3.2 三极管和微型继电器 |
| 3.3.3 印刷电路板设计 |
| 3.4 本章小结 |
| 第四章 实验数据及分析 |
| 4.1 系统成型机 |
| 4.2 实验数据及分析 |
| 4.2.1 卡簧关键参数检测精度评定实验 |
| 4.2.2 卡簧关键参数综合评定实验 |
| 4.2.3 实验结果分析 |
| 4.3 本章小结 |
| 第五章 基于FPGA图像采集的汽车卡簧关键参数检测技术 |
| 5.1 基于FPGA的图像采集技术概述 |
| 5.1.1 现场可编程门阵列 |
| 5.1.2 FPGA的基本结构和应用领域 |
| 5.1.3 FPGA在数字图像采集中的应用 |
| 5.2 图像采集系统构成 |
| 5.3 底层Verilog驱动设计 |
| 5.3.1 图像传感器OV7670 |
| 5.3.2 SDRAM存储器 |
| 5.4 基于FPGA的图像采集关键技术 |
| 5.4.1 跨时钟域设计 |
| 5.4.2 FIFO深度设计 |
| 5.4.3 速度和面积互换原则 |
| 5.5 实验结果 |
| 5.6 本章小结 |
| 第六章 总结与展望 |
| 6.1 总结 |
| 6.2 展望 |
| 参考文献 |
| 发表论文和参加科研情况说明 |
| 致谢 |
（6）非接触式圆柱滚子直径自动分选技术研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 技术背景 |
| 1.2 国内外滚子直径分选技术现状 |
| 1.3 课题研究意义及研究内容 |
| 1.3.1 课题研究意义 |
| 1.3.2 课题研究内容 |
| 1.4 本章小结 |
| 第二章 系统方案设计 |
| 2.1 检测关键技术方案设计 |
| 2.1.1 激光检测法及其应用 |
| 2.1.2 激光传感器的工作原理及特点 |
| 2.2 分选关键技术方案设计 |
| 2.2.1 上料方案 |
| 2.2.2 送料方案 |
| 2.2.3 分选方案 |
| 2.3 功能需求及技术指标 |
| 2.3.1 功能需求 |
| 2.3.2 技术指标 |
| 2.4 本章小结 |
| 第三章 机械结构设计 |
| 3.1 机械系统工作过程及模块化分析 |
| 3.1.1 机械系统工作过程 |
| 3.1.2 模块化分析 |
| 3.2 上料模块设计 |
| 3.2.1 振动料斗的结构及工作原理 |
| 3.2.2 振动料斗送料时的力学分析 |
| 3.2.3 振动料斗的结构设计 |
| 3.2.4 振动料斗的有限元分析 |
| 3.3 送料模块设计 |
| 3.3.1 送料模块组成及工作原理 |
| 3.3.2 送料软管结构设计 |
| 3.3.3 送料气缸的选择 |
| 3.3.4 送料过渡板结构设计 |
| 3.3.5 光电开关的选择 |
| 3.4 检测模块设计 |
| 3.4.1 V型块结构设计 |
| 3.4.2 激光传感器的选用 |
| 3.5 分选模块设计 |
| 3.5.1 分选模块结构组成及工作原理 |
| 3.5.2 落料时间的确定 |
| 3.5.3 分选电机的选择 |
| 3.6 机架模块设计 |
| 3.7 本章小结 |
| 第四章 测控系统设计 |
| 4.1 控制系统分析 |
| 4.1.1 系统动作控制 |
| 4.1.2 系统控制流程 |
| 4.2 测控系统功能元件选择 |
| 4.2.1 可编程控制器的选择 |
| 4.2.2 传感器控制器的选择 |
| 4.2.3 气缸电磁阀的选择 |
| 4.2.4 电机驱动器的选择 |
| 4.3 人机界面设计 |
| 4.4 本章小结 |
| 第五章 实验及误差分析 |
| 5.1 精度检测实验 |
| 5.2 误差分析 |
| 5.2.1 传感器引起的误差 |
| 5.2.2 工件引起的测量误差 |
| 5.2.3 测量环境引起的误差 |
| 5.3 本章小结 |
| 结论 |
| 参考文献 |
| 攻读硕士学位期间发表的学术论文 |
| 致谢 |
（7）基于保质设计的陶瓷管自动检测分选系统研发（论文提纲范文）
| 致谢 |
| 摘要 |
| Abstract |
| 目录 |
| 1 绪论 |
| 1.1 课题研究的背景与意义 |
| 1.2 自动检测技术概述 |
| 1.3 自动检测技术的研究现状和发展 |
| 1.4 设计方法学 |
| 1.4.1 保质设计简介 |
