【摘 要】
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传统的优选横截锯需要人工发现木板缺陷、人工划线并用传感器识别划线位置,从而完成木板表面的缺陷切割,并采用测量轮等传感器实现木板的定长切割。有些企业需要将木板的一端切成斜角小批量木板,就需要购买切角机、推台锯等切斜角的设备,额外增加了企业成本。为了能满足现代木材加工的要求,本文利用基于深度学习的目标检测技术和机械创新设计理论相结合设计出一台自动检测、直切且斜切木板的优选横截锯,同时对其控制系统进行了
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传统的优选横截锯需要人工发现木板缺陷、人工划线并用传感器识别划线位置,从而完成木板表面的缺陷切割,并采用测量轮等传感器实现木板的定长切割。有些企业需要将木板的一端切成斜角小批量木板,就需要购买切角机、推台锯等切斜角的设备,额外增加了企业成本。为了能满足现代木材加工的要求,本文利用基于深度学习的目标检测技术和机械创新设计理论相结合设计出一台自动检测、直切且斜切木板的优选横截锯,同时对其控制系统进行了设计。本文首先介绍了木材和优选横截锯的加工工艺流程,设计的优选横截锯分为进料检测、锯机和出料选料三个模块。进料检测模块只检测有无缺陷而不检测缺陷种类就能达到锯切合格木板的要求,获取木板缺陷数据集,采用YOLO v3进行目标检测,得到平均精度（mAP）评价指标为86.2%大于平均精度85%,满足了设计要求。本文以锯机模块作为优选横截锯的重要功能模块,设计了两个设计方案并对其进行方案评价。分析了AHP与TOPSIS法分别为计算量大、正负理想解选取不合理等问题,将BWM与改进熵-TOPSIS法相结合,构建了新的评价模型,对锯机模块的两个设计方案进行了评价,经过评价模型计算最终确定了方案二。本文对锯机进行了整体设计并对关键零部件进行了设计计算,分析了锯机在工作中可能出现的故障工况,运用Hypermesh和ANSYS软件对滑块及锯片进给模块的机架进行静力学分析和模态分析。采用西门子S7-200对锯机的控制系统进行了基本的梯形图设计,并利用STEP 7 SMART对程序进行了仿真。
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