【摘 要】
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宏观超分子自组装是超分子化学中的一个研究方向,其有望实现新型多相材料的制备。在宏观超分子自组装实验研究中,需要挑选出实验中不符合组装要求的自组装体进行重新组装。人工实验存在耗时较长、实现大批次并行组装实验困难的问题。为了实现大批次并行组装实验,需要使用自动化技术代替人工实验,宏观超分子自组装实验中一个关键是挑选出非精准自组装体。本文搭建视觉检测平台,设计视觉检测算法用于自组装体的检测,并结合自动化
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宏观超分子自组装是超分子化学中的一个研究方向,其有望实现新型多相材料的制备。在宏观超分子自组装实验研究中,需要挑选出实验中不符合组装要求的自组装体进行重新组装。人工实验存在耗时较长、实现大批次并行组装实验困难的问题。为了实现大批次并行组装实验,需要使用自动化技术代替人工实验,宏观超分子自组装实验中一个关键是挑选出非精准自组装体。本文搭建视觉检测平台,设计视觉检测算法用于自组装体的检测,并结合自动化实验设备,完成自动化实验。主要研究内容如下:（1）分析自组装体检测的需求,结合实验流程,设计检测方案。根据检测方案搭建视觉检测平台,对工业相机和镜头进行选型,并结合HALCON和QT软件设计图像采集处理软件,该软件用于图像采集和后续图像处理,以及和自动化设备进行信息交互。（2）基于图像处理技术,设计自组装体检测算法,该算法分为定位算法和检测算法。在定位算法中,首先对不同模板匹配方法进行分析,选择形状模板匹配方法用于自组装体定位;研究不同预处理方法对匹配模板的影响,选择增强对比度和中值滤波的方法制作匹配模板;采用图像灰度化和金字塔策略加速模板匹配过程,最后通过实验测试定位算法准确率和匹配速度。（3）在检测算法中,提出通过测量组装重合度和角度来区分自组装体的方法。首先通过定位到两个组装单体距离判断是否组装,接着对定位区域进行直方图阈值分割,提取组装单体区域,并进行形态学处理;然后对比不同边缘提取方法,利用亚像素边缘提取方法对组装体区域进行边缘提取,使用最小二乘法将提取边缘拟合为矩形;通过轮廓顶点距离确定组装边缘,计算组装重合度和角度。（4）针对图像处理目标检测算法抗干扰性差,算法复杂的缺点以及识别更复杂的自组装结构的需求,研究基于深度学习的目标检测算法用以识别自组装体。通过分析不同目标检测网络的优缺点,选择YOLOv5网络作为检测模型。并自建自组装体数据集,使用Label Img软件进行图像标注,利用标注后的数据集训练目标检测模型,并进行测试。针对小目标检测需求,改进了网络结构,以提高自组装体检测的准确率,最后将训练的模型进行了C++平台部署,用于自动化实验。（5）利用本文设计的两种检测算法结合自动化实验设备进行实验,结果表明本文设计的检测算法可行,可以在9个循环实验内完成88%的精准组装。对比两种检测算法的实验结果,选择YOLOv5目标检测算法用于后续实验。
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