导读:本文包含了皮革切割论文开题报告文献综述及选题提纲参考文献，主要关键词:皮革切割,图像处理,Hu矩算法,叁次样条函数插补
皮革切割论文文献综述
卢孔宝[1]（2018）在《基于视觉的皮革自适应切割技术研究》一文中研究指出进入20世纪以来,皮革制品逐渐进入普通百姓家庭,其需求量在不断增大,其款式也在不断更新,制品工艺也更加细致。皮革制品企业为了寻求加工率将多张皮革堆迭裁剪切割出其大致轮廓,细节轮廓或难以加工的轮廓通过传统的人工与半自动化皮革裁剪设备进行二次切割裁剪,随着皮革制品的要求越来越高,该工艺无法满足当前皮革制品所需。随着机器视觉技术与图像处理技术的快速发展,以视觉图像处理技术为核心的智能化设备已成为当今企业设备升级改造的方向。本文将基于视觉图像处理技术,以半成品皮革的二次切割为研究对象,开发设计了一套自适应皮革材料切割装置。本文主要对基于视觉处理技术自适应皮革切割装置的研发,包括装置的机械结构设计,皮革图像处理的关键算法与算法实现效果,运动控制系统的框架搭建及切割轨迹的插补算法及分析,样机的功能测试与实验分析等。首先对当前皮革切割装置的研究现状进行分析,对皮革切割行业的需求进行调研分析,根据皮革切割装置的性能指标,构建了以视觉图像处理技术为核心的整体设计方案。对皮革切割装置的机械硬件进行了选型设计,对皮革切割装置关键部件结构进行了设计,使皮革在传输带上平稳运动不发生位姿变化,为装置的图像处理、轨迹切割等奠定基础。其次针对皮革图像处理进行了相关算法的设计,包括图像双边滤波算法、图像二值化算法、轮廓腐蚀膨胀算法、边界追踪提取皮革轮廓算法、实现皮革轮廓匹配的Hu矩算法。提出利用轮廓最小外接圆的方法来选取皮革的关键参考点,利用模板皮革与当前皮革的关键参考点求出欧式变换矩阵,根据欧式变换矩阵生成当前皮革所需的切割轨迹,将切割轨迹传递给运动控制系统。再次对运动控制系统的框架进行搭建,并对运动控制系统的硬件进行选型及I/O接口分配,结合切割轨迹进行直线、圆弧、曲线的插补运算及误差分析,利用上位机结合运动控制卡的模式完成切割运动。最后对皮革切割装置两条传输带带速差、皮革切割尺寸精度等进行了实验,实验结果表明本文提出的基于视觉图像处理技术的自适应皮革切割装置的切割效率、精度都远高于人工切割和半自动化切割设备,皮革切割成功率96%以上,达到性能指标要求符合生产需要。同时也分析了实验中存在的一些问题明确了皮革切割装置的改进方向,在将来的研究中将会进一步改进装置以满足更高的生产要求。(本文来源于《浙江理工大学》期刊2018-09-01）
吴龙飞[2]（2018）在《皮革切割机器人智能排样算法研究》一文中研究指出随着国民经济的持续发展和居民生活水平的提高,人们对皮革制品的数量和质量需求不断提高。目前皮革排样下料主要采用人工加机器的方式进行,这种生产方式不仅需要大量的人工劳动力,而且具有排样效率低、原料利用率低等缺点。皮革切割机器人实现了皮革扫描、排样、切割、送料等生产过程的智能化和自动化,提高了皮革制造行业的生产效率和质量。作为皮革切割机器人的核心技术,排样算法是将待加工零件组以合理的方式摆放于原料板材内部,零件之间互不重迭,达到最大限度提高原料利用率的目的。因此,研究皮革切割机器人智能排样算法具有重要意义。本文首先对皮革切割机器人及其发展进行了简要介绍,引出了该类设备中的核心技术-智能排样算法。然后对皮革切割机器人中所需要解决的二维排样问题进行了详细介绍,包括问题的定义、分类、解决难点、研究现状等方面。接着详细研究和论述了排样算法中的关键技术,包括零件描述方式、图形平移旋转、图形位置关系计算—NFP(临界多边形)算法、启发式排样算法几个方面,对不同方法从实现过程、复杂度、适用范围多个方面进行了分析。在现有排样算法研究的基础上,提出了根据边界轮廓匹配度对零件进行定位的准则,设计了基于内部NFP的零件位置搜索策略。在内部NFP计算之前,加入对已排样零件之间空闲区域进行检测的环节,解决了传统NFP算法中此类空闲区域无法得到充分利用的问题。基于边界轮廓匹配和NFP设计实现了启发式二维排样算法,选取典型排样测试用例对算法进行验证分析。最后,结合皮革切割机器人平台,设计了智能排样系统,将排样算法嵌入系统软件中,实现了皮革扫描、智能排样、切割、送料等自动化生产过程,并选取皮革原料和零件组进行实际测试,验证系统和算法的可行性、实用性。对选取的典型排样案例进行测试,结果表明本文设计的基于边界轮廓匹配和NFP的启发式二维排样算法能够适应于不同类型的排样问题,取得较好的排样结果。同时,将该算法应用于皮革切割机器人,证明了算法在皮革排样下料问题中的可行性,提高了排样效率和原料利用率。(本文来源于《杭州电子科技大学》期刊2018-03-01）
