【摘 要】
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在迅速发展的现代制造业中,机器零件尺寸检测是非常重要的环节,针对目前自动焊接机焊接脚检测普遍以工人检测为主、人眼易出现视觉疲劳导致检测效率底下、错误率高等问题,提出一种基于机器视觉的五金件尺寸自动检测方法。通过图像预处理方法使得采集到的图像尽可能还原与实物相符合,使检测结果更为精确;通过有关于模板匹配的算法研究,选定基于形状的模板匹配的算法来获取目标图像的位置信息,通过抓圆、卡尺、几何测量、直线测
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在迅速发展的现代制造业中,机器零件尺寸检测是非常重要的环节,针对目前自动焊接机焊接脚检测普遍以工人检测为主、人眼易出现视觉疲劳导致检测效率底下、错误率高等问题,提出一种基于机器视觉的五金件尺寸自动检测方法。通过图像预处理方法使得采集到的图像尽可能还原与实物相符合,使检测结果更为精确;通过有关于模板匹配的算法研究,选定基于形状的模板匹配的算法来获取目标图像的位置信息,通过抓圆、卡尺、几何测量、直线测量算法研究,来获取五金件的3个圆之间的圆心距、角度和间隙并将结果显示。实验数据表明,检测平均耗时为35
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为满足高超声速飞行器高精度和高可靠性的导航要求,提出一种在发射惯性系下利用智能优化算法实现捷联惯性系统误差参数两次优化辨识的方法.建立惯性测量单元(IMU)误差补偿模型和完整的非线性捷联惯性系统导航模型,为数值优化计算提供准确的模型基础.基于SINS/GPS/CNS组合导航系统信息,建立陀螺仪误差优化模型和加速度计误差优化模型,采用两次优化策略分步估计捷联惯性系统误差参数:首先利用粒子群算法对陀螺
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