面向仓库货架的商品智能拣选机器人设计

目的 为降低仓储拣选作业的劳动强度、提高拣选准确率,设计一款可代替人工拣货的拣选机器人。方法 基于PaddlePaddle的PP-ShiTu图像识别系统,实现货架商品的精确识别和种类的快速更新;针对低成本机械臂的视觉抓取问题,提出基于“无标定3D视觉+AGV运动控制”的货架商品抓取引导方法;采用二维码自主导航和智能升降系统实现了货架商品的搬运和立体抓取。结果 实验证明,所设计的拣选机器人实现了货架商品的精确抓取和搬运,测试准确率达到了92.25%。结论 基于该方法构建的智能拣选机器人,可以完成仓库货架商品的拣选和搬运。     

桥壳热压模具设计

通过分析热压成形工艺特点,阐述了热压模设计思路及方法,介绍了桥壳热压模具结构及工作过程。     

平行移动式导线卡线器轻量化设计研究

导线卡线器是输电线路架线施工阶段的重要工器具,随着工程量的增加,常规卡线器轻量化的需求也日益凸显。本文以SK-L-35型平行移动式导线卡线器为研究对象,对卡线器主要结构部件开展轻量化研究,通过对多种工程塑料和常规卡线器材料的力学性能对比,选用高刚尼龙作为复合材料卡线器基体材料,并采用60%玻璃纤维增强高刚尼龙复合材料作为卡线器主要结构件材料。基于有限元仿真技术,建立了卡线器的整体和部件力学模型,研究复合材料卡线器在最大工作载荷下的强度表现,分析其破坏机理及失效机制,最终提出了卡线器的整体结构及局部强化结构的轻量化理论设计和加工实施方案,研究成果可为卡线器的设计和优化提供参考依据。     

局部一致性主动学习的源域无关开集域自适应

无监督域自适应在解决训练集(源域)和测试集(目标域)分布不一致的问题上已经取得了一定的成功.在面向低能耗场景和开放动态任务环境时,在资源约束和开放类别出现的情况下,现有的无监督域自适应方法面临着严峻的挑战.源域无关开集域自适应(SF-ODA)旨在将源域模型中的知识迁移到开放类出现的无标签目标域,从而在无源域数据资源的限制下辨别公共类和检测开放类.现有的源域无关开集域自适应的方法聚焦于设计准确检测开放类别的源域模型或增改模型的结构.但是,这些方法不仅需要额外的存储空间和训练开销,而且在严格的隐私保护场景下难以实现.提出了一个更加实际的场景:主动学习的源域无关开集域自适应(ASF-ODA),目标是基于一个普通训练的源域模型和少量专家标注的有价值的目标域样本来实现鲁棒的迁移.为了达成此目标,提出了局部一致性主动学习(LCAL)算法.首先,利用目标域中局部特征标签一致的特点,LCAL设计了一种新的主动选择方法:局部多样性选择,来挑选更有价值的阈值模糊样本来促进开放类和公共类分离.接着,LCAL基于信息熵初步筛选出潜在的公共类集合和开放类集合,并利用第一步得到的主动标注样本对这两个集合进行匹配纠...     

东北重点城市2020年一季度空气质量特征分析

为研究东北地区一季度空气质量变化规律,选取东北地区7个重点城市,分析了2020年一季度各城市空气质量特征以及2016年～2020年AQI和PM2.5、PM10、NO2、SO2、CO、O3六种污染物的变化规律.结果表明:一季度大连空气质量相对较好,哈尔滨空气质量最差.主要污染物中,SO2治理效果相对最明显,PM2.5方面...     

新型矿用电动清扫车的研制

伴随国民经济快速发展,对现代化矿区形象提出了更高的要求。主要分析了现阶段垃圾清扫车的实际情况,并探讨其中存在的主要问题,结合矿区实际需求研制了一种新型专用于矿区路面的电动清扫车,在清除路面的粉尘、颗粒和石块的同时有效抑制扬尘。以矿用清扫车为主要的研究对象,介绍了该新型设备的技术方案、整体结构、工作原理及有益效果。很好地解决矿区路面的清洁问题,极大地提高了矿区环境的安全性。也为日后矿用清扫车结构和功能的设计及优化提供一定的参考价值。     

上海淮海路写真—装潢教学的一次尝试

“室内装潢”作为中等教育层次上的一个专业,还是相当年青的,各方面的资料和经验都很缺乏,而且由于中专这一特殊层次,在整个四年教学中,建筑专业科目在时间安排上不如高等院校那样宽裕。教学环境缺乏专业气氛,学生和专业教师对于专业资料的接触机会较少。为了使学生能尽快地掌握室内装潢专业知识,我们花费了很长时间,反复研究,设想各种教学手段和方法,以求达到最佳教学效果。     

计量检定、校准服务需求与供给分析

计量检定和校准是评定计量器具计量性能的两种基本方式。虽然《计量法》将计量检定划分为强制检定和非强制检定两类，但从现实情况和发展趋势来看，非强制检定的特性已经越来越接近校准。这两种服务方式的供给与需求具有较大的差别。