【摘 要】
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针对快递包装纸箱的自动化测量要求,搭建了一套适用于物流分拣行业中的双目视觉测量系统。首先,在相机标定环节,提出了一种阻滞增长神经网络标定方法,有效解决了传统标定方法存在的精度不高和BP神经网络训练结果对初始权重和阈值的敏感性问题;其次,应用Otsu法对Canny算子进行自适应阈值选取,实现了高精度的图像特征提取;最后根据极线校正原理,考虑窗口区域内像素灰度值变化,使用变权重AD-Census立体匹
【机 构】
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武汉理工大学机电工程学院,武汉 430070
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针对快递包装纸箱的自动化测量要求,搭建了一套适用于物流分拣行业中的双目视觉测量系统。首先,在相机标定环节,提出了一种阻滞增长神经网络标定方法,有效解决了传统标定方法存在的精度不高和BP神经网络训练结果对初始权重和阈值的敏感性问题;其次,应用Otsu法对Canny算子进行自适应阈值选取,实现了高精度的图像特征提取;最后根据极线校正原理,考虑窗口区域内像素灰度值变化,使用变权重AD-Census立体匹配算法进行关键点匹配,获得轮廓点云图。多次测量实验结果表明,系统测量精度平均误差为1.8 mm,测量平均
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Photon upconversion of lanthanides has been a powerful means to convert low-energy photons into high-energy ones.However,in contrast to the mostly investigated lanthanide ions,it has remained a challenge for the efficient upconversion of Nd3+due to the de
为了研究高速精密无心磨床砂轮主轴高速旋转工况下的性能,在热—力耦合作用对砂轮主轴影响的基础上对砂轮主轴进行了热动态特性分析.以贵州某机械厂生产的HFC-1808 T高速精密无心磨床砂轮主轴为研究对象,用Solidworks对其进行三维建模,通过有限元软件ANSYS Workbench仿真得到了砂轮主轴在1500 r/min时的稳态温度场,用顺序耦合方法,对其进行了热—力耦合效应下的热变形分析;然后在热—力耦合效应下对砂轮主轴进行了热态及动态特性分析,得到砂轮主轴的热变形、前6阶固有频率、振型和临界转速等参
三维点云往往包含大量冗余数据,降采样是点云预处理过程中的关键环节。对OpenCV点对特征(point pair feature)三维物体识别模块中的体素网格降采样算法进行了深入研究,分析并发现了OpenCV中体素网格降采样算法存在着体素索引转换的错误,验证了该算法错误会导致点云中位于包围盒表面上的点不能得到正确的降采样结果。为此,提出一种体素网格降采样算法。该算法的关键之处:一是对三维点云中的每一
目前,刀具的缺陷检测大都依赖人工完成,效率低、误检率高而且对工人视力有一定的损害。为此,开发自动化视觉检测平台和算法。针对刀具表面的缺陷检测任务,对相机、镜头和光源进行选型,设计了视觉检测实验平台。同时对图像降噪、增强等预处理算法进行研究。使用标准YOLOv3算法存在一定的漏检和检测框定位不准问题,从特征层、聚类算法和损失函数三方面对YOLOv3算法进行改进。实验表明,改进后的算法将AvgIoU从
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为了提高工业机器人对复杂曲面磨削去除量的磨削精度,提出了一种基于支持向量机的复杂曲面磨削去除量预测方法,通过分析磨削去除量与磨削去除量的影响因素—工件材料、工件进给速度、磨削力、工件表面曲率、砂带线速度、砂带型号、砂带磨损程度等之间的相关性,利用支持向量回归机方法建立预测模型,对磨削去除量进行预测.该方法可以充分考虑到磨削去除量影响因素之间的耦合关系.实验数据表明,该预测模型的预测精度达到99.963％.
研究了一种基于空间-时频分布(STFD)的欠定盲源分离方法,并将其应用于滚动轴承的多故障振动信号的盲源分离与故障诊断.通过计算平滑伪Wigner-Ville分布(SPWVD)并将其扩展到三维空间,得到了观测信号的空间-时频分布(STFD)矩阵;再对STFD矩阵进行噪声阈值处理、自动项筛选、聚类操作后得到估计源信号的二次时频分布(QTFD);之后基于Wigner-Ville分布(WVD)的反演特性重建源信号.最后通过相关系数将估计源信号与观测信号对应来对故障进行定位.最后设计实验进行验证,仿真结果证明了方法
实际生产中滚动轴承的工况复杂易变,导致故障诊断准确率较低.针对于此,将多传感器数据融合理论应用于故障诊断领域,提出了一种基于一维卷积与动态路由算法的滚动轴承故障诊断方法.首先,采用快速傅立叶变换将多个传感器收集到的时域振动信号转换为频域频谱;其次,构建多卷积网络从频谱中提取特征并归一化,再利用动态路由算法融合多卷积网络提取的特征来训练模型;最后,将变工况的振动数据导入模型实现故障诊断.实验结果表明,相较于其它典型的智能故障诊断方法,文章提出的方法在变工况条件下具有更高的诊断精度、更好的稳定性和泛化性能.
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