机织钩面粘扣带表面质量的机器视觉检测方法

针对机织钩面粘扣带表面质量人工检测中存在的精度低等问题,提出了基于机器视觉的机织钩面粘扣带表面质量检测方法。通过单目视觉的切向成像获得粘扣带表面的单行图像,避免了粘扣带相邻行之间的干扰。对单行粘扣带图像进行预处理后,采用投影法对其进行水平投影和垂直投影,提取粘扣带表面单行图像中的每个钩扣状区域,基于连通域统计法判别钩扣状区域的切割状态,计算其切开率,通过统计数据表征粘扣带表面质量。实验结果表明,该方法对机织钩面粘扣带表面质量的检测相对误差为1%,具有较高的稳定性。     

精密织针针舌冲压模具曲面的设计与有限元分析

为解决手工打磨的针舌冲压模具质量参差不齐导致不同批次的织针质量不一致的问题,课题组选取舌勺曲面加工质量高的织针进行了研究。通过CT扫描获取舌勺的三维点云数据,然后对特征曲面的三维点云坐标数据进行多项式曲面拟合;然后根据特征曲面的方程设计织针舌勺冲压模具,并运用ABAQUS软件对模具进行显式动力学有限元分析。结果表明：特征曲面拟合决定系数R²为0.994,拟合精度符合拟合要求;应力均匀分布在冲压模具的接触曲面上,其最大应力值约为750 MPa,静强度和疲劳分析结果满足使用要求。该研究为国内织针舌勺冲压模具的自动化加工提供了一定的参考依据。     

基于机器视觉的棉花颜色检测方法

针对国内目前通过图像处理测量棉花颜色等级方法较少的现状,设计了一种基于机器视觉的棉花颜色检测方案。为提高棉花样本的拍摄质量及高效性,使用Halcon软件连接CMOS工业相机进行实时采集。首先对采集的棉花样本图进行预处理,通过阈值分割算法将棉花样本图转化为二值图像,且使用高斯滤波去噪声从而去除棉花中的杂质信息,并对预处理后的图像进行区域划分。然后通过RGB值转换为CIE XYZ颜色空间值,得到各子区域棉花颜色参数值,并引入K均值算法聚类各子区域颜色值以确定棉花最终颜色参数值,从而确定棉花颜色等级。最后通过实验验证及数据分析,将本文检测方法与MCG-1棉花检测仪器检测结果进行对比,结果表明2种方法检测结果一致;并通过在不同时间下持续对棉花样本进行数据检测,验证了本文方法的稳定性和精确性。本文检测方法可行且检测成本较低,可代替昂贵的仪器检测方法供企业使用。     

面向信息集成的废旧机电产品再制造系统研究

根据再制造产业的发展趋势,就如何构建面向信息集成的废旧机电产品再制造系统进行了研究.提出了废旧机电产品再制造系统的功能模型,并对其生产管理控制流程进行了分析,在此基础上,建立了包含6个分系统的废旧机电产品再制造系统信息集成框架模型.     

面向再制造系统的自适应调度优化机制*

废旧品回收的数量、时间、质量以及拆解的顺序、深度等诸多不确定性使得传统的调度优化理论难以直接应用于再制造系统。为此,提出了面向再制造系统的自适应调度优化机制,采用调度方法匹配识别、专家推理、新调度问题建模求解和调度方案评价相结合的策略生成最终的调度方法;然后,对再制造系统自适应调度优化机制的系统实现和关键技术进行了探讨。研究表明该机制能够适应再制造系统动态多变的特性,可以有效解决再制造系统的调度优化问题。     

基于点云的堆叠玛钢管件识别定位方法

针对机器人抓取堆叠玛钢管件识别定位精度较低等问题,提出基于点云信息的堆叠玛钢管件识别定位方法。通过双目视觉获取管件的视差图,采用HSI权重分配及左右一致性校验法对玛钢管件的遮挡点进行校验,得到完整的管件视差图;基于玛钢管件点云的法向量特征,剔除管件接触部分边缘点,利用欧式聚类对相互独立的管件点云进行分割提取,采用ISS算法得到玛钢管件的关键点云数据信息,通过RANSAC算法与ICP算法进行点云匹配,确定玛钢管件的位姿。实验结果表明,该方法对不同工况下堆叠玛钢三通管件的平均识别率为89.5%,机器人抓取精度平均提升了37%。     

复杂母线旋转体工件磨削加工的插补模型及算法研究

复杂母线旋转体工件磨削加工是数控磨削加工研究的热点之一。因此,利用圆弧样条插补和圆弧插补相结合的方法,建立复杂母线旋转体工件磨削加工的插补模型和求解算法,设计复杂母线旋转体工件磨削加工的插补方案,分析其加工误差。实例仿真研究验证了插补模型和算法的合理性与可行性。     

再制造系统的自适应调度原理

废旧品回收的数量、时间、质量以及拆解顺序、深度等诸多不确定性使得传统的调度理论难以直接应用于再制造系统。为此,提出了再制造系统的自适应调度原理,采用调度方法匹配识别、专家推理、新调度问题建模求解和调度方法评价相结合的方法生成最终的调度方案。最后,对再制造系统自适应调度的原型系统框架及其关键技术进行了阐述。