基于机器视觉的螺钉头部型号智能在线检测系统

为准确识别通用螺钉头部型号,构建了一种基于机器视觉的螺钉头部型号智能在线检测系统。该系统是采用工业相机、镜头以及红色同轴光源组成的机器视觉系统,经过图像预处理、边缘轮廓特征提取、形态学处理以及图像二值化等图像处理技术的处理,采用模板匹配算法提出了针对不同螺钉头部型号的智能在线检测方法。实验结果表明,该系统识别准确率高、稳定性强,完全满足工业生产中螺钉头部型号识别、分选的要求,具有良好的实用价值。     

机器人智能抓取系统视觉模块的研究与开发

以ABB机器人、快换手爪、双目相机为硬件基础,搭建了基于双目立体视觉的工业机器人智能抓取系统,旨在实现随机放置物体的识别定位和自动抓取。基于视觉模块,研究了图像处理、立体匹配和深度计算以及坐标转换,以C++为开发平台,结合Open CV图像开发库和Triclops库,开发了视觉识别与定位算法,实现对圆柱体和长方体薄板对象的分类和位姿识别。最后,通过实验验证,表明该视觉算法有较高的识别定位精度,满足抓取系统的要求。     

基于视觉技术的连接器孔位识别与定位装配

针对圆形连接器生产过程中撑簧圈难以自动装入的难题,提出一种基于机器视觉技术的连接器基座孔位识别与定位的撑簧圈自动装配方法。通过CCD工业相机采集基座图像,利用中值滤波、二值化等图像处理技术实现图像去噪抗干扰处理以准确提取特征数据。进一步,通过连接器基座主键角度计算模块和孔位坐标定位算法实现任意规格的基座主键旋转角度的计算和孔位坐标定位,并最终完成撑簧圈的自动装配任务。采用13芯基座进行现场测试,结果显示主键旋转角度不超过1.35°、装配合格率达到100%,验证了系统的有效性。     

点焊柔性加工系统多智能体的协调控制

介绍了一个应用多槽能体系统来实现点焊机器人柔性加工系统的协调控制。系统由一台有多智能体软件系统运行的工业计算机、一台点焊机器人、三个自动夹具、点焊电源系统以及水冷系统等周边设备构成。针对点焊柔性加工系统的特点，构造了具有任务管理智能体、通信管理智能体以及与物理设备相对应的多个节点智能体的多智能体控制系统。该多智能体系统采用黑板结构，通过集中式的网络结构以及协商的合作协调机制在系统中进行资源分配，规划生产任务，监视资源运行，以便充分利用系统资源。最后对该点焊柔性加工系统进行了图形仿真试验。     

基于机器人视觉的轴承缺珠检测方法

提出一种基于机器人视觉的轴承缺珠检测方法。利用智能相机抓拍轴承图像;利用Otsu法得到轴承图像二值化处理的最佳阈值,利用该方法对轴承图像进行二值化处理,从二值化处理的图像中提取轴承珠的特征;并通过PLC与智能相机通信,将缺珠的轴承分拣出去。实验证明:该视觉检测系统不仅工作效率高,而且检测的结果具有较高的可靠性。     

面向智能制造的数字化检测车间构建关键技术

数字化车间是将智能识别技术与柔性制造技术、生产组织系统以及其他管理系统的信息进行高度集成,构成具有自动化性质和综合信息流的集成制造系统。针对国内航空发动机零部件检测车间相关设施不完备、数字化程度不高的问题,研究数字化检测车间的构建需求,提出面向智能制造的数字化检测车间总体架构和构建的关键技术,为相关企业规划和建设数字化检测车间提供可参考的方向和依据。     

弧焊机器人焊缝图像处理及识别方法的研究

针对电荷耦合器(CCD)所获取焊缝图像的特点,研究了相应的图像处理方法,有效地消除了焊接过程中的飞溅和弧光对焊缝图像的干扰.通过识别激光带在焊接坡口处的变形,准确识别出图像中焊缝中心位置并计算出焊枪的偏差.采用多线程技术编写了应用程序,充分利用计算机系统资源,大大提高了图像采集、处理和存储的速度.识别算法对每幅图像的平均运算时间为16 ms,识别精度达到±0.2ms.试验证明:图像处理的过程和焊缝中心识别的方法是有效的,该系统满足焊缝跟踪控制的实时性要求.     