方俊[3]（2015）在《数控皮革裁床样片切割路径优化研究》一文中研究指出随着经济的发展和人们生活水平的提高，人们对皮革制品的需求也越来越大，因此对皮革制品制造业的要求也越来越高。样片裁剪路径优化是皮革裁剪加工技术的一项重要内容，可以有效提高加工效率和皮革的利用率。本文从理论分析到计算机仿真，深入研究了样片裁剪路径优化技术。本文首先阐述了课题研究的背景意义，介绍了数控皮革裁剪技术的国内外研究状况，并提出了本论文研究的主要内容。样片裁剪路径主要由各样片的加工有效行程和样片间的辅助快速进给空行程构成。各样片裁剪总的有效裁剪行程是一定的，而走刀空行程主要由遍历样片轮廓的顺序和样片上轮廓加工的起点位置决定。样片裁剪路径的优化可以归结为广义旅行商问题，本文引入智能算法对样片裁剪路径进行优化。模拟退火算法具有较优的全局寻优性能，且收敛速度快，所以本文详细介绍了模拟退火算法的原理和数学模型，以及算法在样片裁剪路径优化中的应用。但是模拟退火算法求解精确解的效率较低，因此本文引入了另一种智能算法—蚁群算法，并详细介绍了算法的基本原理，通过数值仿真进一步提出算法的改进。针对蚁群算法初始信息素匮乏的缺陷，提出了模拟退火算法结合蚁群算法的混合算法。先用模拟退火算法生成一条较优路径，并在该路径上生成初始信息素，然后用蚁群算法求解精确解。在理论分析的基础上，通过计算机仿真实验，对实验数据分析表明，改进算法的计算效率和全局优化性能都得到了提高，证明了算法的有效性，节省了皮革加工时间，提高了加工效率。(本文来源于《浙江理工大学》期刊2015-03-09）
赵燕伟,盛猛,李廷,王欢[4]（2012）在《皮革切割力与吸附力理论研究》一文中研究指出在先进皮革数控裁床裁剪加工过程中,需要根据所裁剪皮革的吸附力需求确定吸附强度,因此有必要探讨影响真空吸附力的因素。皮革切割力是决定吸附力的重要因素。分析影响皮革切割力的因素,建立皮革切割力的数学模型,并提出要使裁刀锋利主要方法是减小切割角。利用理论力学相关理论,通过皮革力矩平衡建立皮革吸附力的数学模型。该模型的建立,为以后的裁床设计提供了理论依据。(本文来源于《机床与液压》期刊2012年17期）
魏德武[5]（2011）在《皮革排版和切割设备》一文中研究指出随天然皮革价格上涨和劳动力成本不断提高,皮革排版和切割的效率和质量对软体家具生产更显重要。采用先进的皮革排版和切割设备,对提高皮革的利用率、减少生产人员具有重要意义。皮革排版和切割是软体家具生产的重要工序。近年来天然皮革的价格一直处于上升趋势,充分利用好天然皮革资源,提高皮革的利用率,对降低生产(本文来源于《家具》期刊2011年04期）
余亮英,朱海红,程祖海,曹华梁[6]（2007）在《TEA CO_2脉冲激光皮革切割工艺试验研究》一文中研究指出采用自行研制的高峰值功率脉冲横向激励大气压(transversely excited atmospheric—TEA)CO_2激光器激光切割皮革,激光输出模式为TEM_(01)模,激光脉冲能量在0.20～0.45J范围内可调。研究了激光切割工艺参数—如单脉冲能量、搭接量、光学扩束系统参数等,对切割质量(如切缝大小、切缝边沿整齐度、切割锥度、效率等)的影响。结果表明:采用0.20J的单脉冲能量和0.20mm就可以用对可以切穿皮革。切缝质量与工艺参数关系密切。能量越高,切缝越宽,切割锥度越小;搭接量越小,切缝越宽,切割锥度越小,切缝边沿的平整性更好。(本文来源于《中国皮革》期刊2007年21期）
