给大家分享7篇关于在线检测的计算机专业论文

今天分享的是关于在线检测的7篇计算机毕业论文范文, 如果你的论文涉及到在线检测等主题,本文能够帮助到你

竹木板材动态模量在线检测系统设计与研究

这是一篇关于竹木板材,在线检测,弹性模量,剪切模量,FPGA的论文, 主要内容为竹木板材是指将竹材和木材以相同或不同的结构单元形式进行组合、胶接而制成的复合板材,竹木板材作为一种原料,被广泛用于生产家具、地板及工程装修等。由于竹材和木材两种材料的材质不同,密度也不同,这些差别都会影响竹木板材的性能。弹性模量和剪切模量是竹木板材重要的物理特性参数,也是评估竹木板材力学性能的重要参数。为快速无损测定竹木板材的动态弹性模量和动态剪切模量,本文设计了一种基于FPGA的在线检测系统来测量竹木板材的动态弹性模量和动态剪切模量,并与静态测试进行分析对比,以验证测试结果。本文主要构建了一个竹木板材动态模量在线检测系统并与静态法进行对比,主要工作如下:(1)选取ATSM E1876标准为测量方法,利用COMSOL Multiphysics有限元仿真软件对竹木板材进行仿真,仿真结果表明选用该方法可以有效测出竹木板材的动态弹性模量和动态剪切模量。(2)系统采用“软硬结合”的设计方案,以Altera CycloneⅤ系列的DE10-nano开发板为设计平台,以Nios II软核处理器为核心,搭建了一个竹木板材动态模量检测系统。通过选取电阻应变片传感器拾取板材激振信号,将信号进行放大后送入FPGA开发板的模数转换模块。在系统硬件模块构造中,设计并配置ADC、JTAG、RAM、PLL、PIO模块等,利用Qsys连接Nios II软核处理器及相关配置模块,并进行相关引脚分配。在系统软件模块设计中,利用C语言编程实现频谱变换、一阶模的获取以及模量计算。(3)利用QT软件设计竹木板材动态模量检测系统的界面,实现人机交互功能,方便用户使用。其主要功能包括:开始采集信号,进行频谱变换和计算动态模量等。(4)为验证系统的可行性,将系统测量结果与静态法,如力学破坏法测量结果进行对比,其弹性模量的相对误差在0.14%—2.59%之间,剪切模量的相对误差在0.32%—7.45%之间。实测数据表明该系统可以准确测量竹木板材的动态模量。本系统主要采用FPGA开发板搭建测量系统,完成信号采集与放大、模数转换、频谱变换、一阶模获取、模量计算、QT界面及整体硬件系统构建等设计,并在实际环境中对其整体功能进行测试。通过与力学破坏法测量结果对比,证明该动态模量在线检测系统可以有效地测量竹木板材的动态弹性模量和动态剪切模量,处理速度快、应用灵活、稳定性强,可满足生产过程的实时检测需求。

变电站继电保护状态监测系统的研究与设计

这是一篇关于变电站继电保护,在线检测,状态评估,J2EE的论文, 主要内容为现今,电力设备防护需求越来越强,继电保护的状态检修显得尤为重要。由于输电线网的日益建设和扩容,变电站和输电线路的数量日益增加,继电保护检验工作量急剧增长。而继电保护检验人员却并不能相应增加,加上许多线路停电难、停电时间短,造成继电保护检验完成率较低,既影响了保护检验质量又容易发生误碰、误接线、误整定等事故。因此,研究开发适合于区域特点的变电站继电保护状态监测及评估系统具有一定的理论意义和很好的实用价值。本文结合国内外研究成果,通过对变电站继电保护状态检修在线监测手段的研究,设计了变电站继电保护装置的状态评估模型及算法;并利用J2EE框架技术和Web前端开发技术,设计实现了变电站继电保护状态监测及评估系统。该系统在四川省泸州供电局成功的运用,系统可以实时检测继电保护的运行状态并依据其状态动态制定其检修方案提供了有力的理论指导和技术支撑。

