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论文范文参考5例「计算机论文」
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  • 论文编号:el2021072415582922522
  • 日期:2021-07-24
  • 来源:上海论文网
计算机论文范文在哪里找?目前计算机主机装配过程绝大多数采用的是人工流水线装配,随着社会发展,工业化进程加速,传统的流水线越来越暴露出人力资源成本过高,工人重复劳动量大,劳动强度高,装配质量不可靠等缺点。机械化生产线的诞生极大地解放了劳动生产力,但机械化生产线是严格按照预先设计好的操作动作和流程,依靠各类传感器控制机器人完成固定动作,对工件上料位置、方向都有非常严格的要求,从而在一定程度上局限了这种装配方式的推广应用,此外,机械化生产线还存在装配耗时长,易发生卡顿等问题。计算机主机装配生产线定位精度高,产量大,种类多,寻找一种合适的装配定位技术对提高计算机主机装配过程的智能化、柔性化具有重要意义。本文为大家提供了篇关于计算机方面的范文,供大家参考。

 

计算机论文范文一:基于机器视觉的计算机主机装配定位技术研究

 

本文研究了基于机器视觉计算机主机装配生产线定位技术,首先,通过对CPU、内存条、CPU散热器的定位特征研究,确定了CPU装配以内框边缘直线构造四边形中心用于定位;内存条分别以端口位置特征直线段中点,卡槽处特征直线用于装配位置和角度定位;CPU散热器以螺孔中心用于装配定位。其次,针对装配定位关键点和难点,图像处理算法上提出了基于最小二乘法拟合直线和椭圆的改进算法,通过仿真发现直线拟合改进算法对于提升角度精度有显著作用,椭圆拟合改进算法在精度和稳定性上的提升较为明显。针对CPU散热器安装定位中,多个无重叠视野相机之间需要参数标定,提出了一种多相机无重叠视野下自标定方法,并现场实验验证,该方法能满足工程所需的精度要求。最后完成了各工位视觉系统硬件设计,选型,安装和调试。开发了个工位视觉系统个工位定位软件,并应用于工程现场,通过试运行满足定位技术要求。主要完成工作如下:1、开展了计算机装配过程中CPU、内存条、CPU散热器装配特征研究,根据实物和图像的几何特征,确定了CPU装配以内框边缘直线构造四边形中心用于定位;内存条分别以端口位置特征直线段中点,卡槽处特征直线用于装配位置和角度定位;CPU散热器以螺孔中心用于装配定位。进一步分析了定位特征区域的图像特点,联系实际生产技术要求提出了本文所需解决的难点和关键点:第一,设计满足定位精度要求的几何特征拟合算法;第二,对视野不重叠多相机参数标定;第三,选取合理视觉系统零部件以及不同打光方式获取所需高质量图像。2、在深入研究最小二乘法原理及优缺点的基础上,提出了采用对较小的残差平方赋予较大的权重系数,对较大的残差平方赋予较小的权重系数的方式进行最小二乘直线拟合的改进;对改进的算法原理和流程进行了详细说明,进而通过在空白图像中生成一组标准直线点的数据以及在其周围按照高斯分布添加噪声点用于改进算法拟合点的精度进行验证,结果证明在角度精度的提升方面对比传统算法精度提升近1倍。提出了一种基于最小二乘拟合椭圆的改进算法。针对传统最小二乘法拟合椭圆过程中离群点和噪声点对椭圆方程拟合结果影响大、算法抗干扰性差的问题,根据椭圆的几何特性,提出一种针对用于拟合曲线的点的阈值筛选方法,通过对点的筛选,剔除离群点,噪声点和对拟合贡献率低的点,从而达到提高拟合精度,解决实际工程中算法稳定性差的,错误率高的问题。并且通过实验仿真,算法拟合结果在长宽比,倾斜角等几何特性相对传统的拟合更接近真实边缘,提升了装配精度和系统稳定性。
论文范文参考
传统人工计算机装配流水线
摘要
Abstract
第一章绪论
    1.1课题来源
    1.2研究背景及意义
    1.3装配定位关键技术研究现状
        1.3.1装配领域视觉应用
        1.3.2视觉定位算法
        1.3.3视觉系统全局标定
    1.4主要工作内容与安排
第二章计算机主机装配视觉定位特征研究
    2.1计算机主机装配特征研究
        2.1.1CPU定位特征研究
        2.1.2内存条定位特征研究
        2.1.3CPU散热器特征研究
    2.2小结
第三章定位算法研究
    3.1图像预处理
        3.1.1图像滤波
        3.1.2图像二值化
    3.2边缘检测算法
        3.2.1边缘检测算法特点
        3.2.2边缘检测算法应用
    3.3轮廓提取与轮廓筛选
    3.4最小二乘直线拟合及其改进算法
        3.4.1最小二乘直线拟合算法
        3.4.2最小二乘直线拟合算法的改进
        3.4.3改进最小拟合二乘法仿真
    3.5最小二乘椭圆拟合算法及其改进
        3.5.1最小二乘椭圆拟合算法
        3.5.2最小二乘椭圆拟合算法的改进
        3.5.3改进椭圆拟合算法仿真
    3.6小结
第四章一种基于目标自身特征多相机全局自标定方法
    4.1多相机全局自标定方法
    4.2实验验证
    4.3小结
第五章装配技术实现
    5.1视觉定位系统设计
        5.1.1光源以及照明方式选择
        5.1.2光学镜头选择
        5.1.3摄像机选择
    5.2计算机主机各视觉定位工位视觉系统设计
    5.3CPU散热装置装配定位技术实现
    5.4CPU装配定位视觉系统设计及实现过程
    5.5内存条装配定位视觉系统设计及实现过程
    5.6小结
第六章总结和展望
    6.1总结
    6.2展望
参考文献

