基于中值滤波及Sobel算子的图像边缘检测技术研究

在机器人加工中心,机器人想要捕捉到工件,需要清晰的找到工件的边缘。图像在采集过程中容易受到视角、尺寸、亮度、污染、模糊等不确定因素的影响,为了提高边缘提取的精度,在噪声的环境下,提出了基于中值滤波及Sobel算子的图像边缘检测技术,实验仿真结果表明,此种算法能够有效地抑制噪声,能够提高机器人捕捉图像的精确度。     

基于粒子群算法的热工过程PID参数优化

在自动控制的发展历程中,PID参数优化一直是研究的重要问题,PID控制算法在工程上的应用极其广泛,其鲁棒性的应用研究也具有广泛的工程实用价值。基于粒子群算法,提出了一种优化热工被控对象模型PID参数的策略,通过仿真比较优化前后的输出,验证了算法的有效性。同时,针对被控对象在不同参数摄动情况下的鲁棒性进行了理论分析和仿真研究,并比较了不同算法整定下的单位阶跃响应曲线,进一步证明了算法的可行性。     

基于FPGA的Sobel算子图像边缘检测算法

系统基于Altera DE2-70开发平台,选用500万像素COMS摄像头进行图像采集,图像信息经Sobel算子图像边缘检测算法处理后由液晶显示器显示.算法采用了可编程宏功能模块与Verilog HDL语言相结合的方法实现,实验结果表明,基于FPGA的硬件系统能够很好的实现Sobel算子边缘检测算法,通过设置合适的梯度比较阀值,较为理想的提取图像边缘信息.     

基于Kirsch理论的彩色图像边缘检测

图像边缘是一种重要的视觉信息,是图像最基本的特征之一。所谓边缘是指图像中周围象素灰度有阶跃变化或屋顶变化的那些象素的集合。图像边缘化可以采用多种算子进行处理。例如Roberts算子、Sobel算子、Kirsch算子、Prewitt算子、Laplace算子和Canny算子等。这里采用的是Kirsch算子,它带有特定八方向边缘信息的图像增强模板。能对图形的八个方向作边缘提取．从检测结果中可以看出．基于Kirsch理论的彩色图像边缘检测能够较全面地提取边缘信息。这说明,用该方法检测彩色图像的边缘是有效的。     

基于模糊PID的电液位置伺服系统建模与仿真

针对特种车辆在行驶过程中车身稳定性要求，设计了一种基于模糊PID的电液位置伺服控制系统作为车辆主动悬架的伺服作动器。根据电液位置伺服系统的物理结构和工作特点，推导出系统各个环节的传递函数。利用MATLAB/Simulink仿真分析系统的动态响应与信号跟踪能力，分析闭环系统负载变化时的单位阶跃响应曲线、不同频率下的正弦波输入输出曲线。结果表明，基于PID和模糊PID控制的电液位置系统的单位阶跃响应最大超调量分别为19.5%和0，调节时间分别为251 ms和117 ms。当负载质量变化时，基于PID控制的系统的单位阶跃响应存在明显波动，而模糊PID控制的系统的单位阶跃响应基本没有变化。当分别输入不同频率的正弦波信号时，模糊PID控制的系统的跟踪性能和稳态误差都明显优于PID的控制效果。因此，模糊PID控制下的电液位置伺服系统实现了不同负载质量下的位置控制输出以及不同频率下系统的跟踪性能，满足系统的稳定性与快速性要求。     

基于智能算法的白酒发酵罐温度控制PID参数整定

针对白酒发酵罐温度控制精度要求逐步提高,对白酒发酵罐温度控制系统的数学模型进行了分析和搭建,利用Simulink建立了白酒发酵罐温度PID控制系统仿真模型,给出常规PID控制系统仿真模型和模糊算法PID控制系统仿真模型,基于GA和Fuzzy对温控PID控制器参数进行了整定优化,优化仿真表明:相对基于GA算法进行的PID控制器参数整定系统,基于Fuzzy算法的PID控制器参数整定系统性能更优,系统阶跃响应曲线超调量缩小了41％以上,调整时间下降了36％以上,稳态误差降低了67％以上.     

基于分数阶PID机器人自动行驶误差分析

为了提高小型轮式机器人的行驶稳定性，减小自动行驶误差，提出了一种基于分数阶比例积分微分（PID）横摆角控制策略，分析了机器人自动行驶系统的动力学特征，构建了基于分数阶PID横摆角控制系统的仿真模型。在此基础上，采用MATLAB/Simulink软件对机器人运动过程进行仿真分析，获得10 m内机器人运动时速度、角加速度、位移等的响应曲线，并将其与PID控制策略下的机器人做相同运动的响应曲线进行对比分析。研究结果表明：与传统PID控制相比，采用分数阶PID控制策略的机器人在10 m的运动距离内自动行驶的质心侧偏角减小了71.4%，横摆角速度降低了23.6%，侧向偏移程度缩小了29.5%，因而，在分数阶PID控制策略下小型轮式机器人操纵稳定性得到了显著提高，为解决小型轮式机器人在自动行走领域的问题提供了思路。     

基于线性CCD的智能小车循迹系统设计与研究CSCD

针对竞赛用智能循迹小车在循迹过程中,不能快速及时地调整方向循迹行进,以及在通过路径弯道时偏离跑道问题,提出了一种基于线性CCD传感器的智能小车循迹系统。该系统基于STM32F103单片机,通过线性CCD传感器采集路径信息,在采集的同时通过DMA技术直接将采集到的信息传输给存储器,然后通过卡尔曼滤波算法对采集到的数据进行降噪处理,再对采集到的图像进行初步二值化处理,最后通过PID位置控制算法对小车的偏离进行调控,矫正小车的行进状态。通过实地实验,循迹小车不仅能在直赛道上及时调整方向,而且能准确快速地通过弯道半径为20cm,转弯角度为90°的弯道。提高了小车的灵敏度和机动性,达到了预期效果,对类似的智能小车设计与实践具有参考意义。     

基于线性CCD的智能小车循迹系统设计与研究

针对竞赛用智能循迹小车在循迹过程中,不能快速及时地调整方向循迹行进,以及在通过路径弯道时偏离跑道问题,提出了一种基于线性CCD传感器的智能小车循迹系统。该系统基于STM32F103单片机,通过线性CCD传感器采集路径信息,在采集的同时通过DMA技术直接将采集到的信息传输给存储器,然后通过卡尔曼滤波算法对采集到的数据进行降噪处理,再对采集到的图像进行初步二值化处理,最后通过PID位置控制算法对小车的偏离进行调控,矫正小车的行进状态。通过实地实验,循迹小车不仅能在直赛道上及时调整方向,而且能准确快速地通过弯道半径为20cm,转弯角度为90°的弯道。提高了小车的灵敏度和机动性,达到了预期效果,对类似的智能小车设计与实践具有参考意义。     

基于视觉的管道内焊缝定位

针对管道机器人对燃气管道接头焊缝进行打磨、喷涂防腐材料时需要焊缝坐标信息的问题,文中所研究的定位方法是根据采集的焊缝图像,采用ROI提取与OSTU法结合的分割算法,运用形态学算法去除孤立噪点,通过Sobel算子实现边缘提取,之后运用两次曲线拟合对图像进行拟合,最终从焊缝图像中提取出焊缝位置信息,拟合的焊缝位置与真实焊缝位置吻合程度高。