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检测系统设计论文范文1
系统概述
待检测车辆需要经过检测通道，如图1所示。将红外摄像头放置于通道中间，获得车底部热感应图像。为了获取较广的视角以及较小形变的图像，红外摄像头安放的仰角为40°。由于监控室与检测通道的距离较远，且通道数较多，因此需要通过光端机将所获取的视频传输给监控室控制台PC机。检测软件根据本文提出的检测算法对捕获到的图像进行分析，若判断车辆底部藏人则向系统发出报警信号，以便其通过控制安全杆做出相应拦截措施。视频传输示意图，如图2所示。
软件设计
软件设计采取的基本实现策略是先定位后检测。首先进行运动车辆检测，其次根据车辆的自身特征，定位可疑目标在车辆底部可能的藏匿部位。当区域定位完成后，对该区域进行感兴趣区域（RegionOfInterest，ROI）的选取。最后对ROI进行检测，判断是否藏人。检测系统流程图如图3所示。通过对车辆的扫描检测过程，查出藏匿于车底的可疑目标，实现自动检测。
1图像去噪
图像去噪是图像预处理的一个环节，也是整个图像预处理中的关键一步。在对运动车辆定位的过程中，针对车辆与环境对比度大、信息丰富，受噪声影响较小等特点，只需对图像采用常规的均值滤波进行处理。而在检测目标时，为了在去除噪声的同时，最大程度的保存目标的边缘信息，采用了基于开关控制的组合滤波。滤波器的基本思路是将图像划分为三类区域：孤立噪声点区、平坦区和边缘信息区。其主要处理原则为：孤立噪声点区的灰度与其邻域往往有较大的差异，可按照椒盐噪声进行处理，选用中值滤波器；平坦区往往包含高斯噪声，可采用加权均值滤波器加以消除；边缘信息区包含了图像的细节信息，应作为保留区域不做处理。将处理后的三个区域加以合成，即得到了去噪后的图像。
滤波器性能的关键在于分类开关的设计，借用顺序统计滤波的思路，将滤波器设计成N×N的掩模算子，N为奇数，使该掩模在整个图像上滑动，对它所覆盖的图像中的像素点xi进行排序，得到序列x（1），x（2）……x（N^2），利用排序结果设计下面的分类规则：a、b为排序后的位置偏移量，Ta和Tb为阈值。基于开关控制的组合滤波算法就包括这么几个步骤：（1）对掩模覆盖的图像像素点进行排序；（2）利用分类规则进行三个区域划分；（3）对孤立噪声点区进行中值滤波，对平坦区进行均值滤波；（4）将处理后的区域合成，得到去噪图像。
2车辆检测及目标区域的定位
2.1运动车辆检测
对于实时性要求较高的场合，运动目标的检测一般用背景差分法和帧间差分法。背景差分法是利用序列中当前帧图像与背景图像的差分来消除背景、提取运动目标区域的一种技术。背景差分法可根据实际情况设定差分阈值，所得到的结果直接反映了运动目标的大小、形状和位置，可以得到比较精确的运动目标信息，但该方法应用于红外目标检测时易受环境温度、天气等外界条件变化的影响。帧间差分法是利用视频序列中连续的两帧或多帧图像的差异来检测和提取运动目标。该方法对场景的变化不太敏感，适用于动态环境，稳定性好。不足之处是：1）无法抽取完整的运动目标，仅能得到运动目标的边界；2）运动目标提取效果依赖于帧间时间间隔的合理选择。本文针对待检测目标所处背景在短时间内为静态背景，而较长时间内背景会发生动态变化的特点，并结合两种方法的优点，设计出改进的背景差分法。算法原理图如下：其中F(K)为当前帧，B为通过隔帧帧差法求得的当前背景图像，D为差分结果图，R为二值化图像。
该算法继承了帧间差分法对场景变化不太敏感的优点，能准确更新背景差分法所需要的当前背景图，进而提取出完整的运动目标。下面是采用基本背景差分法和改进后背景差分法，在不同时候背景更新保存的背景图片。基本背景差分法在系统长时间运行之后，会出现背景更新出错，检测流程紊乱，从而产生检测系统失效现象。而采用改进的背景差分法，即使是经过长时间运行，系统也能确保背景更新的准确。
2.2目标区域定位
由于运动车辆特性已知，在其运动的过程中，可以通过对目标局部图像进行特征提取，定位可疑区域。目标的一般特征包括点、边缘、区域和轮廓。点特征对图像的分辨率、旋转、平移、光照变化等有很好的适应性，常用的点特征描述算子如SIFT、SURF等都具有很高的精度，但这些算法复杂度高，难以满足实时检测的要求，并且红外图像特征点往往较少，采用点描述算子并不能达到令人满意的效果。因此本文根据实际目标的特性，采用了对线、面特征进行描述的方法来标注运动车辆。运动的车辆受车底传动抽、燃烧室以及空间限制，目标一般躲藏于车厢后轮位置。