| 1.4.2 保质设计应用方法 |
| 1.5 本文研究的主要内容 |
| 2 陶瓷管自动检测分选系统总体规划 |
| 2.1 系统的研发步骤 |
| 2.2 基于QFD的系统产品规划 |
| 2.2.1 质量功能配置(QFD)方法概述 |
| 2.2.2 顾客需求提取与工程质量特性转换 |
| 2.2.3 产品规划矩阵绘制 |
| 2.3 本章小结 |
| 3 陶瓷管自动检测分选系统的方案优选与零件配置 |
| 3.1 系统结构设计 |
| 3.2 系统组成模块方案优选 |
| 3.2.1 料仓和自动上料机构方案选择 |
| 3.2.2 长度测量方案选择 |
| 3.2.3 内径测量方案选择 |
| 3.2.4 传送机构方案选择 |
| 3.2.5 自动下料机构方案选择 |
| 3.3 系统零件配置矩阵绘制 |
| 3.4 本章小结 |
| 4 陶瓷管自动检测分选系统的参数设计与质量优化 |
| 4.1 系统参数设计 |
| 4.1.1 视觉测量模块 |
| 4.1.2 运动部件行程确定 |
| 4.2 系统质量优化 |
| 4.2.1 基于QFD工具的质量优化与合成方法 |
| 4.2.2 系统质量优化模型建立 |
| 4.2.3 优化计算结果及分析 |
| 4.3 本章小结 |
| 5 系统试制及分析 |
| 5.1 系统的完成情况 |
| 5.2 系统的MSA分析 |
| 5.2.1 系统稳定性分析 |
| 5.2.2 系统偏倚分析 |
| 5.2.3 系统重复性和再现性(GRR)分析 |
| 5.3 高速运动影响分析 |
| 5.4 本章小结 |
| 6 总结和展望 |
| 6.1 总结 |
| 6.2 展望 |
| 参考文献 |
（8）基于机器视觉的零件在线分选系统研究（论文提纲范文）
| 1、实验设备 |
| 2、实验方法 |
| 2.1 图像采集 |
| 2.2 图像二值化 |
| 2.3 轮廓提取 |
| 2.4 连通区域标记 |
| 2.5 特征参数测量 |
| 2.6 分选 |
| 3、结果与分析 |
| 4、结语 |
（9）自动分选检测装置在实际中的应用与分析（论文提纲范文）
| 0 引言 |
| 1 装置主要组成及工作原理 |
| 2 自动分选工作程序及时序控制 |
| 2.1 工作程序 |
| 2.2 时序控制 |
| 3 实例分析 |
| 4 结论 |
（10）空调压缩机三大部品自动选配装置设计与实现（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 目录 |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 课题的来源及类型 |
| 1.2 选题的背景和意义 |
| 1.3 国内外发展状况分析 |
| 1.4 课题的主要任务和目标 |
| 1.4.1 课题的主要工作内容 |
| 1.4.2 课题的研究目标 |
| 第二章 自动分选系统总体方案设计 |
| 2.1 项目需求分析 |
| 2.1.1 待测零件的尺寸精度和匹配要求 |
| 2.1.2 各零件的尺寸分组 |
| 2.1.3 自动选配装置主要技术指标 |
| 2.2 项目的测量方法研究 |
| 2.2.1 常用的几何量检测传感器 |
| 2.2.2 本项目的测量方法选择 |
| 2.3 项目总体方案设计 |
| 2.3.1 项目总体工序流程 |
| 2.3.2 系统构成和各部分功能 |
| 2.3.2.1 滑片测量分选装置 |
| 2.3.2.2 活塞测量分选装置 |
| 2.3.2.3 气缸测量分选装置 |
| 2.3.2.4 自动嵌合装置 |
| 第三章 气动测量系统研究 |
| 3.1 气动测量简介 |
| 3.1.1 气动测量的主要优点 |
| 3.1.2 气动测量的不足之处 |
| 3.2 气动测量的流体力学基础 |
| 3.2.1 流体力学的理论研究方法 |
| 3.2.2 流体的密度和重度 |
| 3.2.3 流量和有效截面 |
| 3.3 气体的流动特性 |
| 3.3.1 流体的连续性微分方程 |
| 3.3.2 流体的流量不变方程 |
| 3.3.3 气体的伯努利方程 |
| 3.3.4 气体状态参数与流速的关系 |
| 3.3.5 喷嘴挡板机构特性 |
| 3.4 气动测量系统工作原理 |
| 3.4.1 气动测量系统构成 |
| 3.4.2 气动量仪分类 |
| 3.4.2.1 按工作原理分类 |