 

计算机论文范文二:基于计算机视觉的人体行为识别方法

 

随着科技进步与计算机行业的蓬勃发展,人体行为识别技术在视频监控、以及人机智能交互等领域的有着非常广泛应用与实际意义,该技术目前已成为计算机视觉领域的研究热门。本文在这样的大环境背景之下,对基于计算机视觉的视频人体行为识别方法进行一些探讨。本文在领域内的许多科研人员的研究基础之上对其进行的一些改进型的尝试。虽然实验环境与结果存在着许多的不足之处,但依然取得了一定的研究成果。本文提出了一个基于DT与Semi-NBC混合模型的人体行为识别方法。该方法主要是将密集轨迹与半朴素贝叶斯分类器相结合所设计的。运动特征检测模块主要是通过计算视频中的时空兴趣点的光流中值来得到特征点的运动信息,继而在连续的L帧图像上构成一段轨迹向量,利用轨迹向量即可进行接下来的特征提取操作。特征提取模块主要是通过轨迹向量来计算HOG、HOF、MBH等特征描述符,然后对轨迹信息所提取出来的特征,再利用RootSIFT方法进行归一化处理。最后特征分类模块主要是先对上述归一化处理的特征执行PCA降维,接着使用FV方法对从视频中提取的运动特征进行编码,在特征分类模块中,再使用半朴素贝叶斯分类器进行训练识别分类。实验结果表明,本文提出的方法在行为识别方面取得了较好的效果,比传统的密集轨迹算法有更好的性能。本文提出的方法虽然取得了一定的成果,但是行为识别技术的工业应用是要走进千家万户的并且要求其能够在复杂的环境之下工作,虽然行为识别技术在国内外已经被研究多年,但是至今仍然还是处于实验室数据集测试阶段,没有被真正的实用化和产业化。因此,基于计算机视觉的人体行为识别方法还需要进一步的研究与完善。随着深度学习技术的发展,以及计算能力的进步,基于深度学习的视频人体识别方法的研究也越来越受到科研人员的重视,且识别效果也越来越好。随着科学技术发展的日新月异,相信在未来的某一天,该技术所搭配的市场产品也一定会越来越完善,人们有理由相信未来计算机视觉技术日趋成熟的条件之下,各种各样的基于计算机视觉所打造的产品会在未来的人类生活工作中发挥更大的价值与作用。
计算机论文范文
基于机器视觉智能化装配流水线
摘要
abstract
第一章绪论
    1.1研究的背景和意义
    1.2国内外研究现状和发展趋势
    1.3本文所做的主要工作
    1.4本文的组织结构
第二章基于计算机视觉的行为识别理论
    2.1基于计算机视觉的人体行为识别
        2.1.1人体行为识别的发展背景
        2.1.2基于计算机视觉的人体行为识别的发展现状
    2.2数字图像处理
        2.2.1RGB颜色空间
        2.2.2灰度图边缘检测
        2.2.3RGB图像边缘检测
        2.2.4图像去噪
    2.3目标特征检测
        2.3.1光流理论
        2.3.2光流场理论
        2.3.3光流法的假设条件
        2.3.4光流计算方法
        2.3.5基于光流法的特征检测
    2.4目标特征提取
        2.4.1HOG特征
        2.4.2HOF特征
        2.4.3MBH特征
        2.4.4DenseTrajectory特征
        2.4.5PCA算法
        2.4.6FisherVector
    2.5行为特征分类理论
    2.6本章小结
第三章基于朴素贝叶斯与半朴素贝叶斯图像识别比较
    3.1朴素贝叶斯分类器NBC
    3.2半朴素贝叶斯分类器SEMI-NBC
    3.3图像识别方法流程
    3.4图像预处理与特征提取
    3.5实验目的与实验设置
    3.6实验结果和分析
    3.7本章小结
第四章基于DT与Semi-NBC混合模型的行为识别
    4.1模型架构
        4.1.1总体框架
        4.1.2运动特征检测
        4.1.3目标特征提取
        4.1.4目标特征分类
    4.2实验过程
        4.2.1数据集
        4.2.2参数设置
    4.3实验结果和分析
    4.4本章小结
第五章基于计算机视觉的行为识别系统实现
    5.1需求分析
        5.1.1行为识别系统的目标分析
        5.1.2行为识别系统开发运行环境分析
        5.1.3行为识别系统功能与性能分析
    5.2总体设计
        5.2.1总体流程设计
        5.2.2功能模块设计
    5.3系统实现
    5.4测试结果与分析
    5.5本章小结
第六章总结与展望
参考文献

