基于ARM控制器的物料色選系統(tǒng)研究的開題報告

基于ARM控制器的物料色選系統(tǒng)研究的開題報告開題報告一、選題背景隨著社會的發(fā)展，物流行業(yè)蓬勃發(fā)展，物料的分揀及色選已成為自動化物流分揀系統(tǒng)的重要組成部分。自動化物流分揀系統(tǒng)中，物料色選系統(tǒng)是最具關(guān)鍵性、技術(shù)難度和經(jīng)濟(jì)性的關(guān)鍵環(huán)節(jié)。物料色選技術(shù)能準(zhǔn)確地鑒別物料的色彩質(zhì)量，達(dá)到理想的分揀效果。而目前市場上的物料色選器大多使用FPGA或DSP處理器，但是這些芯片以功能強(qiáng)大、效率高為主，對于大量數(shù)據(jù)的互動處理和低功耗要求還需要小型化的軟件或硬件處理器進(jìn)行處理。目前，ARM芯片有著高效、低功耗、可擴(kuò)展的特性，因此該項技術(shù)已被廣泛應(yīng)用于自動化生產(chǎn)和物流行業(yè)。為了滿足市場需求，本文將基于ARM控制器研究物料色選系統(tǒng)。二、研究目的及意義本文旨在研究基于ARM控制器的物料色選系統(tǒng)，主要包括以下幾點(diǎn)內(nèi)容：1.通過研究物料色選算法和色彩空間，構(gòu)建物料色選系統(tǒng)；2.利用ARM控制器及其物連網(wǎng)技術(shù)，構(gòu)建物料色選系統(tǒng)；3.測試分析模型性能，優(yōu)化模型。這項研究側(cè)重于實現(xiàn)高效、低功耗、可擴(kuò)展的控制系統(tǒng)，得到更好的物料色選結(jié)果，提高物流自動化分揀系統(tǒng)的速度和效率，在工業(yè)自動化領(lǐng)域、生產(chǎn)力合理化領(lǐng)域、物流領(lǐng)域等都具有廣泛的應(yīng)用價值。三、研究方法本文將采用文獻(xiàn)調(diào)研法、實驗研究法兩種方法進(jìn)行研究。1.文獻(xiàn)調(diào)研法：閱讀相關(guān)的圖書、期刊、論文、技術(shù)資料，了解和掌握物料色選系統(tǒng)中的國內(nèi)外研究現(xiàn)狀、發(fā)展趨勢和技術(shù)路線，了解ARM芯片的特性和應(yīng)用模式。2.實驗研究法：根據(jù)文獻(xiàn)調(diào)研結(jié)果，結(jié)合現(xiàn)有的技術(shù)條件，進(jìn)行實驗驗證和理論分析，利用現(xiàn)成的開源軟件和硬件進(jìn)行系統(tǒng)的構(gòu)建和數(shù)據(jù)處理，通過實驗探究ARM控制器在物料色選領(lǐng)域的性能和優(yōu)勢。四、預(yù)期成果及可行性分析本文研究的成果將會有以下幾點(diǎn)：1.給出一種基于ARM控制器的物料色選系統(tǒng)，實現(xiàn)高效、低功耗、可擴(kuò)展且可靠的控制系統(tǒng)，提高物流自動化分揀系統(tǒng)的速度和效率；2.通過實驗研究，得出該系統(tǒng)的性能指標(biāo)，提供在物料色選領(lǐng)域中的可行方案；3.研究成果具有較高的應(yīng)用價值，在象牙塔的學(xué)術(shù)理論方面和實際工程應(yīng)用方面都能得到支持，具有一定的市場前景。五、進(jìn)度計劃2021年6月：提交開題報告，制定更為詳細(xì)的研究計劃和各方面的實驗方案；2021年7月：文獻(xiàn)調(diào)研、理論分析、系統(tǒng)設(shè)計；2021年9月：系統(tǒng)的實現(xiàn)和測試；2021年12月：撰寫論文，完成畢業(yè)設(shè)計。六、參考文獻(xiàn)[1]DengYB,WuQMJ.Colorimagesegmentation:advancesandprospects[J].PatternRecognition,2019,86:354-396.[2]WangL,RenY,ZhangZ,etal.Real-timecolorclassificationandrecognitionofsmartsortingrobotforrecyclablematerials[J].Measurement,2019,147:274-285.[3]YaoS,WangY,ZhangR,etal.Asortingalgorithmformulti-objectinterference[J].InternationalJournalofAdvancedRoboticSystems,2018,15(6):1-14.[4]WangJ,LiuY,ZhangY,etal.Optimaldesignofcolorimagesegmentationalgorithmforfruitcolorgradingsystembasedonmachinelearning[J].JournalofFoodEngineering,2019,258:1-12.[5]XinQQ,ZhangHC,CuiW.Researchoncolorgradingalgorithmoffreckleorangesbasedongeneticalgorithm[C]//Internati