不同结构微小音速喷嘴的数值模拟与特性对比

为了降低加工水平对微小音速喷嘴性能的限制,提出了收缩喷嘴、扩散喷嘴和圆锥形文丘里喷嘴 3 种非标准音速喷嘴 结构,并分析形状结构对 3 种喷嘴流动特性的影响。 选取喷嘴喉径为 0. 03~ 0. 12 mm,分别对其内部流场进行数值仿真,并分析 收缩段、喉部和扩散段的几何结构对喷嘴流动特性的影响,最后对比了喷嘴的流动特性。 研究发现,扩散喷嘴的流出系数和临 界背压比较优,且该类喷嘴加工难度最小。 此外,喉径和喉部长度对喷嘴流动特性的影响最大,喉径越大,喉部长度越小,喷嘴 流动特性越好。 这为后续微小喷嘴的研制提供一定的借鉴。     

基于机器视觉的膨胀阀安装孔缺陷检测方法

针对工业生产中膨胀阀安装孔缺陷自动检测的需求,提出一种基于机器视觉的安装孔缺陷检测方法。使用SURF特征匹配定位待检测区域,利用双阈值迟滞分割法去除噪声;通过Canny算子计算轮廓边缘,利用邻域生长法提取轮廓信息。为克服缺陷信息的干扰,准确定位安装孔圆心,提出基于几何矩与最小二乘拟合的圆心定位方法。根据轮廓上的点到圆心的距离分割出缺陷轮廓并在输入图像上进行标注,从而实现安装孔缺陷的检测。结果表明：所提出的算法能准确检测膨胀阀安装孔的缺陷,满足工业生产中自动检测的需求。     

基于三维视觉特征的数字手势语义识别新方法研究

为了解决现有手势识别易受背景噪声干扰和算法较为复杂的问题,提出一种基于3D视觉的数字手势语义识别方法。首先,通过RealSense 3D相机采集手部区域的RGB图像和深度图像,并结合深度信息和肤色信息,对手势进行分割;其次,对手势图像进行形态学滤波后,得到手势区域的轮廓凸包面积比、凸缺陷数、手指夹角和关键点连线比值等特征参数;最后,通过分析不同手势独有的特征参数,实现准确的手势识别。对数字0～9的手势分别进行50次识别实验,手势分割准确率为100%,手势识别准确率为98.5%。实验表明该方法准确可靠,数字手势识别效果理想。     

耳温计检定系统机械臂位姿自动修正方法研究

针对耳温计自动检定系统中机械定位随机偏移的问题,提出一种基于机器视觉的机械臂位姿自动修正算法。在恒温槽基准位建立机械臂运动的基准参考坐标系,在此坐标系下设计机械臂作业路径动作;系统作业过程中,通过定位恒温槽上的特征图案生成变换矩阵,产生新参考坐标系;机械臂来到新参考坐标系下拍照,反推变换矩阵偏差值并对其迭代更新;通过对机械臂运动的参考坐标系进行修正,完成对机械臂三维作业的位姿修正。实验结果表明,所提算法对恒温槽上3个平面的定位精度达到0.5 mm以内,为相似场景下的视觉引导提供了一种新思路。     

大口径超声波流量计内部流-声耦合特性仿真分析

为了探索工业用大口径水流量管道中超声波流量计的使用及其关键的流场-声场耦合机理,针对一DN500大口径超声波流量计进行了流-声耦合数值模拟研究。系统分析了大口径管道中的流场分布特性,揭示了传感器安装结构对于流场和声场带来的综合影响,给出了声波在管道流体中的传播动力学过程,通过换能器的声压接受信号结果计算得到了大口径管道内超声流量计模型的预估流速及计算偏差,其复杂的流-声耦合机理研究对超声波流量测量性能的提升具有重要意义。     

板式换热器上料机器人3D视觉引导系统

为实现板式换热器在氦气检漏工序的自动上料,设计了基于RealSense 3D相机的视觉引导系统.采用深度信息与连通域分析结合的方法找出板式换热器的最小外接矩形,并根据深度信息微调最小外接矩形的4个顶点,使其在同一深度距离平面上,减小了误差;将最小外接矩形的中心坐标作为工件坐标发送给可编程逻辑控制器(PLC)进行坐标转换,PLC将实际偏移值发送给机器人完成抓取.经实验验证,抓取4种不同型号、分布于4个工位且摆放层为1～4层的板式换热器的平均抓取成功率为98.3％;在机械手速度设定为AUTO模式下最高速的50％时,每抓取一个工件耗时59.29 s,能够满足氦气检漏工序上料的节拍需求.     

基于3D视觉的微通道换热器定位与尺寸测量

为实现微通道换热器生产线的自动化与智能化,提出一种基于3D视觉的微通道换热器定位与尺寸测量方法,以引导机械臂进行抓取上下料。首先,用3D相机以俯视角度拍摄产品,矫正获取的图像并将RGB图像与深度图像对齐;其次,通过产品3D信息的辅助实现精确的二维图像分割以及角点的二维坐标定位;最后,加权拟合角点的深度值,通过角点二维坐标及深度信息进行坐标转换得到其三维坐标,计算产品尺寸。实验结果表明:该算法能够在复杂的背景中实现精确的图像分割与尺寸测量,在测量距离为4000mm时相对测量误差可控制在1%以内,能够满足系统需求。     

基于自适应峰值提取算法的水表梅花针计数方法研究

针对水表出厂检定过程中的被检表梅花针在接近于采集频率1/2的高速转动下识别效果差的问题，提出了一种基于自适应峰值提取算法的水表梅花针计数方法。首先对图像进行预处理转化为二值化图像，再利用背景异或法对当前帧图像与起始帧图像进行异或运算得到梅花针运动轨迹，统计梅花针转动过程中的白色像素占比大小变化，最后通过自适应峰值提取算法统计转动齿数。通过实验，证明了该算法克服了伪波峰对峰值提取算法的干扰，相较于传统统计方法，该方法对梅花针转动齿数识别效果显著，误差不超过1%。