 

计算机论文范文三:基于计算机视觉的薇甘菊自动监测方法研究

 

本文分别基于野外薇甘菊高光谱图像和可见光下高清彩色图像进行薇甘菊识别方法研究,以实现薇甘菊实时监测。通过研究,得到如下结论:(1)基于高光谱图像的薇甘菊识别方法研究:在处理高光谱数据时,预处理、降维和分类器是实现可靠的识别精度和效率的基础。提出了5种预处理方法,主成分分析方法和3个分类器,以不同的组合方式处理从野外采集到的138维薇甘菊高光谱数据。经训练、验证和测试,SG-PCA-RF和SG-PCA-SVM是两种潜在可用于野外薇甘菊高光谱监测的识别方法。SG平滑消除了光谱数据中高频噪声的干扰,提高了光谱信噪比;PCA减少了特征集的维数并保留了大部分数据集信息;RF具有较好的识别准确性和一致性;SVM识别薇甘菊耗时短且能保证一定的识别准确率。(2)基于高清彩色图像的薇甘菊识别方法研究:由于高光谱仪价格昂贵且高光谱图像的空间像素普遍不高,为满足野外薇甘菊大范围高精度监测的需求,采用无人机携带高清相机采集野外薇甘菊和其他外来入侵植物图像,构建了基于深度学习的卷积神经网络模型MMNet和IAPSNet对图像中的薇甘菊和其他外来入侵植物目标进行识别。经训练、验证和测试,MMNet对薇甘菊测试集的400个样本识别准确率高达94.50%,总耗时10.369S。IAPSNet对外来入侵植物测试集的893个样本进行识别,准确率为93.39%,总耗时仅1.8846S。此外,与其他主流卷积神经网络网络模型进行定量分析对比,MMNet和IAPSNet均具有较好的识别准确率和效率(耗时短),而且可重复性好。另外,IAPSNet还成功应用于4块不同区域的多外来入侵植物物种监测。研究结果为薇甘菊及其他外来入侵物种智能监测和预警系统的开发提供了一定的理论和科学依据。
摘要
Abstract
第一章绪论
    第一节研究意义
    第二节国内外研究现状和研究进展
        一、光谱分析技术在外来入侵植物监测上的应用
        二、图像智能识别技术在植物监测上的应用
    第三节本研究的特色
第二章基于高光谱图像的薇甘菊识别
    第一节引言
    第二节实验材料
        一、数据采集
        二、数据分析软件
        三、高光谱数据样本获取
    第三节实验方法
        一、高光谱数据预处理
        二、特征降维
        三、分类器
        四、评价函数
    第四节结果与讨论
        一、预处理结果
        二、组合模型
    第五节结论
第三章基于高清彩色图像的薇甘菊识别
    第一节引言
    第二节实验材料与方法
        一、数据采集
        二、实验方法
    第三节结果与讨论
        一、MmNet模型
        二、IAPsNet模型
        三、IAPsNet的应用
    第四节结论
第四章结论与展望
参考文献

 