为了准确定位目标区域，目标区域进入视场之前的运动车辆局部特征需要重点描述。车厢底部进入摄像头视场时如图6(a)所示。为了提取车辆的直线特征，需要对车底图像进行边缘提取。常见的边缘检测算子有：Laplace、Sobel以及Canny等。由于Laplace算子常常会产生双边界，而Sobel算子又往往会形成不闭合区域，对后面直线检测都会产生不利的影响。
Canny算子克服了上述算子的缺陷，能够尽可能多的标识出图像中的实际边缘，并且能够将较小的间断点进行连接，因此能够形成较为完整的边界线。Canny算子是最优的阶梯型边缘检测算法，本文采用选用Canny算子进行图像的边缘检测。边缘检测结果如图6(b)所示，较为明显且具有特征不变性的为直线边缘。当可能藏人的区域进入摄像头视场时，车底图像的直线特征随之消失（如图6(c)），因此可以利用图像的直线特征来定位后轮检测区域。Hough变换检测直线是较为理想的直线检测方法，由PaulHough于1962年提出。经过Hough变换后，根据已知的目标直线位置、角度、长度，选取符合条件的直线。图6(b)、(c)中白色粗线为所检测出的目标直线。
受环境因素的影响，车底直线特征可能并不明显，因此单一的直线特征提取难以满足检测精度要求，如图7所示情况。实验发现车底面特征不易受到周围环境、温度的影响，因此可以进行面特征提取。选定区域为图6(b)中虚线框内，满足要求的特征为梯度小于一定阈值，即具有平滑特征，判断方法是计数虚线框内边缘点数，判断其是否小于给定阈值。采用Sobel内核计算图像差分其中src为输入图像，dst为输出图像，xorder为x方向的差分阶数，yorder为y方向的差分阶数。
由于当车底藏人时，其进入摄像头视场会阻断车底原有的平滑特征如图6(d)，因此当平滑特征消失时，这时判断是否符合定位位置特征，若符合即可进行定位检测；若车底没有藏人时，车底平滑特征会持续到车尾部位才结束，这时只需判断到达车尾就可以结束检测流程。
实验表明，基于这种车箱底部中间区域光滑特征去定位检测对环境适应能力强，而基于两侧直线特征定位的方法又能够比较准确的定位到目标区域。综合上述两种思路，设计出的定位流程如下图8所示：应用中是否满足直线以及平滑特征是通过检测连续多帧图像来实现的，这样可以尽量减少偶然因素导致的定位失败。
3藏人的检测
3.1基于高亮度特征的ROI的选取
如图9为定位之后的待检测目标图。为了排除车底本身热源的干扰（如车轮）缩小检测范围，必须对原图进行ROI的选取。行进过程中的车轮一般在红外图像中会呈现高亮度特征。基于此特征，从图片左右两侧分别搜索列像素平均灰度值最高的部分（最可能为车轮内钢圈），加上一定偏移量即可求出ROI左边界位置（PositionofLeft，PL）。ROI下边界线也采用同样的方法，上边界采用默认值。当车轮不明显时采用默认感兴趣区域即可下面图9为采用固定ROI选取和基于高亮度特征的ROI提取结果对比。实验表明，这种基于具体特征的感兴趣区域提取方法，对于车轮出现的偏差具有良好的适应性，即使车辆行驶时发生较大的偏移也能做出正确的ROI选取。
3.2目标的检测
对于已知形状、外貌以及姿态等特征目标检测采用特征匹配、直方图反向投影等方法都能取得较为理想的效果。但对于躲藏姿势未知并且本身形状较为模糊的红外目标，采用匹配的方式效果并不明显。
红外目标与目标区域的周围存在一定的灰度差异，改变了原有区域梯度小、较为平滑的特征。针对这种改变采用评价函数f(x,y)对目标区域进行评估，若达到一定的阈值，即可预判车底藏人。评价函数依据不同区域可疑信息权重不一样而选定(ROI内中间部位权重较高、四周权重较低)，表示如下其中T为警戒阈值，Warnflag为预警标志。具体检测步骤如下：
1)对原图的感兴趣区域进行组合滤波处理；
2)对感兴趣区域进行边缘梯度检测(图10)；
3)采用评价函数对目标区域进行评分并判断是否超过给定阈值；
4)重复步骤1-3，若连续三帧超出阈值则发出报警指令，否则表示无人。对应的报警截图如图11所示
实验结果
为了验证系统工作的稳定性以及算法的可靠性，在不同的货检口岸、时间段、天气条件进行了多次实验。测试结果如下。结果表明，在不同月份检测误报率十分低，漏报率也能满足相应指标。设计出的车底藏人自动检测系统有很高的实用价值，达到了预期的目标，说明了这套检测系统的可靠性和准确性。软件界面如图12所示。
检测系统设计论文范文2
通过RS－485总线将智能水位计、智能流量计、墒情传感器与信息采集板相连，构成信息采集单元。它采用低功耗Cortex－M3为控制核心，实现数据的采集与存储。本地通过USB接口或RS－232接口与上位机通信;远程通过GPRS网络或短信方式实时发送数据到数据库服务器，并将数据存储到数据库中。监测系统网络结构图如图1所示。
