基于多智能体技术的日用瓷检测分类方法研究

摘要

由于生产过程中环境和材料等因素影响，陶瓷产品会出现不同程度和不同种类的缺陷比如裂纹、斑点、熔洞、变形等。人工辨别和分类会导致生产效率低下。为了提高陶瓷产品质量等级分类效率和智能化程度，本文提出了基于多智能体日用瓷检测分类方法，实现了日用瓷检测分类智能化自动化。具体成果如下：
　　1.搭建了日用瓷缺陷检测系统硬件和软件平台包括检测流水线、光照系统、上位机显示平台以及分类软件算法，构建了基于多智能体日用瓷检测分类系统方案，设计了日用瓷质量等级分类功能模块。
　　2.将数字图像处理技术作为多智能体视觉无损检测技术，检测日用瓷缺陷并进行数据分析，获得了日用瓷几种主要缺陷的检测方法。针对日用碗具的几种常见缺陷裂纹、落渣、碗口变形、缺口和烤花粘釉进行检测，利用图像处理技术对碗具边界进行提取，定位碗口圆心，通过确定与标准圆心的偏离度来判断变形，效果良好；通过线性灰度值拉伸增大对比度，利用拉普拉斯点检测算子进行提取内部缺陷来判定落渣和裂纹；分析边界上各个点与圆心的关系，借助半径曲线、半径残差曲线以及半径残差幂指数曲线等多种方案给出缺口和花纹出界的判定依据。
　　3.根据获得的各种缺陷检测数据运用卡尔曼滤波和 C4.5决策树算法的结合完成日用瓷质量等级的分类。首先对检测异常数据进行平滑滤波处理并仿真，然后对处理后的数据运用 C4.5决策树算法建立缺陷等级树，按照事先约定的判定规则进行等级的分类，忽略日用瓷如烤花粘釉这类并不影响日常使用的缺陷，细分质量等级。
　　通过将上述方法应用于陶瓷产品检测与分类，结果表明该方法在日用瓷检测与分类中应用效果良好。这将为实现陶瓷产品检测与分类智能化自动化，提高陶瓷企业的生产效率和陶瓷产品质量，促进中国陶瓷工业的发展，具有重要的理论意义与工程应用价值。

目录

声明

1 引言

1.1本文研究背景及意义

1.2智能体技术国内外研究现状

1.3 图像处理技术在智能体视觉系统中的研究现状

1.4本文创新点

1.5本文主要内容

2 多智能体技术

2.1智能体基本理论

2.2智能体研究内容

2.3智能体常用分析方法对比

2.4多智能体系统设计与传统控制系统区别

2.5本章小结

3 智能体检测分类系统

3.1智能体硬件平台

3.2数字图像处理的基本理论

3.3基于多智能体日用瓷检测分类体系结构和分类算法

3.4本章小结

4 日用瓷智能体视觉检测方法

4.1图像提取和预处理

4.2裂纹落渣检测

4.3碗口变形检测

4.4烤花粘釉检测

4.5本章小结

5 日用瓷质量等级分类实例

5.1异常数据处理

5.2决策分类

5.3本章小结

6 结论

致谢

参考文献

附录：攻读硕士期间发表的论文