基于HOG和SVM的螺栓质量智能检测技术研究开题报告

1. 研究目的与意义

在经济飞速发展的今天，质量问题已经成为了全世界关注的焦点。而产品质量管理技术经过多年的发展已经很完善,基本可以实现从原材料到成品的全链条的质量管理和追溯。而质量检验工作对产品质虽既起着把关作用，又起着预防的作用。对上一过程进行严格检验，把好质量关， 同时就是下一过程的预防，防止将不合格品转入下过程。 通过检验把好成品出厂的质量关，就可以防止不合格品流入市场。更进一步把企业质量检验信息及时报告和反馈，为企业研究和解决质量问题提供依据，以利于不断改进和提高产品质量，提高企业经济效益和社会地位。

质量检测是质量控制的关键环节，是一个动态的系统工程。hog和svm模型作为一种建立在统计学习vc维理论和结构风险最小化原则基础上的新型机器学习方法，在解决非线性和高维模式识别问题等方面具有较强优势，被广泛应用于产品质量检测方面。

2. 研究内容和预期目标

1、研究内容：利用hog和svm模型进行螺栓产品质量的智能检测

2、关键问题：hog特征的提取与svm模型参数调整

3、写作提纲：第一部分，简述hog和svm定义概要，分析此模型作用及意义，对比国内外研究现状，；第二部分，介绍螺栓在iso国际标准中规定的标准，并阐述hog和svm模型的基本理论，分析模型优缺点；第三部分，建立模型并根据螺栓训练集输入数据，分析试验结果，找出最优参数模型；第四部分，总结与展望。

3. 国内外研究现状

目前国内货运铁路常用的tfds系统中，对螺栓进行故障自动检测的算法通常针对于心盘螺栓，未兼顾其他关键部件的螺栓检测。实现螺栓的自动识别、分类的关键在于其特征的提取，图像特征提取对月标识别的速度和准确度有决定性的影响。日前目标自动识别中较为成熟的应用有行人检测、人脸检测和车辆检测等,其常用的图像特征有矩特征、边缘轮廓特征、类harr特征 方向梯度直方图颜色特征等。其常用的分类方法有bp神经网络、集成学习(adaboost)、支持向量机 (support vector machine ,svmi)等算法。