2系统硬件设计
农作物生长参数监测系统硬件设计由信息采集单元、供电单元、无线传输单元组成。信息采集单元主要完成雨量数据、土壤墒情数据和地下水位数据的采集、处理与存储，同时控制无线传输单元完成数据的发送与信息指令的接收;供电单元为整个系统提供工作电压;无线传输单元完成数据包的发送与控制指令的接收。
2．1信息采集单元硬件设计
信息采集单元主要由智能传感器、STM32F103、FLASH芯片S29AL032D、SRAM芯片IS62WV25616、LCD、触发器HEF4521BT、总线驱动器74HC245PW、232转换芯片MAX3222、带隔离的485收发器ADM2483、供电单元接口电路和MC323接口电路等组成。信息采集单元结构图如图2所示。
2．2供电单元硬件设计
供电单元由单晶太阳能电池板、可编程控制的2A充电电路、12V65AH免维护铅酸蓄电池及LDO压控转换电路等组成。太阳能电池板为铅酸蓄电池充电，同时为系统提供12V的输入电源。当太阳能电池板不工作时，铅酸蓄电池为系统提供12V的外部输入电源，12V的输入电压通过LDO转换电路，实现系统工作需要的+3、+4、+2．5、+5V。其中，+3V为全局电压，保证电路板大部分电路正常工作，包括监测系统上电后的工作电压、系统睡眠状态下的工作电压、时钟工作电压等;+4V是MC323无线通信模块的工作电压;+2．5V是AD转换电路的基准源;+5V是模拟参考电压，为运算放大器和AD电路提供工作电压;同时，输入的12V电压通过稳压电路为智能传感器提供工作电压。供电单元硬件设计结构图如图3所示。
2．3无线传输单元
选用MC323模块作为无线传输单元。该模块集成了基带处理器、射频处理器、MCP存储器和电源管理芯片等功能，同时内嵌TCP/IP协议和支持800MHz的工作频段，能够提供语音传输和短消息发送。将stm32f103的UART3与该模块的串口相连，同时外接SIM卡电路，实现雨量数据、墒情数据、地下水位数据和控制指令的无线发送。无线传输单元结构图如图4所示。
3系统软件设计
3．1采集单元软件设计
采集单元软件设计包括传感器事件、定时事件和命令事件。传感器事件即通过土壤墒情传感器、智能水位计、智能水质传感器和翻斗式雨量计等采集农作物生长环境参数;定时事件指系统将采集到的数据、系统状态、蓄电池电压和设备工作温度等参数定时自记和发送;命令事件指通过上位机软件或LCD液晶屏配置系统工作状态、传感器类型等。当3个事件中的某一事件处理完毕后，判断有无其他事件发生;若有，则进入相应事件处理程序;若没有，则进行现场保护，系统进入待机状态。采集单元软件设计流程图如图5所示。
3．2监测单元软件设计
监测单元通过电话呼叫或短信方式对信息采集单元进行远程唤醒，触发其上电。采集单元上电工作后，响应监测单元命令或按彼此协商好的时间定时上电，定时等待监测单元的命令。当采集的水位、雨量等参数超过设定的阈值时，向数据库服务器发送实时水位等数据或按设定的周期定时发送最新的水位数据、设备状态数据等。系统正常工作时，监测单元各状态之间的转换流程图如图6所示。
4系统测试
采集后的数据经过解析、整编和入库后，通过浏览器可以实时访问数据，而且还能进行历史数据和设备状态的查询。通过该系统，即使在远离观测现场的异地，也能实现对雨量、土壤墒情和地下水位数据的实时采集、存储与发送，真正实现对农作物生长环境参数的远程实时监测。系统测试效果图如图7所示。
5结语
检测系统设计论文范文3
【关键词】PCB；细分驱动；自动光学检测(AOI)；图像识别
电子产品的核心部分——印刷电路板(PCB)，是集成各种电子元器件的信息载体，在各个领域得到了广泛的应用，是电子产品中不可缺少的部分。PCB的质量成了电子产品能否长期、正常、可靠的工作的决定因素[1]。随着科技的发展，PCB产品的高密度、高复杂度、高性能发展趋势不断挑战PCB板的质量检测问题。传统PCB缺陷检测方式因接触受限、高成本、低效率等因素，己经逐渐不能满足现代检测需要，因此研究实现一种PCB缺陷的自动检测系统具有很大的学术意义和经济价值[2]。国内外研究的PCB缺陷检测技术中，AOI（Automatic Optic Inspection自动光学检测）技术越来越受到重视，其中基于图像处理的检测方法也成为自动光学检测的主流。本文通过图像处理技术研究了一种大视场、高精度、快速实时的PCB缺陷自动检测系统，设计了硬件结构和软件算法流程。通过改进的电机驱动方式配合一键式自动检测软件的设计，大大提高了系统的检测速度，对结果分析模块的缺陷识别算法的改进提高了检测结果的准确性。
