一种机器人光电式滑觉传感器的研究

为实现机械手对易碎物品的无损伤抓取,要求机械手具有滑觉检测功能,本文设计了一种光电式滑觉传感器,它由红外光电器件和一个具有反射镜面的弹性体组成,当物体有相对滑 时会引起反射镜面的振动,由此引起光电传感器的输出信号发生变化,对传感器信号进行一定的数学处理,就可以判别物体的相对滑动。本文通过实验分析,建立了滑动程序判别模型,利用这个模型在电伺服机械手上实现了对鸡蛋等易碎物吕的无损伤抓取     

一种基于机器手新型滑觉传感器的研究

针对以往滑觉传感器的不足,提出了一种新型的光电滑觉传感器机理,这种传感器机理的最大优点是系统抗电磁干扰,能实现全自动补偿,灵敏度高,采用了全方位传感和全自动补偿技术。光电传感器是利用光电效应,将利用滑球的微小的转动进行切向滑觉转换。滑球表面是具有两种反射强度的材料组成交错微小的网格,对滑球施加小光束,检测反射光强度的不同频率的变化,从而可以分析滑动程度。     

接触式传感器对柔性机械手振动控制系统性能的影响

为了满足柔性机械手的高速运行和高精度定位的性能要求,采用了振动主动控制系统消除机械手末端振动。但控制系统中的接触式传感器改变了机械手的动力学特性。利用Lagrange方程原理建立了柔性机械手末端装有传感器的非线性动力学模型,从理论和仿真实验两个方面分析了接触式传感器的安装对动力学特性和控制系统性能的影响,并得出了相关结论。     

振动传感器横向灵敏度的检测

本文介绍用中频标准振动台对传感器振动最大横向振动灵敏度比进行检测的一种方法。     

一种硅微振动角速度传感器

介绍了一种静电驱动、电容检测单自由度硅微振动角速度传感器实验样机的结构、工作原理、加工方法、驱动方法、检测方法和实验结果。实验结果表明,该角速度传感器实验样机已具有一定的性能,其灵敏度为:3.2mV/(o·s-1);量程为:±500o/s;线性度:1%。     

基于多传感器的机器人夹取系统设计

目的在分拣包装应用中,实现工业机器人使用指定的压变设置对物体进行夹取作业。方法设计由PLC、机械夹手、触摸屏、工业机器人组成的夹取系统。其中采用三菱FX系列PLC为控制中心,具有多传感器的机械夹手为末端执行器,三菱GS系列触摸屏为交互界面,安川工业机器人为运动机构。根据夹取流程,采用PLC分析夹取限位、闭合限位、压力检测、变形检测等传感信息,并协调各部分运行。结果系统能够在设定的压变范围内,实现对适用物体的自动夹取作业,并且通过触摸屏可便捷查看检测信息及设置参数。结论该系统能够基于多传感器的检测进行机器人夹取作业,且参数可调控,适用于自动化夹取作业。     

基于任务的神经网络多传感器数据融合新方法

面向遥操作机器人系统对传感和控制的具体要求及条件,提出一种基于任务的神经网络多传感器数据融合新方法。根据遥操作过程中的不同任务,利用优化的神经网络算法,对双视觉、六维力／力矩、接近觉（数字／模拟）、指端力、关节角度等多种传感器信息进行融合决策,并实时地将融合结果反馈回上层控制系统。     

振动测量传感器的发展现状

本文对现代振动测量传感器的发展、种类、加工工艺、结构原理及传感器的主要性能指标做了简要介绍和分析，同时对它们在现代化工业领域中的应用也做了相应的介绍。     

基于柔性电磁传感器的发动机叶片微缺陷检测

飞机发动机叶片由于工作条件恶劣,容易出现疲劳和微缺陷,但采用传统的检测方法难以对其进行准确检测。该文提出一种基于柔性电磁传感器和数字锁定检测算法的微缺陷检测技术,在分析柔性阵列式电磁传感器特性的基础上,重点对传感器转移阻抗的数字锁定检测方法和数据处理方法进行研究,提出整周期数字锁定检测算法,可提高阻抗测量精度;搭建基于FPGA和ARM的检测平台,并通过实验验证检测效果。实验结果表明:阻抗幅度测量的重复精度达到0.04%,相位测量的重复精度达到0.02%,利用该方法可有效检测出0.1 mm宽度的微裂纹。     

Enhance Egocentric Grasp Recognition Based Flex Sensor Under Low Illumination

Egocentric recognition is exciting computer vision research by acquiring images and video from the first-person overview. However, an image becomes noisy and dark under low illumination conditions, making subsequent hand detection tasks difficult. Thus, image enhancement is necessary to make buried detail more visible. This article addresses the challenge of egocentric hand grasp recognition in low light conditions by utilizing the flex sensor and image enhancement algorithm based on adaptive gamma correction with weighting distribution. Initially, a flex sensor is installed to the thumb for object manipulation. The thumb placement that holds in a different position on the object of each grasp affects the voltage changing of the flex sensor circuit. The average voltages are used to configure the weighting parameter to improve images in the image enhancement stage. Moreover, the contrast and gamma function are used to adjust varies the low light condition. These grasp images are then separated to be training and testing with pre-trained deep neural networks as the feature extractor in YOLOv2 detection network for the grasp recognition system. The proposed of using a flex sensor significantly improves the grasp recognition rate in low light conditions.     