武晋伟（2018）在《升船机螺母柱螺旋曲面检测方法》中使用激光跟踪仪,通过数模对比法实现对螺母柱拼装后螺距、拼装后螺纹面共面度的检测，最终满足实际工程要求。 魏仁哲（2015）在《螺母熔焊质量的快速检测系统》一文中利用新型非接触检测方式，,阐述了对螺母熔焊质量检测的工艺要求,plc输入输出的分配,plc编程过程中使用区域复位zrst指令,比较cmp指令完成对质量检测的控制,完成了对螺母熔焊质量的检测。 胡金光（2020）在《浅谈凸焊螺栓螺母检测方法》中通过对现代汽车制造企业中所应用的传统白车身凸焊检测方法的介绍,进而引出压力检测方面的优势,通过对压力检测的特性以及检测原理分析,确定压力检测凸焊质量的应用。 邢佳荣（2019）等在《基于机器视觉的产品质量检测》中以螺母为研究对象对此进行图像处理和特征提取算法。采用了一种用于检查螺母是否合格的自动检测系统,该系统基于使用相机捕获数据并使用专门为此目的开发的计算机视觉算法研究螺母特征。 唐慧（2014）在《台达dmv视觉系统在螺母缺陷检测中的应用》中应用台达dmv视觉系统检测螺母，从螺母螺纹有无、内径尺寸测量、瑕疵缺陷检测三方面要求入手，分析检测需求，设计最佳的解决途径，为客户解决了人工检测效率慢、检测质量不高的弊端，具有极高的现实推广意义。 陈长征、张赫（2019）在《基于smote和cart决策树的螺栓打紧质量异常检测》中提出了一种基于smote算法和cart决策树的螺栓打紧质量异常检测模型。该方法采用smote过抽样算法处理螺栓打紧工艺数据类间不均衡问题,在此基础上建立cart决策树模型对打紧工艺的特征信息进行数据挖掘,诊断螺栓打紧质量状态。结合网格搜索和模型交叉验证的参数寻优方法对树深和基尼不纯度的阈值进行参数优化验证，最后,利用参数最优训练模型学习曲线和测试集上roc曲线下面积auc值对模型性能进行评价。实验结果表明,该组合模型具有优异的异常检测精度,研究成果可为螺栓打紧质量状态的诊断提供有力支撑。 楼敏珠、郭韵（2009）在《基于涡流阵列传感器的高强度螺栓扫描检测成像系统设计》中提出一种基于涡流传感器阵列的扫描成像检测系统，用于检测高强度螺栓头杆结合部裂纹，大大减小了机械结构的复杂性，降低了误检率。 艾延廷（2020）等在《基于非线性阻尼识别的螺栓连接检测技术》中基于系统动力学特性与经验模态分解(emd)相结合的方法,确定出用于阻尼识别的系统敏感固有频率。以l型梁为研究对象进行实验,并利用希尔伯特变换方法和建立的非线性阻尼识别公式,得到系统的黏性阻尼比以及非线性阻尼比，研究验证了基于非线性阻尼变化检测螺栓连接质量的有效性。 王佳佳、周炳海（2020）在《发动机装配线螺栓静态扭矩检测过程的改进》中设计制作了专用的螺栓静态扭矩检测工作台,并开发了发动机装配线螺栓静态扭矩检测系统。该系统优化了螺栓静态扭矩数据采集的整个过程,实现了扭矩数据的自动传输、报表的实时生成、特定数据的分类查询与汇总,有效提高了发动机螺栓静态扭矩检测过程的效率。 吕亮（2018）等在《便携式制动盘螺栓裂纹检测装置研制》中研发了一种基于超声波的便携式螺栓裂纹检测装置。该装置采用单晶斜探头,结合stm32、现场可编程门阵列(fpga)硬件技术以及数据处理算法,实现了螺栓裂纹大小及位置的定量检测。 张建国（2015）等在《兆瓦级风力机塔筒高强度螺栓的检测》中采用高强度螺栓在不拆卸状态下先进行超声波检测,在发现缺陷后,再进行渗透检测验证检测结果的方法,能较好地检测发电机组塔筒高强度螺栓质量。 dipl.‐ing. dr. techn. michael reiterer（2020） 在innovative methoden zur prfung und kontrolle der vorspannkrfte in mechanischen verbindungsmitteln中研制了一种带压力指示器的智能机械紧固件和智能电子测量螺母。

bharathi priya, c.;sudha, v（2019）在image processing based fault detection and isolation for mechanical components中提出利用摄像机安装在输送带模块的上方，捕捉螺母和螺栓在输送带上运动的图像。对采集到的图像进行预处理，去除背景噪声，然后对图像进行增强，得到相应的特征，提取感兴趣的区域来测量直径。如果发现机械部件的属性异常，电磁阀会发出电信号，由气缸驱动偏转板。次品由二次传送带进行再配，合格的产品由二次传送带进行包装，通过单片机传送到分离器。通过这种方法，可以识别出有制造缺陷的部件，并将其与装配线隔离。rui-jun yan1（2019）等在quicabot: quality inspection and assessment robot 中描述质量检查和评估机器人的设计和开发，提出了一种由四种传感器和一个移动平台组成的机器人系统，以及相应的五种评估算法。xiaoye shen（2020）等在automatic system design for flange surface quality inspection with a bionic motion-vision paradigm中研究开发一种法兰表面缺陷自动检测系统，这是一种具有仿生运动视觉机电一体化系统的可操作管道，模拟人工检测。模拟人类注意力集中方式的智能决策机制，用于解决复杂模式识别问题。

4. 计划与进度安排

1、2020年11月至12月，拟订提纲。通过学校图书馆书籍、知名网站、杂志以及硕博论文收集相关资料，在学习所有与论题相关知识点的基础上，总结并提炼出提纲，填写开题报告。

2、2021年1月至3月，完成初稿。进一步收集相关资料，按照前期拟订出的提纲，充实论文的内容，并对其加以具体分析论证，完成论文初稿。

3、2021年3月至4月，反复修改初稿。仔细阅读初稿，对其不足之处以及语句不通顺之处进行修改，并查阅近期文献充实论文。

5. 参考文献

[1]武晋伟.升船机螺母柱螺旋曲面检测方法[j].起重运输机械,2018(9):131-134.

[2]魏仁哲.螺母熔焊质量的快速检测系统[j].内蒙古科技与经济,2015(05):76-77 79.