一种滚球法测橡胶粘度的视觉矫正算法研究

针对橡胶粘度测量精度不高、测试时间长、效率低的问题,对视觉测橡胶粘度的方法进行了研究,提出了一种利用滚球测橡胶粘度的视觉矫正算法。首先对滚球法测橡胶粘度的原理进行了说明,建立了视觉矫正模型,并对矫正算法进行了分析与实现;该算法根据滚球运动不同位置状态进行了分析处理,解决了不同状态下滚球中心位置的确定问题;最后通过粘度测量平台测量橡胶的粘度验证了矫正算法的可行性。实验结果表明:该算法得到的多次实验数据波动较小,满足工业生产的要求;该矫正算法因不存在近似求解,同时模型不受滚球到投影面距离的影响,算法的适用性与测试结果的准确性得到进一步提高。     

基于VRML和Java Applet的机器人三维仿真

运用VRML语言对七自由度机器人进行了几何建模 ,把仿真图形嵌入到由JavaApplet建立的用户界面中 ,建立了机器人三维仿真系统 .建立了Java和VRML的编程接口EAI,通过Java多线程实现仿真机器人各个关节的同时运动 .仿真系统可进行机器人轨迹规划、避障模拟、运动学优化等 .     

新型摆线传动的共轭啮合机理

分析了新型平动、滚动转换装置摆线机构的啮合机理，用等距曲线和摆线方程导出齿条廓线方程，研究了该机构的啮合特性，分析传动比和瞬心线后证明摆线齿条和滚柱的啮合符合齿形啮合基本定理，属于共轭啮合，发现滚轮齿条机构可实现双向零间隙传动，同齿轮齿条机构相比，传动距离更大，传动精度更高。     

基于图像语义分割的物体位姿估计

为提高机器人在复杂场景中对物体的辨识与定位能力,提出一种基于图像语义分割技术的物体位姿估计方法。将RGBD传感器拍摄的RGB图像放入语义分割网络中,完成对图像的分割与物体分类;将分割出来的目标物体与深度图配准,得到目标物体点云图;将点云图与模型库中的模型运用ICP算法完成对物体的位姿估计。研究结果表明,该方法分割准确率可达82.26%,完成一次位姿估计时间1.35 s。     

基于扩展UDP协议的远程图像采集传输系统设计与实现

针对基于IP的网络中提供的服务并不适合多媒体视频信息的传输问题,本文通过扩展UDP协议,设计实现了一个基于IP网络的C/S模式实时图像采集传输系统。该系统通过图像的预处理、压缩编码、扩展UDP协议、流量控制算法实现图像的自动采集、加工和存储;弥补了传统IP网络在图像采集传输应用领域的不足,实验表明,系统具有较强的远程性,并行性和实时性。     

基于固定视点的视觉标定算法研究

针对在固定视点中机器视觉标定过程复杂、效率低、标定精度不高的问题,对目前普遍应用的摄像机标定和手眼标定算法进行了研究,提出了可一次性完成固定视点的视觉标定算法。利用实验室的MOTOMAN-UP6工业机器人对该标定算法进行了验证,首先由机器人末端夹持一个棋盘格完成一系列的运动,每次运动结束时摄像机拍摄一幅棋盘格图像,并记录下机器人末端的位姿,等所有运动完成后,采用张正友标定算法对摄像机进行标定,接着采用基于最小二乘法的标定算法对摄像机与基座关系进行简便高效的标定。研究结果表明:该算法标定过程简单、求解速度快并且结果精度高,具有很强的实用性。     

基于计算机视觉技术的胶料表面粘性测量

提出一种基于计算机视觉技术的滚球测试方法测定胶料表面粘性。首先通过高速摄像机对小球的运动轨迹进行采集,处理后求解出小球的运行轨迹和运动规律,通过矫正避免图形采集过程中的畸变,对采集数据进行处理,计算得到胶料粘性。结果表明,使用视觉测量技术测定胶料表面粘性具有较高的测量效率和精度。     

齿形链传动啮合冲击机理

在齿形链传动中,链条承受周期性的交变载荷,其中链节啮入轮齿时产生的冲击栽荷影响较大。通过研究标准链条分别与直齿链轮和渐开线齿链轮啮合的啮合冲击,分析发现在链轮上采用渐开线齿能减小链条与链轮啮合瞬间的法向冲击速度,进而降低链条与链轮的啮入冲击。     

基于优化ADRC的单臂机器人轨迹跟踪研究

针对机器人在不确定环境下受到内外界挠动的影响,末端执行器不能跟踪已规划的轨迹运行,以Kinova MICO2机器人为例,研究轨迹自抗挠跟踪模型。建立了机器人关节空间运动模型,根据挠动特点构造了二阶ADRC框架模型,解决了末端执行器偏离规划轨迹的问题。分析了机器人ADRC参数对轨迹跟踪的意义,为了确保系统跟踪的动态稳定性,建立GA-RBF网络优化了原始ADRC。最后分析轨迹跟踪前后的离散点绝对误差,验证机器人轨迹跟踪的可靠性。实验结果表明,GA-RBF优化的ADRC使得机器人实际轨迹能较好收敛于理想的规划轨迹,为工业应用中对轨迹要求较高的任务提供算法参考。     

基于多孔标定法的串联机器人运动学标定研究

针对串联机器人传统标定方法有缺陷,使机器人标定后运动精度仍旧存在较大误差的问题,对串联机器人进行了运动学标定方法的研究。在单孔标定法的基础上进行了优化改进,提出了一种基于多孔标定法的串联机器人运动学标定技术,通过MDH误差模型计算出机器人的定位误差,然后将误差值进行了补偿,从而提高了机器人的运动精度;搭建了标定平台,通过自制的多孔标定板和探针等工具对多孔标定法的标定效果进行了实验研究,详细记录了实验数据,并将实验数据进行了处理和综合分析。研究结果表明:多孔标定法对该类型串联机器人的标定作用明显,有效地提高了机器人的定位精度,标定前后机器人的运动误差减小了数倍;该方法对该类型机器人的运动参数学标定具有极大的现实作用和意义,为机器人的进一步研究和应用奠定了良好的基础。