基于EDPF算法的高空高压线故障智能识别

为了改善无人机航拍成像的变形、失真等问题,构建了无人机航拍图像退化模型来恢复图像质量。基于此,利用EDPF算法检测高压线边缘,实现了高压线故障智能识别。结果显示,该方法的故障识别结果与实际情况完全一致,且采用该方法后,高压系统电力波动累积时长显著下降,验证了所提方法的应用有效性。     

柔性加工中心单元工件自动识别及自动加工技术

介绍一种柔性加工中心单元工件自动识别及自动加工技术。通过该结构,系统能够自动识别工件,并自动调用相应程序进行加工。该结构自动化程度高,在提高效率的同时,能够避免人工出错。由于激光精度高、稳定性好,可适应较多工件数量的识别。此系统结构简单,易于实现,可靠性高。     

融入协调注意力的MobileNetV2模型对铝带材表面缺陷识别的研究

在高端铝合金板带材生产过程中，准确、快速地识别和分析铝带材表面缺陷是控制带材表面质量的基础，也是现代智能生产过程智能感知的重要基础。针对气垫式连续热处理及表面处理生产线的高端铝合金汽车板、航空板的表面质量缺陷问题，采用融入协调注意力的MobileNetV2模型进行缺陷图像识别，提高模型对铝带材缺陷图像特征提取能力；融入协调注意力的MobileNetV2模型的准确率高达94.97%,准确率比原始MobileNetV2模型高1.34%,效果比肩ResNet50、VGG16模型；融入协调注意力的MobileNetV2模型的参数量仅1.52 MB,远远低于ResNet50、VGG16模型的参数量；该模型对缺陷识别精度高、识别速度快，具有很好的应用价值。     

基于视觉路径识别的智能车控制系统设计

为实现智能车对各种复杂路径快速稳定的识别,设计一种根据视觉图像进行路径识别的智能车控制系统。该智能车控制系统以MK60DN512ZVQ10控制器为核心,采用OV7725视觉传感器获取赛道的二值化图像;通过图像处理提取赛道边沿及中心线,并提出环岛等复杂路径的识别算法;通过增量式编码器测量实时车速,采用PID控制算法控制舵机的转向和驱动电机的转速;通过调整视觉传感器的高度并合理布局车体结构,增强智能车的路径识别能力和稳定性。实验测试结果表明:利用该系统,智能车在速度约为2.4 m/s时可在赛道上快速稳定行驶并正确识别各种路径。     

中走丝线切割机床智能远程监控系统设计

中走丝线切割机床是一种精密的特种加工机床,加工精度高,能加工各种特殊硬质材料,但是比常规加工方式耗时,因而对其进行实时的状态监控就很有必要。针对现有国内主流的中走丝数控系统,提出2种集成监控方式,并结合嵌入式技术、人工智能、网络及移动终端编程和数据库技术研究了中走丝机床智能远程监控系统。首先,对智能远程监控系统的总体框架进行了阐述;其次,对智能远程监控系统的核心功能及其关键技术进行了详细的说明;最后,对中走丝的2种集成监控方式进行了重点说明,特别是基于人工智能技术的图像识别方法。所研究的中走丝线切割机床智能远程监控系统不仅能为机床加工人员提供方便,也能为机床维护人员解决机床故障提供支撑。     

融合视觉和以太网技术的工业机器人分拣装配控制系统设计

针对制造业中多类型、多工位、无规则、有残次工件人工分拣出错率高与装配效率低下的问题,设计一个融合视觉和以太网技术的工业机器人分拣装配控制系统.应用工业以太网构建一个包含视觉、PLC、HMI和工业机器人的硬件系统;提出结合图像匹配、圆孔识别算法的工件检测与识别方法;基于坐标偏移的方法设计了一个PLC控制工业机器人的优化算法;并对工业机器人进行示教与编程,实现工件正确分拣与高效装配.测试证明:该系统工件识别正确率达100％,工业机器人的示教位置大大减少,工业机器人的控制程序明显简化,工件分拣正确率与装配效率显著提高.     