| 3.4.2.2 按系统的工作压力分类 |
| 3.4.3 压力式气动量仪工作原理 |
| 3.4.4 气动变换环节的特性 |
| 3.4.5 气动测量结果的输出方式 |
| 3.4.6 自动在线测量系统构成 |
| 3.4.7 系统的数学模型推导 |
| 3.4.8 项目气动测量最终方案 |
| 3.4.9 系统主要元器件选型 |
| 3.4.9.1 气-电转换板 |
| 3.4.9.2 气源处理元件 |
| 3.4.9.3 气动测量头和校对规的确定 |
| 第四章 计算机数据采集系统设计 |
| 4.1 数据采集系统设计原则 |
| 4.2 数据采集的方式 |
| 4.2.1 并行数据采集 |
| 4.2.2 串行数据采集 |
| 4.2.3 现场总线采集 |
| 4.2.4 PCI 总线的性能和特点 |
| 4.3 数据采集系统硬件组成 |
| 4.3.1 工业控制计算机 |
| 4.3.1.1 工业控制计算机的特点 |
| 4.3.1.2 工业控制计算机的配置 |
| 4.3.2 A/D 数据采集卡 |
| 4.3.2.1 A/D 基本原理 |
| 4.3.2.2 A/D 选择原则 |
| 4.3.2.3 系统A/D 的选择 |
| 4.3.3 输入/输出数字量卡 |
| 4.3.4 ID 识别系统 |
| 4.3.5 数据采集硬件系统方案 |
| 4.4 数据采集系统软件开发 |
| 4.4.1 软件系统应用平台 |
| 4.4.2 Visaul Basic 开发工具分析 |
| 4.4.2.1 Visual Basic 的开发环境 |
| 4.4.2.2 Visaul Basic 的主要特点 |
| 4.4.3 软件系统功能分析 |
| 4.4.4 系统软件总体设计 |
| 4.4.4.1 软件系统模块结构 |
| 4.4.4.2 系统软件总体流程 |
| 4.4.5 系统管理模块 |
| 4.4.5.1 用户管理 |
| 4.4.5.2 机种登录与选择 |
| 4.4.5.3 机种组别尺寸设定 |
| 4.4.5.4 测量标定相关参数设置 |
| 4.4.6 气动测量模块 |
| 4.4.6.1 数据采集 |
| 4.4.6.2 数据处理 |
| 4.4.7 测量标定模块 |
| 4.4.7.1 系统校验 |
| 4.4.7.2 测量标定 |
| 4.4.8 数据库管理模块 |
| 4.4.8.1 数据库系统选择 |
| 4.4.8.2 VB 数据库软件开发 |
| 4.4.9 通讯管理模块 |
| 4.5 系统抗干扰措施 |
| 4.5.1 电磁干扰因素分析 |
| 4.5.2 电磁干扰的传递方式 |
| 4.5.3 电磁兼容性设计 |
| 第五章 自动嵌合装置控制系统设计 |
| 5.1 控制系统主要功能 |
| 5.2 控制系统方案 |
| 5.2.1 PLC 控制系统特点 |
| 5.2.2 PLC 控制系统构成 |
| 第六章 结论与展望 |
| 6.1 项目完成情况总结 |
| 6.2 后续工作建议 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 攻读学位期间发表的论文 |
四、应用光电检测技术进行片状零件分选（论文参考文献）
- [1]水心病苹果水心程度与可溶性固形物含量在线无损检测方法与分级装备研究[D]. 常汉. 浙江大学, 2021(01)
- [2]基于机器视觉的微小零件检测分类[D]. 王蒙. 陕西理工大学, 2020(10)
- [3]芯片分选机摆臂的振动分析与结构优化[D]. 李俊. 湖南大学, 2019(07)
- [4]机油磨粒的微流控惯性分选特性研究[D]. 高贤. 河北工业大学, 2018(07)
- [5]汽车卡簧自动检测分选系统的研究[D]. 郭有为. 天津大学, 2016(11)
- [6]非接触式圆柱滚子直径自动分选技术研究[D]. 张航. 大连交通大学, 2014(04)
- [7]基于保质设计的陶瓷管自动检测分选系统研发[D]. 周静峰. 浙江大学, 2014(06)
- [8]基于机器视觉的零件在线分选系统研究[J]. 刘长青,李军,席巍. 数字技术与应用, 2012(04)
- [9]自动分选检测装置在实际中的应用与分析[J]. 仝庆居. 硅谷, 2011(14)
- [10]空调压缩机三大部品自动选配装置设计与实现[D]. 李翔. 上海交通大学, 2008(S2)