1.系统结构
PCB缺陷自动检测系统主要由运动控制模块、图像采集模块、图像处理模块、结果分析模块组成。系统工作过程如下：上位机控制步进电机运动，步进电机带动二维平台运动，将CCD摄像机传输到待检测PCB上方，对PCB进行大场景图像采集，采集的图像经过图像采集卡送到上位机，上位机软件对采集的图像进行拼接、图像预处理，对处理的图像进行准确定位并校准，通过图像分割、图像形态学处理等，最后进行模板匹配、图像识别，得出缺陷检测结果。系统设计包括硬件设计和软件设计，系统软硬件相互协调工作构成一个整体。
2.系统硬件设计
PCB缺陷自动检测系统的硬件设计主要包括二维运动平台、电机运动控制板、电机驱动板、CCD摄像机、图像采集卡、PC等，其结构如图1所示。
2.1 CCD摄像机和图像采集卡
CCD摄像机的主要特性参数包括摄像机制式、光敏面尺寸、像素尺寸、分辨率、电子快门速度、同步系统的方式、最小照度、灵敏度、信噪比等。其中摄像机制式和是否在线检测决定了图像采集卡的采样频率，光敏面尺寸、像素尺寸、分辨率以及成像透镜系统的放大率的平衡选择取决于测量范围和测量精度[3]。考虑到以上各个因素以及系统要求，在实验中采用的是广州视安公司的枪式摄像机，该摄像机的特点是数字面阵CCD逐行扫描，提供AV复合视频接口和标准镜头接口，提供VC的SDK软件开发包，方便设计软件处理模块。
图像采集卡，又称视频捕捉卡，是视频卡的一种类型。图像采集卡完成的主要功能是把摄像机的连续模拟视频信号转换成为离散的数字量。其基本原理：从摄像机输出的各种制式的视频输出信号，经过输入选择模块处理后，形成能被图像采集卡识别的视频信号。模拟视频信号经过转换后，存储在卡上的帧缓存存储器内，由计算机CPU通过计算机总线控制具体的图像传递，最终存储在计算机的内存或硬盘，用于图像处理[4]。本设计采用的图像采集卡型号是：NV7004-N，将CCD摄像机模拟信号转化为数字信号传输到上位机实时显示，并能完成图像的抓拍功能。
2.2 电机运动控制器及精密二维运动平台
PCB缺陷自动检测系统的运动控制器为自行设计的MCU控制板，核心芯片为ATMEL公司生产的单片机AT89S52，控制板通过RS-232串行通信接口与上位机进行通信。通过操作人机交互界面对控制板发送命令，控制板输出控制信号以及各种频率的方波信号到步进电机驱动板，以控制步进电机的转速、方向以及移动距离。
二维运动平台由两个日本SUS Corp公司生产的精密运动导轨搭建，运动导轨为滚珠丝杆型，非常精密，误差很小。步进电机与运动导轨相连，从而带动导轨的运动。步进电机为日本TAMAGAWA公司生产的两相四线制混合式步进电机，该型号步进电机运行稳定、噪声小。
2.3 电机驱动
步进电机的驱动实际上就是通过控制步进电机的各相励磁绕组的电流，使步进电机的内部磁场合成方向发生变化，从而使步进电机转动起来。各相励磁绕组的电流产生的合成磁场矢量的幅值决定了步进电机旋转转矩的大小，相邻两合成磁场矢量之间的夹角大小决定了步距角的大小[5]。
在拍数一定的情况下，齿数越多，步距角就越小，但由于受制作工艺的限制齿数不能做得很多，因此步进电机的步距角就不可能很小。改变步进电机的拍数也可以改变步距角，拍数是指完成一个磁场周期性变化所需脉冲数或导电状态，或指电机转过一个齿距角所需脉冲数。当步进电机的相数确定时，拍数也就确定。通过增加步进电机的齿数和相数来减小步距角，步距角减小的度数非常有限，很难满足生产的要求。
细分数越多，电流变化越小，从而大大减少了电机的振荡和噪音。采用阶梯状正弦波对电流进行细分时，阶梯越多(即细分数越多)，波形就越接近正弦波，通入的阶梯电流就越小，步距角也就越小[6]。从而大大减少了步进电机运行时的丢步率，降低了步进电机运行时的噪音和颤动，也使步进电机运行更加稳定，更易于控制。
3.系统软件设计
3.1 系统算法流程
手动检测可以根据需要在采集图像时直接通过控制步进电机运动将CCD摄像头运动到待测PCB板的主要部位，在进行图像处理时也可以根据图像质量来选择与之相适应的图像处理算法来实现，使系统具有交互性。自动检测初始化设置参数后，可以一键实现缺陷检测得出检测结果，减少了操作复杂度，也大大提高了检测的速度，使系统具有自动化、操作简单、速度快等优点。本文结合二者于一体，使PCB缺陷自动检测系统更加优秀，更加实用。
3.2 缺陷检测
当前印刷电路板缺陷检测方法主要分为参考比较法、非参考比较法和混合法三大类，参考比较法将被测图像和参考图像进行特征对特征的比较；非参考比较法不需要任何的参考图像，只是根据先前设计的规则标准来判断出是否有缺陷，如果不符合标准便认为此有缺陷；混合法是参考比较法和非参考比较法综合应用。本文主要使用参考比较法，通过检测PCB图像与标准图像进行对比分析，判断该PCB板是否有缺陷[7]。