计算机论文范文四:基于计算机视觉的高电压实验室人身安全保护监控系统的研究

 

本文设计开发了一种应用于高电压实验室的人身安全保护监控系统。本系统基于计算机视觉技术,具有运动目标检测、跟踪和测距等功能,弥补了传统的高电压实验室人身安全防护的短板。在运动目标检测方面,本文介绍了光流法、帧间差分法、一般背景差分法和混合高斯模型背景差分法,并通过理论分析和实验验证了这些方法的优点和不足。针对混合高斯模型背景差分法的计算量过大和阴影影响的不足提出了相对应的解决改进的方法。在计算量不足的方面,本文米用了ZoRANZIVkoVIC所提出的为混合高斯模型引入最大后验概率估计以减少计算量的方法[55],并在此基础上将灰度参数与S分量相融合形成新的输入参数,将混合高斯模型差分法改进为基于双参数的混合高斯模型差分法解决阴影问题,最后通过实验验证。在运动目标跟踪方面,本文介绍了MeAN-SHIFt目标跟踪方法的基本原理,并将传统算法改进为基于二维直方图反向映射MeAN-SHIFt跟踪算法。之后通过实验验证了采用H-V分量的二维直方图法所获得概率密度图像,相对于H分量的直方图法所获得的概率密度图像要更加准确,可以有效减少了背景图像对Mean-SHIFt目标跟踪算法的影响。最后结合混合高斯模型背景差分法自动获取跟踪目标,实现了多运动目标的自动检测与跟踪。本文的最后展现了系统制作过程中硬件选择、软件开发环境架构、界面设计、程序加速、人体检测和声光报警器等细节。根据对系统的实际检测的结果,验证了系统设计的实用性。
摘要
Abstract
第一章绪论
    1.1选题背景与意义
    1.2高电压实验室人身安全防护措施国内外现状
        1.2.1高电压实验安全防护措施国外现状
        1.2.2高电压实验安全防护措施国内现状
    1.3目前高电压实验室人身安全防护的不足
    1.4基于计算机视觉的目标检测与跟踪技术的发展与应用
    1.5本文主要研究思路
    1.6本章小结
第二章基于计算机视觉的高电压实验室人身安全保护系统结构设计
    2.1系统应用环境分析
    2.2系统结构
    2.3系统判断逻辑
    2.4视频图像处理关键技术要求
    2.5本章小结
第三章基于计算机视觉的高电压实验室人身安全保护系统软件设计与改进
    3.1相关算法的研究
        3.1.1图像去噪相关算法研究
        3.1.2运动目标检测相关算法研究
        3.1.3Mean-Shift目标跟踪算法研究
    3.2部分算法的改进
        3.2.1基于双参数匹配判断的混合高斯模型背景差分法
        3.2.2基于二维直方图反向映射Mean-Shift跟踪算法
    3.3系统软件基本流程设计与实现
    3.4本章小结
第四章基于计算机视觉的高电压实验室人身安全保护系统制作与应用
    4.1硬件选择与搭建
    4.2应用程序开发
    4.3系统检测
    4.4系统优化
        4.4.1系统程序加速
        4.4.2优化系统运动检测与跟踪的判断条件
        4.4.3提高双目摄像头测距精度
    4.5本章小结
第五章总结与展望
    5.1内容总结
    5.2本文创新点
    5.3课题展望
参考文献

 

计算机论文范文五:面向水电站监控中心计算机CPU冷却装置的压电泵研究

 

