智能球铰链优化设计与精度提升

针对所研发的智能球铰链测量分辨率及测量精度较低的问题,从永磁体选型、传感器匹配以及模型算法方面进行改进和优化。通过仿真分析和计算,确立了圆柱形永磁体的结构参数、重新设计了传感器水平放置与永磁体进行位置匹配的方案,更新了角度反解算法的函数初值选择方法,研制了新的智能球铰链样机和标定装置。测试数据表明,该样机测量范围、精度都有显著提高,在±10°范围内,单轴测量均方差为19';在±20°范围内,均方差为24'。基于数据分析与诊断,已找出主要误差源,找到了进一步提高测量精度的途径。     

磁效应回转角度测量的GRNN算法研究

针对等效磁荷法在反解智能球铰链回转角度中存在的不足,该文尝试采用神经网络算法来计算、仿真和获取精密球铰链回转中的二维空间转角。根据仿真结果得出最优算法,给出提高测量精度的可行性方案。对神经网络GRNN算法进行验证,并与等效磁荷模型法的计算精度进行比较。搭建测量实验平台,实验结果与前期研究结果相比,在±10°范围内角度平均测量误差降低0.52′,在±20°范围内误差降低12.44′,表明测角精度得到改善,且随着量程的增大,GRNN算法的角度反解误差在减小,同时该算法计算精度不依赖于球铰链各项结构参数,为进一步提高球铰链空间回转角度测量精度提供新的可能。     

基于PLC的翻杯机械手设计

介绍了一个使用PLC控制步进电机和气爪实现玻璃器皿的翻转和传送的装置,该装置具有低成本,效率高,定位精度高的优点,可以广泛应用于双工位控制.该机械手巧妙地采用偏心机构,同时实现了玻璃杯的传送和翻转,避免了传统机械手成本高,定位精度不高,控制程序复杂的缺点.     

嵌入式智能球铰链设计及研制

精密球铰链在并联机构中应用广泛,但其在被动运动中,其回转方位及回转角无法自知。基于磁效应,提出一种霍尔传感器与永磁体组合的回转方位辨识及角度测量新方法。在球头上嵌入永磁体,在球窝上植入霍尔传感器阵列,当球头回转时,霍尔传感器阵列测量磁感应强度的变化,反解出角度信息。在完成理论建模、仿真计算和可行性试验的基础上,完成了嵌入式样机的研制。在实现信号冗余计算的基础上,优化了反解算法,基本实现了球铰链多维回转角度的实时测量。球铰链也从单纯的精密传动部件转变为集传动和感测为一体的综合智能部件。随研究的继续,其精度将有大幅提高,有望应用到精密工程中。     

基于知识蒸馏KD压力容器焊缝参数特征点提取实时性提升方法

压力容器对接纵焊缝是重要受力部位，对其测量是焊接质量评估的重要环节，从焊缝激光线中提取焊缝参数测量特征点是视觉焊缝测量重要内容。针对深度学习的焊缝图像参数特征点提取网络，其复杂骨干网络在模型部署、模型训练、模型正向传播时间成本而带来检测实时性限制问题，研究基于深度学习的压力容器焊缝图像特征点提取网络、焊缝参数特征点提取的相邻阶段数据融合KD模型的实时性提升方法，并以压力容器焊缝实验对象进行验证。结果表明，知识蒸馏KD训练后学生模型特征点提取精度有明显提升，且部署时间、单张图片提取时间分别减少70.8%、79.7%。     

基于深度学习主动视觉压力容器焊缝质量参数检测方法

压力容器A、B类对接焊缝是重要受力部位，其质量参数测量是焊接质量评估重要环节，本文研究基于深度学习主动视觉压力容器焊缝质量参数检测方法。提出多缺陷共存下焊缝参数计算方法，突破焊缝缺陷参数共存下存在焊缝质量参数难以计算或无法计算问题；开展编码-解码图像特征点提取网络(EDE-net)结构设计，较好实现焊缝表面参数特征点一次性准确提取；研究深度网络结构化通道剪枝方法，有效提高压力容器焊缝检测实时性能。以不同尺寸压力容器焊缝为实验对象，结果表明Resnet50骨干的EDE-net网络在模型整体压缩率CR=0.5下，单张图片提取时间由0.31 s降低到0.19 s,减少38.7%;第三方检测机构给出测试报告，装置同时测量对接焊缝(A、B类)焊缝5个参数耗时<0.63 s,测量误差允许误差≤0.08 mm。