介电型EAP柔性摆动驱动器研究

为研究介电型EAP摆动驱动器的性能,设计制作了柔杆式介电型EAP摆动驱动器。对驱动器的摆动性能进行了测试,获得了不同施加电压下驱动器的摆动角度与阻转力。结果表明,随着施加电压的增加,驱动器的摆动角度、阻转力也在增加,且在电压较大时增加更快。此外,EAP的拉伸率对驱动器性能也有一定的影响,并指出了该驱动器在结构与性能优化的基础上,可潜在用于仿生机器人的摆动驱动。     

一种带力传感的微夹持器设计及试验

设计制作一种带力传感的微夹持器,通过压电陶瓷堆驱动和柔性铰链放大来实现夹持动作,由粘贴于悬臂应变梁的半导体应变片构成惠斯通电桥测量微夹持力．优化设计了柔性铰链的结构,对悬臂式应变梁进行了仿真分析．最后,制作并组装成微夹持器,进行了力传感标定试验和微夹持操作试验．制作和试验结果验证了这种带力传感的微夹持器的可行性和实用性．     

粉末冶金齿轮的视觉缺陷检测方法研究

针对粉末冶金齿轮的缺角缺陷,提出一种视觉缺陷检测方法。采用形态学操作及特征分析方法定位齿轮原点,提取齿轮ROI区域,通过连通域标记算法分割图像,对每个连通域进行细分区域灰度值分析,将灰度值分析结果进行阈值判别从而定位缺陷。设计实验进行算法的测试与验证,实验结果表明,该算法具有很好的准确度和稳定性,适合工业现场缺陷检测应用。     

面向微线段高速加工的Ferguson样条过渡算法

针对微小线段高速加工控制需求，在分析常用直接过渡法不足的基础上提出了一种基于Ferguson样条的微线段过渡算法。首先探讨了Ferguson样条曲线的性质，然后从精度优化分配、控制三角形获取和插补前瞻控制三方面阐述了算法原理，最后与传统算法进行了效率对比分析。仿真与实例验证表明，此算法具有过渡平稳、误差易控、效率高的特点，适合于微小线段的高速加工控制。     

基于STM32的光电搬运机器人设计与试验

为实现对不同位置、颜色物料的搬运,设计一种基于STM32的光电搬运机器人.该机器人采用STM32f407芯片,以具有物料定位功能的循迹小车底盘为载体,通过颜色传感器识别物料颜色特征,经PID算法优化移动路径,以二自由度吊臂作为抓取机构,制作实物模型进行了试验测试.研究结果表明:该光电搬运机器人吊臂响应时间短,搬运速度快,运行效率高,并以1′20″的成绩打破了"中国机器人大赛——光电车型搬运赛"的记录.     

岸边集装箱起重机长短轨焊接接缝处损坏分析

针对目前岸边集装箱起重机使用率激增,其轨道长短轨接缝开裂现象展开分析,对其接缝开裂原因做了详细分析,对接缝处应力和变形展开计算,结合有限元软件,对DIN 536的A型轨道接缝应力情况进行验证和优化,对目前的开裂现象提出了切实可行的解决方法。     

基于语义分割的船闸水位检测方法研究

针对船闸水位传感器精度易受水质影响、传统图像检测方法适应性差等问题,提出一种基于语义分割和由粗到精策略的水位线检测方法,建立分段对照的标定模型计算水位。结合水位线长程相关性的特点,设计条带状空洞空间金字塔池化模块,针对分割边界模糊的问题,设计多路聚合上采样模块并引入在线困难样本挖掘,提升语义分割模型的分割精度。采用改进的语义分割模型在由原图像经压缩后的低分辨率图像中进行粗检测,分割图像中的水区域与非水区域,根据模型输出的掩膜图得到水位线的粗检测结果,然后在原图像中裁剪粗检测水位线的邻域并采用该模型进行精检测,得到水位线的精检测结果。建立分段对照的标定模型,获取像素坐标与世界坐标之间的映射关系,根据水位线精检测结果计算水位。在构建的水位图像数据集上进行试验,结果表明：在验证集上,改进后的语义分割模型粗检测和精检测的平均交并比分别提升了2.58%和1.98%,水位线精检测结果的平均像素误差为1.89 pixel,相比粗检测结果降低了52.3%,以水尺人工观测的读数为基准,摄像机在23 m工作距离下水位测量结果置信水平为95%的不确定度为0.026 m。所提方法对晴天、阴天、雨天、雪天等多种...     

基于数值模拟的极限凸翻边研究

为了提高薄板冲压成形零件的疲劳寿命,将半手工操作的落锤压制(冲压)方法改为高压橡皮成形(静压)方法而进行的工艺研究试验;同时,为高压橡皮半模成形确定最合适的工艺过程设计(CAPP)进行计算机仿真.运用自行开发的静-动力有限元软件分析橡皮成形凸模圆角半径和板料厚度对凸翻边成形极限的影响,并建立预测橡皮成形凸翻边成败的t极限翻边高度Hmax、凸模圆角半径r凸、板料厚度t的关系曲面.根据所得数值模拟的极限凸翻边高度Hmax模与7.7万吨橡皮囊液压机的试验结果Hmax实的对比,吻合很好;数值模拟将凸翻边起皱-压贴的真实过程描述得很清楚,而理论计算结果与物理实验结果有一定的差值.     

基于单目视觉的障碍物定位和测量

障碍物定位与测量是智能移动机器人自主运动的核心问题之一。研究了一种结合障碍物色彩属性和接触边缘属性的算法,通过单个视觉传感器实现平坦路面中障碍物的定位和测量。该算法以图像中已知路面范围的外观属性为基准对图像进行初步处理,依据障碍物和地面接触边缘属性对障碍物进行初步定位,在障碍物上选择区域,以该区域外观属性为基准对图像进行二次处理,得到障碍物在图像中占据范围,结合视觉传感器成像原理,对障碍物位置和尺寸进行标定和测量。以轮式移动机器人为实验平台,验证所提算法的可行性和精度,最终测得其定位误差为1.6%,测量误差为1.5%。