本文结合江西中电投峡江发电有限公司的实习经历,发现水电站监控中心存在室温过高及监控系统计算机散热性能不佳的问题。这势必存在影响计算机监控系统稳定运行的隐患,若发生故障将造成巨大的损失。随着科技日新月异的发展和进步,新型智能材料也逐渐应用到各个领域。本文结合微纳驱动实验室平台,将新型压电材料应用到压电泵中与散热器组成了散热装置。与传统电磁泵相比,压电泵具有集成度高、体积小、发热量少、能量转换效率高的优点。本文主要内容,总结如下:1、介绍了CPU几种冷却方式,其中风冷散热自身存在散热能力有限的缺陷,其次采用的机械马达转子高速在旋转时也会产生大量热量,大的噪音也会让人感到不舒适。半导体散热存在模块表面低温处容易结露的问题,这样会存在损坏器件的安全隐患。前人也研究过压电泵应用到CPU冷却系统中,其采用的伞形阀结构,压电泵启动需要另外加入驱动电源在驱动电压频率为100Hz以上时才输出较大流量;2、通过了解正逆压电效应的原理与压电材料的特性,选择了PZT-5型压电陶瓷材料,其具有耦合系数高、损耗低、功率高介电常数低的优点。分析压电振子四种振动模态,其中TE模态是弹性波传播方向与电场方向平行,产生纵向效应符合实验要求,选取TE振动模态。列举压电振子的三种支撑方式,简支边支撑方式使得压电振子产生较大的弯曲变形,固定也较简单符合本实验的压电泵。根据压电振子力矩平衡图,公式推导压电振子变形挠曲线方程,选择直径为35mm厚度0.1mm铍青铜作为压电振子的基板材料。利用ANSYS软件仿真分析得到对压电振子的前四阶振型,其中一阶振型产生的挠度是从压电振子最边缘部分到圆心位置逐渐递增,呈拱形变形结构。压电振子逆压电效应仿真,得到电压与中心位移的关系,与模态仿真分析压电振子状态相同,在220V电压效应下,压电振子中心位移达到181μm。理论推导压电泵极限流量与频率和压电振子中心位移关系式,MATLAB计算得到三者之间关系曲线,在50HZ,220V电压驱动下,压电泵的理论极限流量288ml/min;3、设计了压电泵的整体结构,主要由泵体、泵盖、压电振子、单向截止阀、进出口管、紧固螺丝钉部件构成。提出一种新型截止阀,理论分析截止阀的性能与材料属性、悬臂的长度和宽度及阀的厚度的关系,模态分析不同厚度截止阀阀片的运动状态。讨论了轮式阀滞后性对压电泵性能输出的影响;4、MEMS技术加工了压电振子,主要包括PZT键合工艺、减薄工艺、光刻工艺、溅射工艺,压电泵体进而泵盖采用3D打印技术,截止阀采用PET薄膜材料,采用激光打标技术,在激光切割PET薄膜时,要综合考虑切割速度和时间,截止阀装配时使用工装压头压紧截止阀使得与泵体槽贴合更紧密
摘要
Abstract
第一章绪论
    1.1研究背景
        1.1.1水电站监控中心发展历程
        1.1.2监控中心计算机CPU温度过高原因
    1.2CPU冷却方式
        1.2.1风冷散热
        1.2.2半导体散热方式
        1.2.3液体喷射冷却
        1.2.4水循环冷却
    1.3压电泵的研究现状
        1.3.1压电泵的分类
        1.3.2压电泵国外研究现状
        1.3.3压电泵国内研究现状
    1.4本文研究的意义及主要内容
第二章压电振子理论分析
    2.1压电材料简介
        2.1.1压电效应
        2.1.2压电材料及选择
    2.2压电振子建模与振动分析
        2.2.1压电振子的构成
        2.2.2压电振子的振动模态
        2.2.3压电振子的支撑方式
        2.2.4压电振子变形挠曲线方程
        2.2.5压电振子模态分析
        2.2.6压电振子中心位移仿真
    2.3压电泵的极限输出流量
    2.4本章小结
第三章压电泵结构设计与性能分析
    3.1压电泵结构及工作原理
    3.2泵腔高度与输出性能关系
    3.3截止阀结构的设计与研究
        3.3.1截止阀种类
        3.3.2改进后的截止阀
    3.4轮式悬臂梁阀对性能的影响
        3.4.1截止阀的运动分析
        3.4.2轮式悬臂梁阀的仿真分析
        3.4.3截止阀滞后性对压电泵性能的影响
    3.5本章小结
第四章压电泵样机的制作
    4.1压电振子的MEMS工艺研究
        4.1.1键合工艺
        4.1.2PZT减薄工艺
        4.1.3光刻工艺
        4.1.4溅射工艺
    4.23D打印压电泵
    4.3截止阀的制作
    4.4压电泵的装配
    4.5本章小结
第五章压电泵的性能测试
    5.1压电振子中心位移测试
    5.2压电泵性能测试
        5.2.1压电泵流量测试平台
        5.2.2压电泵压力测试平台
    5.3压电泵腔高对性能影响实验
    5.4不同截止阀的性能测试
        5.4.1不同厚度截止阀对性能影响
        5.4.2有无环形截止阀垫圈压电泵性能对比
    5.5CPU冷却装置的实验测试
        5.5.1CPU水冷装置结构
        5.5.2CPU水冷装置实验测试
    5.6本章小结
第六章总结与展望
    6.1总结
    6.2展望
参考文献
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