基于感性工学的牛奶包装机器人创新设计研究

为在设备外观、人机以及色彩方面对现有牛奶包装机器人进行改进,提出运用感性工学理论,针对牛奶包装机器人进行相关词汇收集与分析,通过视觉模拟评分法(VAS)、KJ法等方法展开定性以及定量研究,获得使用者对牛奶包装机器人的深度感性诉求,以建立产品特征,减少设计师与使用者之间的认知误差,并将理论研究成果应用于产品设计中,为牛奶包装机器人的创新设计提供参考。     

热释光剂量测量方法及其在高压放电辐射场测量中的应用

本文简要地描述了热释光剂量测量方法的原理、特点及其读测方法。本文还重点分析了高压放电幅射场的基本特征和用热释光剂量方法进行测量的可行性和基本方法。分析表明热释光剂量测量方法在高压放电场中应用是可行的。     

并联机器人智能输入写字功能的设计

出于教学和实验的目的,利用Lab VIEW编程软件为两自由度并联机器人开发了一套平面写字功能。所选用的并联机器人为平面五杆机构,两个电机轴轴心相互重合,固定杆长度为零,利用平面几何知识,并联机器人的正逆解可很容易算得。机器人所写文字通过人工手动输入,经过选择性线性插值、去点处理、坐标系转换,将图片坐标系下的坐标点转化为机械手坐标系下的坐标点。为保证机器人在写字过程中的平滑性,采用了连续三次样条快速迭代的算法规划机器人的加速度轨迹曲线。     

介入放射学中的辐射防护研究现状

介入放射学是近年发展起来的,在一些计算机新技术和生物工程新材料基础上利用放射诊断学手段进行诊断和治疗的新技术。它的出现,确实给人们带来了巨大的利益,但也开始注意到它可能给病人造成辐射损伤。在一些放射性介入的操作中,病人接受剂量可能大到能引起病人的皮肤和眼晶体损伤,因而病人的辐射防护问题已引起了国内外的广泛重视。在IRPA-10大会上,涉及介入放射学中的辐射防护研究的论文有8篇。本文结合最新进展,对这些论文的主要内容作一介绍,指出放射性介入操作对病人与职业人员的效应、病人剂量水平的调查结果,提出存在的问题及解决办法。     

基于伪距离的冗余机器人避障算法

针对冗余机器人避障问题,提出一种基于伪距离且无需主从任务转换的冗余机器人避障算法。采用具有解析式的伪距离算法计算机器人与障碍物之间的接近程度,通过分析伪距离与欧式距离换算关系求取机器人与障碍物之间最小欧式距离,从而提高冗余机器人与障碍物之间的最小欧式距离求解效率。基于最小伪距离判别指标,在机器人末端轨迹上赋予末端沿最小距离方向避障速度实现末端避障。在零空间避障问题求解中提出一种自适应阻尼控制方法,产生虚拟排斥力使机器人连杆远离障碍物,并自适应调整阻尼增益参数响应避障速度。通过七自由度冗余机器人的仿真和试验验证了该算法的高效性和有效性。仿真结果表明,该算法提出的末端避障方法避免了传统的主从任务转换避障算法在任务切换时所引起的末端振荡且缩短了避障时间,同时该算法提出的零空间避障方法能够在低误差跟踪末端期望轨迹下避免机器人连杆与障碍物相碰撞。试验结果表明,该算法能够完成多障碍物避障,验证了该算法的末端避障方法和零空间避障方法的正确性。     

基于虚拟样机的龙门式码垛机器人生产线的设计与仿真

本文以研究龙门式码垛机器人为核心,设计了一种用于纸箱码放的自动化码垛机器人生产线。其中,主要包括对生产线的整体规划和布局、虚拟样机设计、基于Solidworks Simulation的重要部件有限元分析,基于Motion的运动学仿真和分析。仿真结果论证了气缸选型、结构设计的合理性;应用结果表明,设计过程合理,达到了预期需求。     

介入放射学中的辐射防护研究现状

介入放射学是近年发展起赤的，在一些计算机新技术和生物工程新材料基础上利用放射诊断学手段进行诊断和治疗的新技术。它的出现，确实给人们带来了巨大的利益，但也开始注意到它可能给病人造成辐射损伤。在一些放射性介入的操作中，病人接受剂量可能大到能引起病人的皮肤和眼晶体损伤，因而病人的辐射防护问题已引起了国内外的广泛重视。在ＩＲＰＡ－１０大会上，涉及介入放射学中的辐射防护研究的论文有８篇。本文结合最新进展，对     

基于遗传算法的机器人自动化生产线缓冲区容量分配方法

研究一种机器人自动化生产线缓冲区容量分配问题的优化方法。生产系统的生产率与各工序可靠性、生产率及缓冲区容量密切相关。生产线缓冲区总量受限,须将此总量分配至各生产工序的缓冲区。采用连续型生产线模型,并使用近似和分解方法建立生产线可用度和缓冲区容量分配间的关系模型。提出在缓冲区总容量受限状态下,以生产线最大可用度为目标的优化策略。设计半父体比例交叉和单亲交叉型变异的遗传算法得到缓冲区容量分配的次优解,并将该方法应用于一种2平动自由度高速并联机械手为核心的输液软袋装箱码垛自动化生产线,得到该类生产线的缓冲区分配优化方案。多条机器人装箱码垛生产线运行结果表明,此方法是行之有效的。     

基于机器视觉的改进线束导线排序检测系统设计

目的 解决现有工业线束导线排序检测方法中存在的效率低、混色导线检测效果差等问题。方法 基于机器视觉技术设计一种线束导线排序检测装置,并结合图像处理技术和深度学习原理提出一种混色导线排序检测方法。首先根据线束图像中选择的感兴趣区域,分割出线束连接器图像和导线图像,并采用模板匹配和颜色定位方法完成连接器正反面的识别和单色导线的识别定位;然后采集并制作PE混色导线数据集,研究Faster R−CNN、SSD、YOLOv3和YOLOv5m等4种不同目标检测算法对PE混色导线的检测效果。结果 实验结果表明,YOLOv5m检测模型的检测速度和准确率兼顾性最好;改进系统后,检测时间减少了18.55%,平均识别准确率为98.83%。结论 改进后检测系统具有良好的检测效率和可靠性,适用于种类丰富的工业线束导线排序检测。     

基于视觉的工业机器人离线编程系统的设计

针对传统离线编程系统通用性差、可靠性低和二次开发难度大等问题,开发一套基于机器视觉的工业机器人离线编程系统。基于模块化思想,将该系统划分为机器视觉模块、虚拟环境模块、运动学模块、轨迹规划模块、离线程序模块和外部通信模块。借助机器视觉模块解构视觉系统与机器人末端位姿的坐标映射关系,得到规划机器人运动所需的位姿数据;基于虚拟现实建模语言构建机器人虚拟仿真环境,基于运动学模块与轨迹规划模块将位姿数据转化为机器人的作业〖JP2〗指令;基于离线程序模块与外部通信模块实现控制器指令与虚拟仿真环境的无缝衔接。最后,以一种六轴工业机器人为测试对象验证了该离线编程系统的基本功能。实验结果表明:该系统定位误差最大为0.4 mm,精度高,可满足工业应用需求。