3.3 缺陷识别
3.4 结果分析
4.结论
本文基于计算机视觉和图像处理设计了一个印刷电路板(PCB)缺陷自动检测系统，并对其功能进行了验证，实验结果表明该系统界面友好，操作简单，检测方法简单，检测过程迅速，检测结果准确。该系统为PCB缺陷的检测提供了一个很好的解决方案，具有重要的应用价值。
参考文献
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检测系统设计论文范文4
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检测系统设计论文范文5
关键词：机器视觉、校车、异常监测、行为识别
中图分类号：Tp391 文献标识码：A 文章编号：1672-3791（2016）06（b）-0000-00
一、校车异常监测系统的设计背景
近年来，全国各地校车事故常有报道，接二连三的车毁人亡校车交通惨剧引起了全社会对校车安全的高度关注。通过对校车事故的分析，超载是其主要原因；同时我们也发现，由于校车乘客的特殊性，学生在校车上任意走动、打闹等行为导致乘车的不安全情况，也是造成校车事故的重大诱因。
针对这些现象，有关部门也纷纷提出了解决方案。如果每辆校车都配备随车老师，其人力成本是很高的；依靠驾驶员对车内行为进行规范，又会导致驾驶员的注意力分散从而导致行车的危险性；不少校车上也开始安装了监控摄像头，但如果监控系统只能作为事后责任分析与追查用，还是无法落实到实时报警的作用。因此，让视频监控系统能自动识别异常情况并进行报警是非常关键的。
本论文针对这一问题，提出了基于机器视觉的校车异常监测系统的设计思路和实现方法，当出现车内异常情况时能自动报警，为校车行驶安全增加了一重保障。如校车行驶中持续发现过道上有人在走动，那么这辆校车就有可能是超载的；另外，如果在视频中观察到多人在车内站立且长时间聚集在一起时，很有可能发生了打闹行为，也应该及时报警。
二、校车异常监测算法设计
要实现校车异常行为监测，实际上已经转化为人体异常行为监测目标，故需要采用机器视觉技术来进行特征提取和行为识别。总体来说，异常行为检测系统要解决的问题主要包括：①如何进行前景提取，即提取出场景中的运动目标；②如何区分各种人体行为；③如何判断异常行为；④当处于拥挤环境或运动目标受到遮挡时，如何保证检测的可靠性。目前，针对每一个问题，都有相应的一系列理论和实验基础。
根据以上待解决的问题，不难得出人体异常行为检测系统的一般步骤。视频序列的某一帧输入后，首先要对它进行前景提取，即找到运动目标；接着，要对运动目标进行特征提取，即用一些量化的、可以被比较的特征参数来表征该运动目标当前的运动状态；然后，根据提取到的特征参数对运动目标进行行为识别；最后，就能够根据识别出的行为来判断是否异常，如此循环就能依次检测出整个视频序列的异常情况。
1、前景提取方法的选择
目前，对于视频中的运动目标提取，应用较多的主要有三种方法：光流法、帧差法和背景减除法。本文采用背景减除法作为前景提取的方法，其基本思想是首先建立背景图像的参数模型，接着将当前帧图像与背景图像进行差分比较，其中将区别较大的像素区域视为运动物体，将区别较小的像素区域视为背景区域。
2、背景建模方法的选择
背景建模主要有三个要素：第一，如何初始化背景模型；第二，如何判断前景点；第三，如何更新背景模型。根据解决这些问题使用策略的不同，背景建模可分为多种方法，如平均背景模型、单高斯模型、混合高斯模型和VIBE等。通过对比实验，本文采用的VIBE背景建模法得到的前景图像与之前的平均背景法和混合高斯建模得到的前景图像相比，轮廓更加清晰、线条更细腻，对前景目标的区域检测也更为准确。
3、人体特征的提取
可用于检测的人体特征包括外观形状特征和运动特征。外观形状特征指人体轮廓、姿态以及区域颜色等信息。运动特征指光流信息、运动方向、轨迹、速度等。形状特征比较稳定，但运动特征在能见度较低时依然可以分辨，因此，将这两种方法结合是一种不错的选择。本文采用了特征+分类的方法来进行人体异常行为检测，因此选择使用最广泛、且效果较好、速度较快的HOG特征作为前景目标的特征。
4、行为识别方法选取
本文将采用支持向量机分类器来对人体行为进行分类。支持向量机的思想主要可以概括为两点：①对于线性可分情况，它基于结构风险最小化理论在特征空间中建立最优分割超平面。②对于线性不可分的情况，它使用非线性映射算法将低维输入空间中线性不可分的样本映射到高维特征空间令其线性可分。
