運用類神經網路於工業製程影像定位之研究

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王耀成(Yao-Cheng Wang) 查詢紙本館藏

畢業系所

機械工程學系在職專班

論文名稱

運用類神經網路於工業製程影像定位之研究
(A Study of Image Navigation in Industrial Process by Artificial Neural Network)

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摘要(中)

隨著科技進步與市場型態的改變，自動化生產已經廣泛應用在各種不同的行業，為了更加提升自動化系統在製程上的生產效率，德國於2013年提出工業4.0的高科技計畫，而工業4.0是指將現有的工業技術與市場銷售進行整合，透過物聯網(Internet of Things)與大數據(Big Data)分析來進行即時的狀態監控，建立具有適應能力的智能型工廠。
本研究利用類神經網路系統快速計算的功能，將自動化影像系統處理的流程以智慧型的方式來進行數值的計算，建立一套能提高生產效率且具有二維條碼辨識功能的影像系統，並實際探討影像系統與類神經網路系統未來發展的可能性。

摘要(英)

As technology advances and changes in market patterns, automated production has been widely used in various industries, in order to further enhance the automation system’s production efficiency in the process, Germany proposes a high-tech project for Industry 4.0 in 2013, Industry4.0 refers the integration of existing industrial technology and marketing,through the IE of things and big data for real-time status monitoring, build a smart factory with adaptability.
This study uses a neural network system fast calculation function, The process of automated systems perform numerical calcilations in a smart way, bulid an automated systems have barcode recognition function and improves production efficiency, practical exploration development of image systems and neural network systems in the future.

關鍵字(中)

★ 機器視覺
★ 工業4.0
★ 自動化系統
★ 類神經網路系統

關鍵字(英)

★ Vision Machine
★ Industry4.0
★ Automated System
★ Neural Network

論文目次

中文摘要 I
英文摘要 II
誌謝 III
目錄 IV
圖目錄 VIII
表目錄 XI

第一章緒論 1
1-1 研究動機 1
1-2 研究目的 1
1-3 論文架構 2
1-4 文獻探討 3
1-4-1 機器視覺與影像處理於自動化生產之應用 3
1-4-2 類神經網路系統 4

第二章影像系統 6
2-1 影像系統簡介 6
2-1-1 影像伺服 6
2-1-2 攝影機架設方式 7
2-1-3 空間座標轉換 8
2-2 影像變形 8
2-2-1 影像失真類型 8
2-2-2 影像失真校正 9
2-3 影像處理流程 15
2-3-1 影像二值化 15
2-3-2 影像型態分析 16
2-3-3 膨脹與侵蝕 16
2-3-4 開放運算與封閉運算 17
2-4 邊緣偵測 18

第三章類神經網路系統 20
3-1 類神經網路理論 20
3-2 類神經網路系統分類 23
3-3 倒傳遞類神經網路學習流程 26
3-4 倒傳遞類神經網路演算法 27

第四章實驗設備與方法 32
4-1 實驗設備 32
4-2 硬體設備 32
4-2-1 影像擷取裝置 32
4-2-2 影像系統平台 33
4-3 軟體程式 34
4-3-1 圖形化程式編譯平台 34
4-3-2 類神經網路模擬軟體 35
4-4 實驗流程 36
4-5 影像校正 38
4-5-1 計算像素 38
4-5-2 影像特徵分析 39
4-5-3 特徵座標定位 41
4-5-4 計算位移量 43
4-6 影像系統模擬 45
4-7 類神經網路系統模擬 46

第五章實驗結果與討論 48
5-1 類神經網路系統測試結果 48
5-1-1 不同演算法之數據分析 48
5-1-2 不同演算法之數據準確率 49
5-2 網路參數的調整與測試 50
5-2-1 LM演算法不同神經元數之數值分析 50
5-2-2 BR演算法不同神經元數之數值分析 51
5-2-3 最佳網路學習架構 52

第六章結論與未來展望 54
6-1 結論 54
6-2 未來展望 55

參考文獻 57
附錄一影像系統模擬數據表 63
附錄二 LM演算法神經元數(10)模擬數據表 75
附錄三 BR演算法神經元數(10)模擬數據表 78
附錄四 SCG演算法神經元數(10)模擬數據表 81

參考文獻

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指導教授

黃衍任

審核日期

2018-6-27

推文