Đang chuẩn bị liên kết để tải về tài liệu:
Luận văn Thạc sĩ Khoa học: Nghiên cứu hệ thống kiểm tra chiết rót chai tự động

Không đóng trình duyệt đến khi xuất hiện nút TẢI XUỐNG

Đề tài "Nghiên cứu hệ thống kiểm tra chiết rót chai tự động" nghiên cứu về các thuật toán xử lý ảnh nói cung để đưa ra một phương án tối ưu nhất trong hệ thống đảm bảo được tính chính xác của hệ thống và cải thiện được thời gian nhận diện các lỗi của sản phẩm. Nghiên cứu đó kết hợp với các thuật toán trong DeepLearning để phát hiện hệ thống trong tương lai. | TRƯỜNG ĐẠI HỌC BÁCH KHOA HÀ NỘI LUẬN VĂN THẠC SĨ Nghiên cứu hệ thống kiểm tra chiết rót chai tự động TRẦN THIÊN NAM thiennam.tran2009@gmail.com Chuyên ngành Kỹ thuật Cơ Điện Tử Giảng viên hướng dẫn GVCC. TS. Nguyễn Trọng Doanh Chữ ký của GVHD Bộ môn Cơ Điện Tử Viện Cơ Khí HÀ NỘI 3 2020 1 ĐỀ TÀI LUẬN VĂN Đề tài tên tiếng Việt Nghiên cứu hệ thống kiểm tra chiết rót chai tự động . Đề tài tên tiếng Anh Research of automatic vision system for bottle filling inspection . Giáo viên hướng dẫn GVCC.TS. Nguyễn Trọng Doanh Giáo viên hướng dẫn Ký và ghi rõ họ tên 2 LỜI CẢM ƠN Đầu tiên em xin chân thành cảm ơn GVCC.TS. Nguyễn Trọng Doanh và TS. Hoàng Hồng Hải người đã trực tiếp hướng dẫn và định hướng giúp em có thể nhanh chóng tiếp cận nắm bắt kiến thức và hoàn thành đề tài luận văn. Em xin gửi lời cảm ơn tới toàn thể thầy cô giáo khoa bộ môn Cơ điện tử Viện Cơ khí trường Đại học Bách Khoa Hà Nội đã tận tình giảng dạy trang bị cho em những kiến thức quý báu trong những năm học vừa qua. Mặc dù em đã cố gắng hoàn thành tốt đề tài nhưng cũng không thể tránh khỏi những sai sót nhất định rất mong nhận được đóng góp ý kiến của thầy cô giáo và các bạn. TÓM TẮT NỘI DUNG LUẬN VĂN Nội dung nghiên cứu Nghiên cứu sơ lược về hệ thống kiểm tra chiết rót chai tự động Nghiên cứu tổng quan về hệ thống xử lý ảnh Nghiên cứu về các kĩ thuật thuật toán nhận dạng và phát hiện đối tượng Nghiên cứu về mô hình YOLO trong bài toán nhận dạng đối tượng Nghiên cứu và tối ưu hóa thuật toán phát hiện và nhận dạng lỗi chai Kết quả nghiên cứu Bằng phương pháp kết hợp sử dụng mạng nơ-ron YOLO và phương pháp tìm biên cạnh truyền thống thuật toán phát hiện lỗi đạt được hai mục tiêu chính nâng cao độ chính xác và khả năng kiểm tra trực tuyến đảm bảo tính ổn đinh và tiết kiệm thời gian xử lý của hệ thống. Một hệ thống kiểm tra trên chai Cocacola được thực nghiệm. Kết quả thực nghiệm thu được chỉ ra với thuật toán phát triển độ chính xác có thể đạt được 95 và có thể được ứng dụng trong sản xuất tự động. Giáo viên

TÀI LIỆU LIÊN QUAN
Đã phát hiện trình chặn quảng cáo AdBlock
Trang web này phụ thuộc vào doanh thu từ số lần hiển thị quảng cáo để tồn tại. Vui lòng tắt trình chặn quảng cáo của bạn hoặc tạm dừng tính năng chặn quảng cáo cho trang web này.