二、校车异常监测系统设计
本系统主要针对校车内人体的异常行为检测，主要完成的功能是①完成基于视频的监控和采集；②完成基于人体行为状态的标准库设计；③对校车行驶过程中的异常事件进行分类，并抽象出若干类异常行为状态，如异常走动、乘客聚集、异常站立等；④基于人体行为状态标准库的匹配，自动分析出校车内的异常状态；⑤完成异常事件的归类与整理，并能够自动报警。
系统的总体设计，程序读入视频序列以后，首先对其背景进行建模，通过背景减除法得到前景图像；接着提取出前景图像的Hog特征，采用事先训练好的HMM分类器来进行识别是否发生异常行为，若是则自动报警，否则继续读入下一段视频。
1、HOG特征提取
HOG特征，即方向梯度直方图的提取是从局部到整体的一个过程，其计算流程如下：
① 归一化图像：本文采用平方根计算对RGB色彩空间的输入图像进行伽马矫正，实现彩色图像到灰度图的转换，同时减少色彩信息对后续操作的影响，提高了检测的准确率。
② 梯度计算：梯度的实质是图像的一阶微分，在实际应用中，一般通过图像与梯度算子的卷积来实现梯度计算。目前，常用的梯度算子有Perwitt算子、Roberts算子、Sobel算子等。梯度算子将对结果产生很大影响，综合考虑计算的复杂度与算子的有效性，本文选用Sobel算子与图像卷积来实现梯度计算。
③ HOG特征维数计算：在HOG的构造函数中，计算得到的HOG特征维数是7200维。
2、SVM分类器
在本文中，要实现三种异常行为的检测，而SVM是一个二元分类器，这里可以采用一个简单的方法来解决，即“一类对其余”的方法，每次仍然解决一个二类分类问题。例如：有三个类别，第一次把类别1定为正样本，其余两类定为负样本；第二次将类别2定为正样本，其余为负样本；第三次把类别3定为正样本。也就是说，分为几类就有几个二元的SVM分类器。
实际应用时，可以预先训练好分类器，直接调用，而不需要重新训练。因此，本文只需要采用异常站立、异常走动和异常聚集三个训练好的SVM分类器即可实现分类。
四、结语
本论文对基于机器视觉的人体异常行为检测算法进行了研究，基于VIBE背景建模的前景提取、HOG特征+SVM训练的方法，成功实现了校车内人体异常站立、异常走动和异常聚集的检测。但真实校车内可能发生更多更复杂的异常行为，因此在异常行为的类别上要进一步细化。
参考文献
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检测系统设计论文范文6
关键词：自动化生产线；教学方法；电机与电气控制；PLC；课程设计
中图分类号：G712文献标识码：B文章编号：1006-5962（2013）02-0027-02
高职机电一体化专业课程设置的培养目标是：面向工业企业生产现场，电气控制系统制造公司、机电设备制造公司、机电设备、电气设备、工控设备制造公司或公司、科技开发公司，培养适应社会需要，全面发展，适应本专业相对应职业岗位的高等技术应用性专门人才，主要岗位群定位是自动化设备安装员、自动化设备调试员、中高级维修电工等，本专业有五个主干学科：电气工程、电子工程、机械工程、计算机科学与技术、控制科学与工程，都是为了岗位需要设置的专业知识。其中《自动化生产线安装与调试》作为一门核心专业课在第四学期进行了贯穿和综合。
1自动化生产线的课程设置
机电一体化专业人才培养能力有：识图绘图能力、机电安装调试维修能力、电控系统调试检修能力、自动线调试维护能力、机电设备管理能力及机电产品营销能力等。《自动化生产线安装与调试》前序课程有PLC技术、传感器技术、电机与控制，后序课程有机床维修等。在我们所要实现的教学目标中知识目标涉及到：机械手工作原理、握机械手控制原理、机械手气动原理、熟悉安全操作规程；能力目标有：对已安装的机械手机械部件进行测量；对机械手的气路进行基本调试；根据故障现象判断故障部位；检查分析、找到故障点并分析解决故障；遵守安全操作规程；素质目标有严谨的职业态度、规范的操作习惯、创新精神、团结协作精神、自主学习精神及沟通能力。
此核心课程以项目驱动教学开展课程教学，提升学生的职业能力，以具体自动化生产线为载体，融合认知、安装、调试和检测等内容，实现教、学、做、评一体化教学，突出课程的职业性、实践性和开放性。以学生为主体，采取多样化教学方法。以自动化设备改造为工作过程，涉及电路图分析、电气图设计、程序设计、设备组装、设备运行调试、设备检测、设备维护等行动领域，设置六个学习情境：零配件拆装、传感器检测、气路检测、异步电机检测、步进电机检测、整体检测调试，分成20个任务。
