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《基于网络通信和图像处理烟草异物剔除技术的研究》由会员上传分享，免费在线阅读，更多相关内容在教育资源-天天文库。
1、南京航空航天大学硕士学位论文摘 要 烟草异物剔除系统是运用光、电、机械、计算机、图像处理、网络通信等技术研发出来的精密机、电、气控制检测系统。广泛应用在烟草、塑料、制药、食品加工等行业的高速自动化流水线上，可以无损检测出生产产品物料中金属和非金属杂物，并自动剔除，能保证生产的产品质量，降低生产成本，减少生产设备的损耗，具有高速、高效、准确的优点。它的使用大大地提高了生产线的自动化程度，降低了劳动强度，改善了工作环境，拥有广阔的应用前景。本文所研究的课题就是应用在烟草行业中用来剔除烟叶
2、异物的分拣系统。文中首先介绍研制本系统的必要性、可行性和应用价值，然后阐述系统的总体设计方案思想。其次对系统的工作原理和各硬件子系统的设计进行详细的说明。然后介绍计算机获取烟叶图像数据过程，对标准烟叶颜色库的建立和杂质识别思想以及编程方法进行深入的探讨。通过对软件功能需求的分析划分出各个功能模块，同时介绍主要功能模块的软件设计方法。对满足系统实时性要求而采用的几个关键技术也进行较为深入的研究。最后介绍远程控制在本系统中的应用，重点介绍其可靠性和鲁棒性的设计与实现，由于实行一台主机对现场多台分拣机
3、的控制，大大节约了硬件资源，改善了工作环境，此系统可以根据生产能力对分拣机的数量进行扩展。关键词：异物剔除，光电检测，图像分割，区域标记，SOCKET，远程控制I基于网络通信和图像处理的烟草异物智能剔除技术研究ABSTRACTThetobaccoimpuritybeingremovedintelligentsystemisacomprehensiveprecisesystemofmechanical,electricandopticalauto-detectionwhichisdesigneda
4、ndrealizedbyapplyingoptical,electric,mechanic,computer,imageprocessing,networkcommunicationtechnology.Itisappliedbroadlytohigh-speedautoproductlineinmanyindustriessuchastobacco,plastic,pharmacyandfood,anditcouldbeabletodetectandremovemetallicandnon-m
5、etallicimpuritiesfromproductmaterials,whichensureproductquality,debasetheproductcost,decreasethewearofmanufacturingequipment.Ithasthehigh-speed,efficient,precisecharacter.Itsusagehasgreatlyenhancedthedegreeofautomationofproductline,debasedthelaborint
6、ensity,andimprovedtheworkenvironment.Therefore,thissystemhasthebroadapplicationprospect.Theresearchofsortersystemdiscussedinthispaperisnowappliedintobaccoindustrytoremovetheimpuritiesfromtobacco.First,thenecessity,feasibilityandutilityforthissystemre
7、searchareintroduced,andtheapprehensivedesignideaisdepicted.Also,thebasicworkprincipleofthesystemandthedesignofallsub-systemaredetailedexplained.Additionally,introducetheprocessofimageobtainedbycomputer,anddeeplydiscussthebuildingofstandardtobaccocolo
8、rsheetandideaofimpurityidentificationandprogramming.Byanalyzingtherequirementofsoftwarefunction,markoffrespectivefunctionmodelandintroducethemethodofdesignofmainfunctionmodel.Tosatisfythesystem’sreal-timeneed,severalkeytechnologiesaredeeplyresearched