图像边缘提取在工件内部缺陷识别中的应用研究

工件内部缺陷是难于检验的,借助图像识别技术可以精确地确定工件内部是否存在缺陷以及界定工件内部缺陷的区域范围等,因此,断层扫描图像分割技术已广泛应用于工件内部的缺陷识别检测.为了克服采用传统分水岭算法分割图象导致的过分割现象,提出了一种图像边缘提取的智能融合算法.首先借助基于模糊形态学的开闭算法对图像做了平滑处理,其次,基于数学形态学计算了梯度算子,最后对梯度图像进行分割获得了期望的图像.仿真对比实验研究验证了该算法可较好地消除过分割现象,在工件内部缺陷图像识别中有更好的实时性与可用性.研究结果表明:提出的智能融合算法对提高图像处理质量有重要参考意义.     

基于LabVIEW的飞机液压基础试验台测试系统的开发

针对飞机液压基础实验台采用人工控制操作复杂、测试时间长、测试流程易出错等问题，开发一套基于LabVIEW的飞机液压基础试验台测试系统。此系统采用计算机控制，调用D/A板卡与继电器板卡的DLL文件，完成飞机液压基础实验台的测试控制，采用485通信方式采集传感器数据；通过ODBC接口连接MySQL数据库，进而对实验数据进行存储；采用图像化编程实现数据的直观显示。此测试系统能够完成飞机液压泵及飞机液压相关附件的性能测试，具有较高的可靠性及实用性。     

等离子熔射过程数据挖掘技术及智能控制策略

结合图像处理与模式识别技术提取等离子射流的形态特征,采用射流狭长度对其进行表征.采用数据挖掘技术将等离子弧电流、电压参数和射流狭长度特征进行聚类分析,构造对等离子熔射过程中射流发生子系统进行智能化控制的知识库.根据涂层的残余应力、孔隙率和硬度等主要性能参数以及微观组织结构对分类结果进行质量评判,生成工艺参数到最佳分类的推理规则集,从而实现了对工艺参数—射流形态—涂层性能之间关联关系的研究.基于规则库监督多模型自适应控制系统结构,提出了一种等离子射流发生子系统的智能化控制策略.     

漏焊智能检测系统中的知识获取

在智能系统中，知识获取是极为重要的，它在一定程度上反映了系统智能水平的高低。在知识获取的过程中应用计算方法是当前国内外研究人员的研究热点。粗糙集理论作为一种新兴的计算方法具有极大的应用潜力，已经广泛应用于模式识别、医疗诊断、医疗数据分析、图像处理、质量控制、故障诊断、数据挖掘和过程控制等许多领域中。在本检测系统中，由于具体条件的限制和人为因素的影响，传统的方法不能满足要求，必须用智能的方法加以解决。而解决问题的关键在于如何有效地获取检测过程中的知识，从而实现智能检测。将粗糙集理论应用于相关初步知识的获取，再由神经网络对所获取的初步知识进行优化，可以提高知识获取的效率。本文给出了该智能检测系统中运用粗糙集理论获取相关初步知识的方法。     

机载智能泵源系统研究中的关键技术

军用飞机向高速、高机动性方向的发展，对飞机液压系统提出了高压、大功率的要求。为了尽可能减小系统无效功耗带来的发热量，国内外已经提出了在军用飞机上采用新型智能泵源系统的方案。本文在分析国内外相关研究状况的基础上，根据国内目前的进展论述了研究机载智能泵源系统研究中涉及的关键技术。     

Application of FEM simulation to AI V-bending process control

In this study, an artificial intelligent (AI) V-bending process control system with FEM simulation database was developed in order to achieve the production with high accuracy and flexibility. An adaptive filter was proposed to modify the simulated punch force-stroke curve (F-S curve) and to obtain the pseudo experimental one. The filtered simulation results are stored in the database and used to the V-bending process control with an intelligent process control system developed by the authors. The process controlled results show that the FEM simulation database with the compensation filter is very effective for the precision process control system. A high accurate V-bending process was achieved without the trial and error of V-bending tests.     

龙门铣床模糊神经元自适应加权PID控制的研究

针对德国WALDRICH COBURG公司的SINUMERIL 8M数控龙门铣的控制系统及电气控制柜，提出了用西门子CNC控制交流伺服进给系统进行改造的方案。利用定子电流的滞环宽度模糊控制，及模糊神经元自适应加权PID直流电流控制方法。从功能上实现速度、力矩同步功能；附件头自动交换；制作用户画面，以方便附件头的更换及故障处理。完成了电气驱动系统的改造，也满足了实时性的要求。在此基础上进行的仿真及实验表明所设计的智能控制系统具有良好的控制性能。