基于ePLC的窑炉数码控制系统的研究与应用
| 摘要 | 第5-6页 |
| ABSTRACT | 第6页 |
| 第一章 绪论 | 第9-13页 |
| 1.1 研究背景及意义 | 第9-10页 |
| 1.2 工业窑炉控制系统现状 | 第10-11页 |
| 1.3 研究内容 | 第11-12页 |
| 1.4 本文组织结构 | 第12-13页 |
| 第二章 相关技术研究 | 第13-25页 |
| 2.1 机器视觉 | 第13-18页 |
| 2.1.1 机器视觉系统 | 第13-16页 |
| 2.1.2 嵌入式机器视觉系统 | 第16-18页 |
| 2.2 机器学习 | 第18-21页 |
| 2.3 ePLC系统 | 第21-22页 |
| 2.3.1 ePLC | 第21-22页 |
| 2.3.2 CASS开发平台 | 第22页 |
| 2.4 CASS视觉平台 | 第22-25页 |
| 第三章 系统的总体架构 | 第25-31页 |
| 3.1 窑炉控制的系统结构 | 第25-28页 |
| 3.1.1 控制系统整体结构 | 第25-26页 |
| 3.1.2 主控制器 | 第26-28页 |
| 3.2 窑炉控制系统软件架构 | 第28页 |
| 3.3 窑炉控制系统流程 | 第28-31页 |
| 3.3.1 主控器的工作流程 | 第28-29页 |
| 3.3.2 密度测试的处理流程 | 第29-31页 |
| 第四章 窑炉控制机器视觉模块的设计 | 第31-41页 |
| 4.1 模块硬件设计 | 第32-33页 |
| 4.2 图像处理 | 第33-37页 |
| 4.2.1 图像裁剪 | 第33页 |
| 4.2.2 图像均衡化 | 第33-34页 |
| 4.2.3 图像阈值分割 | 第34-35页 |
| 4.2.4 图像仿射变换 | 第35-37页 |
| 4.3 视觉功能实现 | 第37-41页 |
| 第五章 窑炉入窑密度检测的设计 | 第41-49页 |
| 5.1 密度检测流程 | 第41页 |
| 5.2 特征选择提取 | 第41-42页 |
| 5.3 支持向量机SVM | 第42-45页 |
| 5.3.1 基本M-ary SVM的结构 | 第43-44页 |
| 5.3.2 纠错输出编码M-ary SVM | 第44-45页 |
| 5.4 改进的M-ary SVM | 第45页 |
| 5.5 密度检测算法实现 | 第45-49页 |
| 5.5.1 编码设计 | 第46页 |
| 5.5.2 SVM功能实现 | 第46-49页 |
| 第六章 系统总体应用结果 | 第49-53页 |
| 6.1 总体入窑密度统计 | 第49-50页 |
| 6.2 入窑密度与窑炉控制 | 第50-51页 |
| 6.3 应用结果 | 第51-53页 |
| 第七章 总结与展望 | 第53-54页 |
| 致谢 | 第54-55页 |
| 参考文献 | 第55-59页 |
| 详细摘要 | 第59-61页 |
