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1.
针对桥梁底部病害人工检测的作业难题,介绍了桥梁检测机器人的工作原理,结合桥梁的结构化特征和视觉检测拍摄参数约束,研究了桥梁检测机器人作业规划与位姿优化方法。首先,提出一种以最佳拍摄模型约束的桥梁检测机器人拍摄作业位姿规划方法。在最佳拍摄规划方法的基础上,针对小箱梁桥梁和T型梁桥梁底部的褶皱结构,研究了以安全拍摄模型为约束的拍摄位姿优化方法,设计了结合拍摄偏角和拍摄距离的权重函数,推导了优化算法公式并给出了收敛证明。通过对不同拍摄参数的配置,进行了针对空心板桥梁的拍摄作业位姿规划方法仿真;针对小箱梁桥梁的结构,在位姿规划仿真结果基础上进行了位姿优化方法的仿真。最后以研制的桥梁检测机器人为对象,进行了现场测试与验证,仿真和实验结果均表明,该规划和优化方法符合桥梁拍摄检测的要求,具有很好的鲁棒性和实时性。 相似文献
3.
现有的玻璃瓶瓶身质量检测方法中,缺乏对有纹理图案的玻璃瓶的缺陷检测,针对这一问题,提出一了种仅基于相位变换(phase only based transition,POBT)的玻璃瓶纹理区域缺陷检测算法。该算法采用基于灰度投影的方法求取玻璃瓶瓶身中心坐标,利用基于相位的变换方法,通过归一化过程去除玻璃瓶规则纹路区域的低频纹路分量,仅保留下缺陷图像,应用概率修正自适应阈值分割方法对经过POBT变换后去除纹理留下的缺陷的图像进行分割,提取缺陷,并将该分割方法与3种传统型的方法进行对比。实验结果表明,该方法可实现瓶身规则纹路区域的高速高精度缺陷检测。 相似文献
4.
针对当前瓶底圆心定位方法精度不高、瓶底防滑纹区域缺陷易误检等问题,利用瓶底防滑纹的几何特征,提出一种改进的基于变权重随机圆拟合的瓶底定位算法,首先采用重心法对瓶底圆心进行快速预定位,再采用变权重随机圆拟合法实现瓶底精定位。然后检测瓶底图像疑似缺陷区域,并提取区域面积、轮廓长度、圆形度、灰度方差和灰度均值等特征,采用支持向量机算法进行分类决策,检测出缺陷。实验表明,瓶底定位误差小于6个像素,缺陷检测准确率为92.7%,基本满足实际生产精度的要求。 相似文献
5.
随着工业机器人和现代化工业的快速发展,人们对工业机器人的性能要求越来越高,为了提高工业生产的效率和产品的质量,智能、高速、高精度是工业机器人的必备要求。国内基于机器视觉的智能啤酒瓶口缺陷检测方法中,高速、高精度仍是一个亟待解决的问题。为此,提出了一种基于随机圆拟合评估的四圆周定位法,大大提高了瓶口检测区域的定位精度,并提出了基于投影特征的分区域磁滞阈值分割的智能瓶口缺陷检测方法。对采集的488幅灰度图像进行测试,检测正确率为99.4%,检测平均速度为38 ms,算法的检测速度快,检测精度高,可以很好地应用到高速、高精度的现代化工业机器人中。 相似文献
6.
在口服液灯检机杂质检测系统中,口服液瓶体由于履带搓瓶的急停会有轻微的抖动,造成高速工业摄像机拍摄的前后两帧口服液瓶体图像中位于相同空间位置的像素无法重合在一起,导致前后两帧图像做差分结果出现错误。由于口服液中的杂质很小,一般会达到微米级别,因此机械的扰动以及口服液瓶体上的污点都有可能因位置偏差对检测结果造成影响。采用尺度不变特征检测(SIFT)对系统采集的前后两帧图像进行位置配准。SIFT算法稳定性精度很高,适用于高精度口服液杂质检测系统。基于抖动幅度微弱,对该算法进行了一定的改进与简化,以获得最佳配准结果。在实际检测过程中算法稳定,检测结果准确率很高。 相似文献
7.
8.
基于滑模变结构技术提出一种新的滑模电流与磁链观测策略,用于感应电机的高精度转速估计.以定子电流与转子磁链为状态变量,采用非线性系统分析方法建立了误差状态方程,设计了合理的滑模流形面,根据Lyapunov稳定性条件,推导出定子电流和转子磁链观测方程,分析得到观测器的收敛条件,证明了其稳定性,进而得到转速和转子时间常数估计表达式.该策略能对转速和转子时间常数进行高精度的在线估计,并能克服电机参数变化与负载扰动而引起的性能下降问题,具有估计精度高、收敛速度快、鲁棒性强等优点. 相似文献
9.
新型感应电机自适应观测与滑模控制策略 总被引:1,自引:1,他引:0
基于感应电机在二相坐标下的数学模型,使用滑模变结构与非线性分析方法设计出由1个基于滑模的转矩与磁链控制器和1个速度自适应磁链观测器非线性控制系统.首先以定子电流与定子磁链为状态变量,采用非线性系统分析方法建立误差状态方程,然后在使误差渐近收敛为零的原则下设计滑模流形面,根据Layapunov稳定性条件,推导出电阻估计表达式及用于逆变器输入的定子电压控制规律.利用基于模型参考与状态反馈的速度自适应磁链观测器来完成转速辨识与磁链的准确观测,分析得到观测器的收敛条件及自适应率,证明了其稳定性,其估计值作为滑模控制器的输入完成系统的闭环控制.Matlab的仿真与分析结果证明了控制策略的正确性与有效性. 相似文献
10.
为了满足酒类、饮料等生产线对产品质量检测环节提出的更高要求,文中针对于异形瓶装溶液内杂质,研制了一种机器视觉在线检测系统,详细阐述了系统的组成原理和硬件结构方案,介绍了关键算法与软件工作流程. 相似文献