基于位移传感器的包装机械手运动跟踪方法设计

目的为提高包装机械手末端执行器轨迹跟踪精度,提出一种三维运动轨迹跟踪方法。方法获取拉绳式位移传感器在预先建立的三维坐标系中坐标数据和拉线长度。利用坐标和拉线长度计算运动物体的三维坐标数据,进而形成所述运动物体的三维运动轨迹。同时,给出基于ARM的轨迹跟踪控制器结构以及软件实现方法。结果实验结果表明,与传统示教盒相比,该方法可将定位精度提高1倍,相关误差可控制在0.3 mm以内。该方法在执行效率方面大约能够提升33%,提高了包装机械手的执行速度和分拣效率。结论所述轨迹跟踪方法能够提高包装机械手末端执行器的定位精度和定位速度,符合包装、食品、化工等行业的工艺要求。     

基于线结构光传感器的工业机器人运动学参数标定

针对工业机器人绝对定位精度较低问题,提出一种基于线结构光传感器的工业机器人运动学参数标定方法.首先,将线结构光传感器固定安装在机器人末端,建立传感器测量模型,然后建立机器人运动学模型,通过手眼关系将传感器模型与机器人模型连接组成完整的标定系统模型.其次,使线结构光传感器在不同位姿下对某一固定点进行测量,得到该点在机器人...     

基于阵列超声传感器的气液界面检测

利用超声波声束对两相流参数检测的优点,使用阵列超声传感器探究了气液界面下的超声波声束和液面的关系。实现了超声波声束对整个气液界面的参数检测,测量了静态气液界面高度,实现动态超声波声束对分层流气液界面的重构。并在河北大学多相流循环装置进行实验验证,实验结果表明,阵列超声波声束可以实现对气液界面高度检测,可分辨最小2mm气液界面高度;重构图像的截面含气率和高速相机拍摄得到的截面含气率误差不超过4%。     

基于CSSE-OSELM算法的软测量建模及其工业应用

针对软测量建模样本的特性,提出一种基于布谷鸟选择性集成学习的在线贯序极限学习机(CSSE-OSELML)软测量建模方法。首先,以多个OSELM组合成集成学习的框架,并给每个OSELM赋予权重并设定阈值,借助于布谷鸟算法(CS)从中选择出满足阈值条件的OSELM个体,重新组合成集成学习的子集。最终以该子集建立软测量模型,进行集成学习并做加权处理。以UCI标准数据集进行测试,同时对加氢裂化反应分馏塔航煤干点进行验证,仿真结果表明,该算法优于传统的方法,具有更高的预测精度和稳定性能。     

基于传感器数据的用户行为识别方法综述

目的 综述了运用传感器数据感知用户行为的最新进展和研究成果,为多模态数据驱动的服务机器人用户行为认知应用提供技术支撑.方法 主要从4个方面总结了用户行为识别方法的最新进展,具体包括:基于可穿戴传感器的数据感知与行为识别;基于机器视觉的行为识别;基于环境传感器数据的行为识别;异常行为识别与预测.结论 服务机器人在行为感知到认知方面的研究仍处于初步阶段,运用多模态数据全面建模用户行为有望提升基于机器人的养老产品智能化水平.     

基于电容检测MEMS磁传感器的设计与制作

为实现微型化、低功耗、低成本和高灵敏度的磁传感器,提出了一种基于微型磁扭摆结构的磁传感器,并利用对角度变化非常敏感的差分电容检测技术对磁扭摆的扭转角度进行检测．设计的磁传感器包括微扭摆结构、磁性敏感薄膜和差分检测电容等部分．分析了器件的磁敏感原理和电容检测原理,给出了器件的结构参数和综合设计考虑．利用体硅加工工艺成功制作出了磁传感器样品,并进行了实验测试．测试结果表明磁传感器有良好的线性度和重复性,其磁场检测的电容灵敏度可达到0．2fF／Gauss．根据对磁传感器的热噪声分析,可得到磁传感器最小可分辨的磁场为6．72μT．该磁传感器结构简凑、工艺简单,无需电流激励,大大降低了磁传感器功耗．     

基于平行板式电容传感器的送纸检测系统设计

分析了送纸机构的工作原理,并对其关键部件进行了设计,将电容传感器应用于书本打包设备送纸机构。通过机构设计和理论计算,表明该设计可以有效检测出重叠牛皮纸被送出,并对多余纸张进行退回处理,系统检测效率高,动态响应好,满足了设备单张送纸的要求。     

基于神经网络的混凝土断裂参数灰色软测量

断裂能和断裂区长度作为骨料的重要参数无法通过常规方法进行检测,基于神经网络提出了一种新的软测量方法,采用灰关联分析作为软测量建模中辅助变量选择的工具,对土木工程中常用的混凝土弯曲梁的断裂能和断裂区长度进行预测,结果表明,该方法具有较高精度,可满足实际需要。     

纳米SnO2基气敏元件对甲醛气体的检测

采用溶胶-凝胶法制备了纳米SnO2粉末,利用X射线衍射仪(XRD)以及原子力显微镜(AFM)对材料的晶体结构及晶粒尺寸进行了表征.采用制备的纳米SnO2作为基底材料,掺杂纳米TiO2粉末(SnO2与TiO2的物质的量之比为9:1)以及少量的Ag+(物质的量百分比为0.2%～0.4%),以此材料制成气敏元件,检测了元件的甲醛气敏性能.结果表明:该元件在工作温度为300℃时,对200×10-6的甲醛具有较好的敏感性,在不同的工作温度下,元件表现出良好的气敏选择性.理论计算表明,气体分子轨道能量的差异是元件气敏选择性的定性因素.