图像数据统计过程控制方法研究

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1、Y图像数据统计过程控制方法研究ＳｔｕｄｏｎＳｔａｔｉｓｔｉｃａｌＰｒｏｃｅｓｓＣｏｎｔｒｏｌｙＭｅｔｈｏｄｓｆｏｒＭｏｎｉｔｏｒｉｎｇＩｍａｅＤａｔａｇ一级学科：管理科学与工程学科专业：管理科学与工程研究生：左玲指导教师：何侦教授天津大学管理与经济学部二零一五年十二月独创性声明本人声明所呈交的学位论文是本人在导师指导下进行的研究工作和取得的研究成果，，除了文中特别加标注和致谢么处外论文中不包含其他人己经发表或撰写过的研巧成果，也不包含为获得天津欠学或其他教育机构的学位或证

2、书而使用过的材料一。与我同工作的同志对本硏究所做的任何贡献均己在论文中作／明确的说明并表示了谢意。＞口学位论文作者签名；签字日期：ｗｆ年／月／日学位论文版权使用授权书本学位论文作者完全了解天津大学有关保留、使用学位论文的规定。特授权天津大学可Ｌ別各学位论文的全部或部分内容编入有关数据库进行檢索，并采用影印、缩印或扫描等复制手段保存、汇编Ｗ供查阅和借阅。同意学校向国家有关部口或机构送交论文的复巧件和磁蟲。（保密的学位论文在解密后远用本授权说明）学位论文作者签名：导师签名：／ｒ口〇＞〇日ｗ／签字

3、罔期：＞／ｒ年／月／签字日期：年月日摘要随着机器视觉系统在工业中的应用越来越广泛，产品信息越来越多地以图像数据的形式呈现。研究如何利用图像数据对生产过程进行监控已成为统计过程控制面临的新课题。本文以具有一致性或存在特定模式的产品图像为研究对象，针对偏移区域形状未知、偏移数目未知、图像中相邻像素的灰度值存在高度相关关系等情况下的图像数据监控方法分别进行了研究。首先，针对偏移区域形状未知的情况，提出了基于EWMA和区域生长的图像数据监控方法，给出了实施该方法的详细步骤。利用仿真试验考察了该方法在检测偏移区域形状规则、不规则时的效果，并

4、与Megahed等提出的基于最大广义似然比的图像数据监控方法进行了对比。结果表明，所提方法不仅能快速检测出偏移，还能更准确地估计出偏移发生的区域。接着，针对偏移数目未知的情况，提出了基于广义似然比之和的图像数据监控方法，介绍了实施该方法的详细步骤。利用仿真试验考察了该方法在检测单个、多个偏移时的效果，并在检测单个偏移时，与Megahed等提出的基于最大广义似然比的图像数据监控方法进行了对比。结果表明，所提方法检测效果优于最大广义似然比的图像数据监控方法。然后，针对图像中相邻像素的灰度值存在高度相关关系的情况，提出了基于多元广义似然比的图

5、像数据监控方法，给出了实施该方法的详细步骤。利用仿真试验考察了该方法在检测单个、多个偏移时的效果，并在检测单个偏移时，与Megahed等提出的基于最大广义似然比的图像数据监控方法进行了对比。结果表明，所提方法检测效果优于最大广义似然比的图像数据监控方法。最后，将基于多元广义似然比的图像数据监控方法应用于实际案例中，应用结果表明，该方法不仅能快速检测出偏移，还能提供偏移发生的时间、区域等信息，帮助员工对过程进行诊断，查找异常原因，尽早恢复过程。关键词：统计过程控制；图像数据；控制图；广义似然比；区域生长ABSTRACTWiththewid

6、espreaduseofmachinevisionsystemsinindustrialapplications,moreandmoreproductinformationispresentedintheformofimagedata.Howtheseimagescanbeutilizedwithintheframeworkofstatisticalprocesscontrolhasbecomeanewpromisingarea.Thisstudyfocusedonthemonitoringofimageswithuniformityo

7、raspecificpatternandpresentedapproachestosolvetheproblemofunknownshape/numberoffaultandhighcorrelationbetweentheintensityvaluesofneighboringpixels.ThisstudyfirstproposedanewcontrolchartingmethodbasedontheExponentiallyWeightedMovingAverage(EWMA)statisticandregiongrowingte

8、chnologytomonitorimageswithunknownshapeofafault.Moredetailsabouttheimplementationofthismonitoringscheme