基于虚拟现实技术的飞机零件检测平台的搭建与验证

在《中国制造2025》行动纲领下,智能制造成为航空制造业发展的主流。它主要利用虚拟现实技术智能化解决飞机零件存在的问题。基于虚拟现实技术的飞机零件检测平台,运用CATIA（卡提亚）和3D Max等建模软件,结合Unity3D对飞机零件检测的整体规划与搭建和虚拟平台的动态仿真与调试,对飞机零件运输过程和检测流程等进行动态仿真模拟。从飞机零件检测整体生产线运行、检测车间内部以及检测人员使用3个角度进行仿真,以验证此平台设计的合理性。该平台以数字孪生为基础,将其拓宽到飞机零件加工和装配等其他环节,实现虚拟与现实之间的信息传递,为检测车间的生产运行管理提供巨大帮助。     

基于改进YOLOv5s的电厂捞渣机状态异常检测

针对电厂生产作业现场光照条件受限、背景复杂这一现状,为了保障捞渣机的安全高效运行,提出了一种改进YOLOv5s的捞渣机异常状态检测方法。该方法主要是在YOLOv5s网络的基础上,引入ShuffleNet替换原有的主干网络,通过减少网络参数来实现网络的轻量化;同时在ShuffleNet中加入改进的卷积注意力模块,通过串联空间和通道注意力机制,对捞渣机刮板目标特征给予更多的关注;引入加权双向特征金字塔BiFPN和边框回归损失SIoU函数获取特征信息更为有效的特征图提升目标检测精度。研究结果表明,改进后的模型参数量显著减少,模型体积减小了15.2%,平均精确率均值mAP提升了2.2%,检测时间下降了58.0%。在确保检测准确率的同时,实现了对捞渣机异常状态的实时准确检测。     

基于改进图优化的惯性/卫星/视觉组合导航方法

惯性/卫星/视觉组合导航在城市复杂环境下可以获得较高精度的连续定位信息,因此应用越来越广泛。但外界环境变化引起的传感器误差会导致组合导航精度下降,甚至造成组合导航结果发散。针对低成本惯性/卫星/视觉组合导航过程中因环境因素产生的传感器误差问题,提出基于改进图优化算法的惯性/卫星/视觉组合导航算法。在传统图优化算法的基础上,在代价函数中引入鲁棒核函数对环境引起的传感器误差进行过滤,并且在惯性测量单元（inertial measurement unit,IMU）预积分中加入地球自转加速度补偿来提高预积分精度,进而提高组合导航精度。最后基于kaist城市行驶数据集设计了对比实验,验证结果表明,提出的改进图优化方法可以有效过滤因外界环境因素产生的传感器误差,相比于传统的图优化方法导航精度提升了7%。     

基于CNN-LSTM的齿轮箱复合故障状态监测研究

基于卷积神经网络(CNN)内嵌长短期记忆神经网络(LSTM)的优势,将其应用在齿轮箱状态监测中,提出了CNN内嵌LSTM网络的齿轮箱复合故障状态监测方法.该方法结合了2种神经网络的优点,既有CNN强大的自主提取抽象信息的功能,联系到数据的深层特征并加以保留,又结合了LSTM神经网络的长期记忆功能.经过CNN将数据输入到...     

基于单片机的多功能插座设计

近年来，智能家居发展迅速，多功能插座作为智能家居产品研发的伴随产物，是发展的先行者。本文提出一种基于单片机的多功能插座设计，采用STC15F2K60S2单片机为系统核心，对插座功率、电压、电流和温度信号进行收集监测，OLED显示屏显示时间、温度等信息。当监测值超过安全范围时，继电器自动断开，插座停止供电。同时，用户可以通过手机蓝牙直接控制继电器的开关。本设计摆脱了传统插座存在的由于过载、线路老化引发火灾等安全隐患，对智能家居的发展有着重要的意义。     

基于图像识别技术的地铁站智能闸机系统设计

针对地铁站常规检查方式效率低、成本高、疫情防范措施不够全面等问题，研究设计了一种新型的智能防疫闸机。利用红外传感器、深度摄像头等器件实现系统的红外测温、图像识别和实时视频传输的功能，通过树莓派与STM32F103单片机分别完成系统的软硬件控制，在保证系统稳健性的同时提高地铁出行的交通出行效率。     

基于ROS六轴机械臂运动规划研究

使用机器人操作系统（Robot Operating System, ROS）作为仿真平台，基于六自由度机械臂，对其工作效率及安全性的运动规划问题展开研究。通过SolidWorks建立机械臂模型，并通过SW2URDF插件将模型转换为XML格式的URDF机器人描述文件。利用ROS Moveit！中内置机械臂设置助手Moveit! Setup Assistant生成运动规划相关文件，通过Moveit!下C++接口对机械臂进行轨迹规划，在可视化三维平台Rviz中对笛卡尔空间直线与圆弧插补进行仿真。使用快速扩张随机树和渐进最优快速随机搜索树路径规划算法，实现高维空间的无碰撞路径规划，并通过仿真结果得出RRT-star算法收敛速度更快、搜索成功率更高的结论，保证机械臂的正常作业。     

不完备信息下基于切换推理证据网络的空中目标识别方法

现有证据推理方法模型结构固定、信息处理方式和推理机制单一，难以适用于集结了不确定、错误甚至缺失等多种不完备信息环境下的目标识别。针对该问题，提出了一种切换推理证据网络（SR-EN）方法。首先，考虑证据节点删除等情况构建多模板网络模型；然后，分析各证据变量与目标类型的条件关联性以建立针对不完备信息的推理规则库；最后，提出基于三种证据输入及修正方式的智能化时空融合推理方法。与传统的证据网络（EN）以及EN与优劣解距离法（TOPSIS）等两种信息修正方法的结合方法相比，SR-EN能够在确保推理时效性的同时实现在多类随机性不完备信息下对空中目标的连续准确识别。实验结果表明，通过对各类不完备信息的有效识别，SR-EN能够实现连续推理过程中证据处理方式、网络结构和节点间融合规则的自适应切换。     

群体运动生理参数监测手环设计

进行了群体运动生理参数监测手环设计，旨在监测运动者的心率、血氧饱和度以及血压异常情况，通过此系统监测数据，合理评估运动者的健康状态，确保运动安全。本系统下位机主要由STM32F103RCT6控制板、电源模块、HC-12无线传输模块、生理参数检测模块、蜂鸣器以及LED警示灯组成。通过下位机可以获取运动者的心率、血氧饱和度和血压的数据，在显示模块进行生理参数显示，同时可以设置各生理参数的阈值，如检测到生理参数数据在安全阈值之外的情况，给出声光报警提示，警示运动者及时作出缓解调整。