基于机器视觉的齿轮自适应测量系统设计

针对采用传统方法进行齿轮测量时容易遇到测量困难与测量效率低等问题，设计了一种基于机器视觉的齿轮自适应测量系统，由机器人结合视觉定位将齿轮抓取至检测平台，利用Halcon图像处理软件提取齿轮对应参数，根据齿轮参数自动生成合适的阈值以完成多批齿轮共同测量，同时机器人利用测量信息对所测齿轮进行分组。研究结果表明，系统可以识别出不同类型的齿轮，齿轮的参数检测精度误差可以达到±0.02mm,图像系统响应时间为0.2262s,该系统大大提高了测量效率，降低了测量所需的人工成本。     

Cu含量对铝锂合金组织、力学性能和腐蚀行为的影响

采用扫描电镜(SEM)、透射电镜(TEM)、万能试验机和电化学工作站等研究了T6时效处理Al-xCu-1.0Li-0.5Mg-0.4Zn-0.4Mn(x=2.0、3.2、3.4、3.6、4.0)合金板材的微观组织、力学性能及耐腐蚀性能。结果表明，Cu含量的增加促进合金的强度提升。当Cu含量为3.4%时，合金表现出优异的综合力学性能，其抗拉强度为360.4 MPa,伸长率为17.1%。铝铜锂合金的断裂形式在Cu含量为2.0%和3.4%时表现为韧性断裂、在Cu含量为3.2%时表现为混合断裂、在Cu含量为3.6%和4.0%时表现为脆性断裂。当Cu含量为3.2%时，合金表现出良好的耐腐蚀性能。Cu含量的增加有助于T₁相和立方相的析出，从而提高合金的力学性能，但过多的立方相会降低耐蚀性。