军工电缆生产线计量测控单元研究与组网设计

这是一篇关于军工电缆,电缆生产线,计米器,组网系统,在线检测的论文, 主要内容为当前,军工电缆在线生产很难兼顾对直径与长度数据的精准测量和智能组网控制。本文选择计米器作为计量测控单元装置,分析了国内外对计米器和组网系统的发展现状。设计了具备智能组网功能的计米器,并且该计米器可与其它测量设备组网联调,使其具备高精度、稳定性和可控性等特性,可实现电缆精确测量的目的。首先,对计米器与组网系统的基本原理进行论述,应用组网的方式将激光测径仪与计米器等测量设备在电缆生产线上连接,设计了计米器与其他测量设备组网的整体方案。设计的主要内容包括计米器的硬件部分、软件部分和计米器与其它测量设备进行组网的设计。计米器的硬件部分设计主要有:主控制器、通信、电源管理与数码管显示四大模块。另外,对PCB板进行绘制和计米器外壳机械设计。计米器的软件部分设计主要有:数据采集模块、数据处理模块、通信模块以及数码管显示模块的程序设计。然后,进行组网系统的相关理论分析和实验室条件下的组网系统设计,再对上位机界面的设计与操作进行阐述,实现将采集到的数据输送至上位机并进行实时监控的功能。最后,经计米器与其余测量设备所构成的组网系统,对电缆直径和长度数据进行测试。分别进行了实验室测试与工业电缆生产线组网测试。数据表明,经计米器与其余测量设备所构成的组网系统,能够对工业生产线上的电缆实施在线精确测量及智能组网。对该计米器产品化、市场化给予了展望分析。

基于线激光传感器的异型钢丝尺寸在线检测系统

这是一篇关于异型钢丝,线激光传感器,角度安装误差,尺寸测量,在线检测的论文, 主要内容为异型钢丝因具有特定的形状特征和优良的力学性能,在各行各业都得到了广泛的应用。目前,我国的钢丝生产厂家基本还在使用游标卡尺等传统人工测量方式来检测异型钢丝,检测效率低,对复杂截面仅能得到局部数据,无法在线获得钢丝截形数据,进而无法对生产形成实时反馈,无法实现生产自动调节以及工艺迭代与优化。本文主要以梯形钢丝截面尺寸检测为对象,研制开发了一套异型钢丝截面尺寸在线检测系统,可以快速、准确地检测异型钢丝的尺寸,为生产状态分析以及钢丝生产智能化的实现打下基础。主要工作内容如下:1.综合调研了目前常用的测量方法,选取线激光非接触测量作为异型钢丝的在线检测技术,结合梯形钢丝的截面轮廓特征,提出并设计了由4个传感器组合而成的综合检测系统的测量方案,并据此搭建了实验测试平台。2.分析了上述检测系统的测量误差,重点研究了对测量结果影响最大的传感器安装角度倾斜所导致的测量误差。建立了基于绕x、y轴倾斜α、β角度的坐标值误差补偿模型,结果发现:在满足梯形钢丝测量精度的情况下,通过该方法计算得到的α、β值与实际值误差小于0.15°,对测量值影响小于0.001mm,可消除安装误差对测量结果的影响,验证了该误差补偿方法的实用性。3.结合梯形钢丝的截面轮廓特征,对测量数据进行了预处理、特征点识别和轮廓拟合等处理,并实现了梯形钢丝的尺寸测量。准确度对比试验表明:未加角度补偿前与游标卡尺测量值间的差值在16μm左右,加角度补偿后差值降到4μm以下,大大降低了传感器安装角度所带来的测量误差。40次重复试验的测量结果标准差在2μm左右,验证了本系统不仅满足钢丝±0.02 mm检测要求,同时具有良好的可行性和稳定性,能够很好地实现异型钢丝的在线测量。4.设计开发了在线检测系统的软件平台。利用C#、MATLAB以及SQL Server数据库技术等,完成了异型钢丝截面尺寸在线检测软件的开发。软件系统主要包括登录管理、设备连接、标定校正、尺寸测量、质量管理和信息录入六个部分,使检测系统更加具备可操作性,并提高工厂对钢丝质量的管理,为异型钢丝尺寸检测的数据溯源打下了基础。