项目一：供料站的安装，有机械拆装、气路拆装、电器拆装三个任务；项目二：加工站的安装，设计任务有加工站组装、光电传感器检测、限位传感器检测三个任务；项目三：装配站的安装，设计任务有装配站组装、电磁阀检测、气缸检测三个任务；项目四 ：分拣站的安装，设计任务有分拣站组装、传送带的检测、异步电机的检测、变频器的检测四个任务；项目五：输送站的安装，设计任务有输送站组装、光纤传感器检测、机械手检测、步进电机的检测、溜板检测四个任务；项目六：整体运行调试，有PLC控制网络构建、程序编写、综合调试三个任务。
2自动化生产线的教学方法与评价设计
2.1教学方法。
（1）讲授法：讲解项目任务，传授项目任务相关的知识点，针对学生实施过程中出现的不足进行知识点的说明。
（2）现场教学法：在符合生产要求的工作环境中进行操作技能和维修应用能力实践，提高职业氛围，在工作过程中提升学生的职业道德、职业素养和岗位适应能力。
（3）任务驱动法：将教学过程融入项目任务中，让学生自主讨论分析实施，学生在工作过程中得到知识。
（4）小组讨论法：学生每六～八人为一个小组，小组讨论分析，讨论解决，分工协作完成项目任务。
六步教学实施：明确任务、讨论分析、制定方案、检测故障、检验效果、总结分析。老师交代目标，注意观察和记录小组对现象分析情况，解答学生提出的问题，对跟主题分析偏离太远的小组予以引导，让学生自行摸索，在后期对学生可能会引起事故或损坏设备和工具的异常操作给予纠正，最后老师组织小组进行故障排除工作汇报，互评，并对每组进行考核评价，再引导学生自行总结。
2.2评价设计。
课程采用过程考核与期终考核相结合、企业考核与校内项目考核相结合、教师考核与学生考核相结合的多元化考核方式，利于理论联系实际，有利于学生的学习创新和思考，更督促他们到实际中去发现和改进，去寻找合适自己的项目和课题。
课程考核为：校内项目，企业，综合实训三大类。当堂课的考核有：教师考核、小组互评、小组自评；教师考核内容为五项：任务分析情况，实施方案制定，任务完成质量、分工协作精神、故障检测手段、安全操作规范、小组总结。
和很多专业课一样，多种教学方法和全面的评价方案，有效保证了教学效果。
3相关课教学
3.1电机与电气控制的教学。
本课程以发电机为主题，以工作任务为导向，以工厂实用型电气控制系统设计、安装、调试与维护情景教学为主线贯穿全课程，用实物进行直观性教学，使学生感性认识强，理性认识够。
典型的教学任务有三相异步电动机全压启动、三相异步电动机长动控制、三相异步电动机正反转控制、三相异步电动机延时启动控制（或三相异步电动机Y-降压启动）、机械手控制等。
课程特色是学生充分利用所学知识、网络资源、闲瑕时间作为期三个月的“继电控制课程设计”。任务书要求能够根据功能要求选择个元器件的类型及其型号；了解个元器件的工作原理和使用方法；把各元器件连接起来实现本课程设计的要求。设计内容和要求：两台电动机都存在重载启动的可能，任何一级传送带停止工作时，其他传送带都必须停止工作，控制线路有必要的保护环节，有故障报警装置。课程设计书要有课题介绍、题目、摘要、总体方案设计、设计目的、控制要求、设计要求、 硬件选型、主电路原理图的设计、 控制电路原理图的设计、重载保护电路设计、欠压保护电路设计、总结。
3.2PLC教学。
PLC是可编程序逻辑控制器（Programmable Logic Controller）的简称，早期是一种开关逻辑控制装置，随着计算机技术和通信技术的发展，其控制核心采用微处理器，功能有了极大扩展，除了最广泛的取代传统的继电器-接触器控制的开关量逻辑控制外，还有过程控制，数据处理，通信联网与显示打印，PLC接口采用光电隔离，实现了PLC的内部电路与外部电路的电气隔离，减小了电磁干扰。
PLC有5种编程语言：
（1）顺序功能图（SFC）。
顺序功能图常用来编制顺序控制类程序，包含步、动作、转换三个要素。顺序功能编程法是将一个复杂的控制过程分解为小的工作状态，这些状态按顺序连接组合成整体的控制程序。
（2）梯形图（LD）。
梯形图沿袭了继电器控制电路的形式，是在常用的继电器、接触器逻辑控制基础上简化了符号演变而来的，形象、直观、实用，电气技术人员容易接受，要求用带CRT屏幕显示的图形编程器才能输入图形符号，是目前用得最多的一种PLC编程语言。
（3）功能块图（FBD）。
功能图编程语言是用逻辑功能符号组成的功能块来表达命令的图形语言，与数字电路中的逻辑图一样，极易表现条件与结果之间的逻辑功能。
（4）指令表（IL）。