石磊[7]（2004）在《皮革切割CAM系统中图像分割问题的研究》一文中研究指出现代工业的发展和人们生活水平的提高，使得对皮革制品的需求不断增加。然而，由于皮革自身特性的限制，传统的皮革生产加工工艺的效率低下，并且成本高昂，成为了皮革制品生产发展的一个重要的障碍。为了提高皮革切割生产的效率并降低生产成本，将计算机技术与传统的皮革切割生产工艺相结合研制了皮革切割CAM系统。在此系统中，将皮样曲线从皮革图像中提取出来是一个关键的问题，也是一个典型的图像分割问题。 皮革表面具有特殊结构，这种结构使得皮革在任意光源的照射下都会产生反光，并且反光的亮度可能高于皮样曲线的亮度。这就使得基于亮度的分割方法不能够完成皮革图像的分割问题。因此，考虑利用皮革图像中的彩色信息解决这个图像分割问题。 针对典型的皮革图像，分析了9个代表颜色信息的特征量的特点。这9个特征量分别是：Y、H、S、I、I1、I2、I3、I2’、I3’，其中Y是在进行灰度图像分割时最常用的特征量，H、S、I来自HSI模型，I1、I2、I3、来自I1I2I3模型，I2’、I3’是I2、I3的变形。实验结果表明，特征量S、I2、I2’对于皮革图像有较好的分割效果。 根据这一实验结果，并结合了图像分割的现有成熟理论与算法，提出了4个针对皮革图像的分割算法。为了验证这4个算法的有效性并比较它们的分割效果，设计了一个分割算法的评价实验。算法评价实验的结果表明，4个算法中采用特征量I1、I2’的多维阈值分割方法具有最好的分割稳定性和执行效率，最适用于皮革切割CAM系统。 在皮革切割CAM系统软件中实现了这个算法，并将其应用于实际的生产环境。现场应用表明，本文的采用特征量I1、I2’的多维阈值分割方法较好的解决了皮革图像的分割问题。(本文来源于《首都师范大学》期刊2004-04-01）
皮革切割论文开题报告
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
随着国民经济的持续发展和居民生活水平的提高,人们对皮革制品的数量和质量需求不断提高。目前皮革排样下料主要采用人工加机器的方式进行,这种生产方式不仅需要大量的人工劳动力,而且具有排样效率低、原料利用率低等缺点。皮革切割机器人实现了皮革扫描、排样、切割、送料等生产过程的智能化和自动化,提高了皮革制造行业的生产效率和质量。作为皮革切割机器人的核心技术,排样算法是将待加工零件组以合理的方式摆放于原料板材内部,零件之间互不重迭,达到最大限度提高原料利用率的目的。因此,研究皮革切割机器人智能排样算法具有重要意义。本文首先对皮革切割机器人及其发展进行了简要介绍,引出了该类设备中的核心技术-智能排样算法。然后对皮革切割机器人中所需要解决的二维排样问题进行了详细介绍,包括问题的定义、分类、解决难点、研究现状等方面。接着详细研究和论述了排样算法中的关键技术,包括零件描述方式、图形平移旋转、图形位置关系计算—NFP(临界多边形)算法、启发式排样算法几个方面,对不同方法从实现过程、复杂度、适用范围多个方面进行了分析。在现有排样算法研究的基础上,提出了根据边界轮廓匹配度对零件进行定位的准则,设计了基于内部NFP的零件位置搜索策略。在内部NFP计算之前,加入对已排样零件之间空闲区域进行检测的环节,解决了传统NFP算法中此类空闲区域无法得到充分利用的问题。基于边界轮廓匹配和NFP设计实现了启发式二维排样算法,选取典型排样测试用例对算法进行验证分析。最后,结合皮革切割机器人平台,设计了智能排样系统,将排样算法嵌入系统软件中,实现了皮革扫描、智能排样、切割、送料等自动化生产过程,并选取皮革原料和零件组进行实际测试,验证系统和算法的可行性、实用性。对选取的典型排样案例进行测试,结果表明本文设计的基于边界轮廓匹配和NFP的启发式二维排样算法能够适应于不同类型的排样问题,取得较好的排样结果。同时,将该算法应用于皮革切割机器人,证明了算法在皮革排样下料问题中的可行性,提高了排样效率和原料利用率。
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
皮革切割论文参考文献
[1].卢孔宝.基于视觉的皮革自适应切割技术研究[D].浙江理工大学.2018
[2].吴龙飞.皮革切割机器人智能排样算法研究[D].杭州电子科技大学.2018
[3].方俊.数控皮革裁床样片切割路径优化研究[D].浙江理工大学.2015
[4].赵燕伟,盛猛,李廷,王欢.皮革切割力与吸附力理论研究[J].机床与液压.2012
[5].魏德武.皮革排版和切割设备[J].家具.2011
[6].余亮英,朱海红,程祖海,曹华梁.TEACO_2脉冲激光皮革切割工艺试验研究[J].中国皮革.2007
[7].石磊.皮革切割CAM系统中图像分割问题的研究[D].首都师范大学.2004