化工园区污水厂污泥沉降比在线检测装置的开发和应用研究

这是一篇关于化工园区,在线检测,污泥沉降比,图像识别的论文, 主要内容为化工园区的废水毒性大、可生化性差、水质复杂,对其进行深入的研究是目前污水处理研究的一个重要领域,特别是对其过程的实时监测。如对化工园区污水处理厂污泥沉降比的实时监测,可以直观了解活性污泥的性能和污水厂的运行情况,指导水厂的运行。以往化工园区污水处理厂使用量筒法测定污泥沉降比,该测量过程受不同检测人员和次数的影响,其时效性差、数据误差大。基于此,本研究对化工园区污水厂污泥沉降比(Settling Velocity)进行了研究,开发出在线检测污泥沉降比的新装置,并成功地应用于现有的化工园区污水处理厂。首先,在线检测仪器的测量原理是利用图像识别技术计算污泥沉降比。本文针对有刻度量筒通过识别刻度线数量特征读取污泥沉降比;对于无刻度量筒是基于图像识别污泥投影面积的方式测量污泥沉降比。两种图像检测方法误差均为±1%,由于无刻度的量筒具有流通性,可以持续在线测量污泥沉降比,因此本文选择第二种方式作为仪器的测量方法。其次,本研究对在线检测仪器从硬件组成和软件两方面进行了构建和设计。硬件部分主要由摄像头、泵、阀门、无刻度量筒构成。设备通过摄像头识别技术和无刻度量筒的设计精简了在线监测污泥沉降比仪器的结构。由于化工园区污水厂污泥的蓬松结构,新设计出来的量筒中的污泥沉降和导流管中的沉降过程是互不影响的,这样就不会影响污泥沉降比的测定过程。软件部分是基于Python编程语言设计开发的,开发出了人机友好的新装置操作界面,界面可以实时观察污泥的沉降情况;根据新装置操作的要求,对流程进行了全自动化运行设计。最后,在已有的化工园区污水处理厂对人工量筒测定的数据和新装置测定的数据进行对比研究。首先在不同的污泥浓度下,两者测定结果误差保持在±1%,说明两者测定的数据是一致的;在污泥静态条件下即污泥分布很均匀的情况下,两者测定数据的非参数检验渐进显著性大于0.05,说明量筒和设备测定的数据是没有明显的差异,表明本仪器测定数据的准确性和重复性很好;最后,在实际的化工园区污水处理厂条件下,仪器和量筒测定数据的四分位距分别为2%和17%,表明了本仪器测定数据的稳定性。这些说明了仪器是可以很好地应用于化工园区污水厂污泥沉降比的在线检测。

激光熔覆涂层在线检测算法研究

这是一篇关于激光熔覆,在线检测,图像处理,语义分割,U-net的论文, 主要内容为激光熔覆作为一种使用激光作为热源将金属涂层施加到零件表面的加工方法,被广泛应用于增材制造领域,其通常用于创建保护涂层以增强原始零件性能,以及修复损坏或磨损的表面。但由于激光熔覆过程中能量的传递机理和物理过程复杂不可控,导致熔覆加工过程中产生缺陷,从而使熔覆涂层失效,因此为了确保熔覆加工质量,对加工过程中的熔覆涂层进行在线检测是十分有必要的。本文首先利用红外热像仪、计算机等设备建立了一套检测系统,其次通过红外图像增强和图像语义分割算法对采集到的图像进行增强和区域分割处理得到缺陷检测结果,最后进行验证实验,实现在线检测。主要完成了以下工作:构建了激光熔覆涂层红外图像采集平台。该平台以红外热像仪为基础,结合其配套的PC端控制软件,实现了熔覆涂层加工过程中的红外图像数据采集和PC端存储。针对采集到的红外图像存在噪声和非缺陷区域的红外特征与真实缺陷区域红外特征相似,导致将真实缺陷区域淹没的问题。本文在直方图均衡化算法的基础上结合加工过程中熔覆涂层的热场分布规律,设计出Heat-HE红外图像增强算法,可将红外图像中的噪声和非缺陷区域有效剔除,为后续缺陷识别提供了有效数据。提出了 RespathU-net语义分割缺陷检测网络,该检测网络以U-net网络为基础框架,针对其无法实现端到端输出,对复杂对象分割效果较差等问题,采用重新设计编码网络结构、扩大网络感受野、残差连接路径等方法对其进行优化改进,以提升对熔覆涂层缺陷区域的分割效果,并通过KolektorSDD数据集和本文构建的红外数据集,分别对RespathU-net网络进行泛化性能测试和缺陷检测实验。结果表明本文提出的RespathU-net实现了良好的多尺寸特征识别,效果远优于其他语义分割网络,其平均交换比(Mean Intersection over Union,MIoU)值与相似系数(Dice similarity coefficient,Dice)相较于 U-net网络分别提升了 2.76%和1.25%,实际缺陷检测准确率达87.01%。