采用经济便携的编程器将程序输入到可编程控制器就用指令表，使用的指令语句类似微机中的汇编语言。指令表程序较难阅读，其中的逻辑关系很难一眼看出，所以在设计时一般使用梯形图语言。如果使用手持式编程器，必须将梯形图转换成指令表后再写入PLC，在用户程序存储器中，指令按步序号顺序排列。
（5）结构文本（ST）是文字语言。
编程语言的学习是PLC教学的一项重要内容，中间加以不同的应用实例：顺序控制电路、常闭触点输入信号的处理，使用多个定时器接力定时的时序控制电路、三相异步电动机正反转控制电路、钻床刀架运动控制系统的设计，LED数码管显示设计，还经常根据继电器电路图设计梯形图。
增加的学习情境还常有如下任务：洗手间的冲水清洗控制、进库物品的统计、竞赛抢答器装置设计、彩灯或喷泉PLC控制；寻找数组最大值并求和运算、电热水炉温度控制等。
3.3单片机。
单片微型计算机就是将CPU、RAM、ROM、定时/计数器和多种接口都集成到一块集成电路芯片上的微型计算机。用于示波器、报警系统、移动电话、彩电等日常方面，在智能仪器仪表、工业控制、家用电器、计算机网络和通信领域、医用设备领域、工商，金融，科研、教育，国防航空航天等领域也都有广泛应用。
数据大都在单片机内部传送，运行速度快，抗干扰能力强，可靠性高，微型单片化集成了如看门狗、AD/DA等更多的其它资源。教学内容以80C51为核心讲授单片机的的引脚、存储器组织结构、典型语句，以实例应用为线索：单灯受控闪烁、P1口外接8只LED发光二极管模拟彩灯、单片机做加、减、乘、除运算等项目。各子任务都作硬件电路及工作原理分析、主程序流程图设计、源程序的编辑、编译、下载、单片机的I/O接口分配及连接。
教学采用ISP-4单片机实验开发板，可以完成大量的单片机学习、开发实验，对学习单片机有极大的帮助。该板采用在线可编程的AT89S51单片机，有程序下载功能，可将编辑、编译、调试好的单片机代码下载到AT89S51单片机中。
3.4变频器技术及应用。
变频技术让学生熟练掌握各种电力电子器件的工作原理、主要参数、驱动电路与保护技术；掌握交-直-交变频器、交-交变频器、谐振型变频的工作原理和应用范围；掌握脉宽调制控制、矢量控制和直接转矩控制等先进技术；了解变频器与感应电动机组成变频调速系统、变频器与双馈电机组成调速系统、变频器与同步电动机组成变频调速系统，掌握电力电子电机系统的组成、工作原理、控制方法、运行特性等，是强电应用和现代技术推广的有力体现。
3.5传感器与自动检测技术。
传感器技术代替人的感观，在各种环境下应用，检测技术是一套有效的反应体系，包括信息的获得、测量方法、信号的变换、处理和显示、误差的分析以及干扰的抑制、可靠性问题等。因此掌握常用传感器的工作原理、结构、性能，并能正确选用，了解传感器的基本概念和自动检测系统的组成，对常用检测系统有相应的分析与维护能力。对工业生产过程中主要工艺参数的测量能提出合理的检测方案，能正确选用传感器及测量转换电路组成实用检测系统的初步能力。
教学过程进行小论文制作，让学生提高计算机应用水平，使学生从文字处理水平提高到办公处理水平。对分节、目录、文献标识作严格要求。题目如数字显示电子称、基于霍尔传感器的转速表、单片机电子秤研究、光纤测温仪、烟雾报警器、小车寻迹设计、电熨斗自动恒温系统、电涡流探伤、电感测厚仪等。
4毕业论文指导分析
毕业论文专业联系实际，通常小型自动化系统以单片机为主，大型自动化生产线以PLC为主，系统运行动力离不开电机，观察离不开传感器，调速可用变频器，综合所学，学生的论文涉及广泛，有效教学可对应从如下方面侧重指导。
4.1立意选题。
根据实际和研究方向做好侧重和体现，如“触摸屏控制的碱液配置系统”和“两种液体混合装置的PLC控制系统”的系统性和方向性，“车库自动门的PLC自动控制”和“测速雷达信号处理系统”的检测指标要求等。
4.2材料整合。
在任务要求明确的基础上，首先确定相关技术指标，对应查找并列出论文结构，一份毕业论文至少含有三到五门课的内容，对应于研究方向进行相应编排和取舍。
4.3技术处理。
所搜集图片的背景往往有水印，要去掉，图片按要求进行不同方向的剪切。图表里的文字应是五号或小五，注意表格标题要单独标出等等格式要求。流程图、梯形图的设计与表现。
多种教学方法和理论联系实际教出具有学习能力和创新能力的学生，系统的学习与应用创造练就出具有竞争力的学生，专业课的有效教学和毕业论文的顺利设计将显示本专业沉甸甸的含金量。
参考文献
[1]吕景全.《自动化生产线安装与调试》，中国铁道出版社，2010年7月
[2]马玉春.《电机与电气控制》，北京交通大学出版社，2011年1月
[3]李建新.《可编程控制器原理及应用》，机械工业出版社，2012年9月
