机器人真实感图形的计算机模拟

本文以一种多闭链式机器人为研究对象，以高档微机为研究工具，以机器人真实感图形显示技术为研究内容，重点探讨了消隐算法及金属体材质感的模拟两大问题。这其中设计了一些独特的算法，对一些关键问题提出了某些新的见解。最后对所开发的该机器人真实感图形显示软件ＲＯＢＲＥＡＬ作了简介。     

大型企业PDM系统的设计与分析

通过对A集团产品数据管理（PDM）分系统的设计与分析，提出了大型企业集团中PDM的体系结构、集团总部PDM的系统方案和集团范围内PDM的系统规划。这些对于准备实施PDM的大型企业具有很好的借鉴作用。     

面向网络化制造的机械资源库及其管理系统

建立了开放式可扩展的面向网络化制造的机械资源库,探讨了机械资源库及其管理系统的框架构造,进行了机械资源库管理权限问题和机械资源库运行计费模式的研究,分析了基于机械资源库的协同设计应用实例模型。     

基于规则的装配顺序规划方法研究

本文首先分析了将产品中各级零部件的层次结构关系和装配约束关系紧密结合为一体的产品装配结构树模型（Product Assembly Structural Model Tree)，并在此基础上提出了一套基于规则的面向装配设计的产品装配顺序规划方法。     

基于深度学习的电子元器件快速检测算法研究

针对电子元器件装配过程中由于元器件体积小、外观相似,导致工人在长期高强度的工作下极易误识别、误装配元器件的问题,提出了一种基于深度学习的检测算法ETS-Net实现电子元器件的快速准确检测。算法引入深度可分离卷积,减少模型参数量和运算量,降低了模型的复杂度。提出一个轻量化高性能卷积神经网络提取具有分辨力的抽象特征,采用K-Means聚类并微调得到适合本场景的锚框,使用高效率的区域提议网络获取高质量的预选框。其次利用两个并联的全连接层预测类别并再次调整预选框,采用非极大抑制排除冗余检测结果。实验结果表明,该算法在电子元器件装配机器人视觉检测任务上具有较高的鲁棒性和实时性。     

基于深度学习的色环电阻检测与判读方法研究

色环电阻作为常用的电子元器件,其阻值主要通过色环颜色表示。色环颜色依靠人工判断,效率低且误检率高。传统基于图像处理的色环判断,鲁棒性不高、受光照等物理因素影响较大。基于此,提出了一种基于深度学习的色环检测及判读方法。首先利用提出的目标检测算法实现色环检测和电阻本体检测,其次利用提出的颜色关系匹配方法结合检测结果,判断色环与电阻本体的从属关系并进行色环排序。最后利用提出的阻值推断方法,结合色码表,完成色环电阻的实时检测与判读。实验结果显示,相较于其他检测算法,该算法在色环检测的准确度上有更好的表现,达到98.71%,且网络的参数量仅10.61M、计算量仅31.68GMAC。在测试集上随机抽取20张图片进行验证,阻值判读的准确率高达98.59%。     

基于推理的有向图拓扑排序装配顺序规划及优化研究

装配顺序规划是虚拟装配中的重要研究内容。在阐述有向图拓扑排序技术原理的基础上,研究了基于推理的将有向图拓扑排序技术应用到产品装配顺序规划中的方法,探讨了应用可装配性评价技术得出最优装配顺序的途径。依据这些理论和算法在MDT平台上开发了一个箱体类产品的装配顺序自动规划系统,并以一个齿轮减速器为例进行了验证。     

船用多液动蝶阀启闭液压控制系统的设计

设计了一种船用蝶阀启、闭液压控制系统,确定了该液压系统的控制方案;结合该系统的实际工况要求,对该系统中各主要元件的选型和参数进行了分析和计算;结合船用蝶阀液压遥控系统的工作特点,对液压泵站进行了设计,设置两台液压泵互为备用,并增加蓄能器辅助供油,同时泵站采用自动卸荷方式,保证系统油压维持在允许的工作范围内,从而确保了整个船用阀门液压遥控系统的的安全稳定运行。     

基于MATLAB图像处理的齿轮中心定位

在MATLAB图像处理技术的基础上,通过应用包括图像灰度变换、中值滤波和二值化图像预处理的方法实现了对齿轮图像的预处理,并采用Canny算子提取了齿轮图像的边缘。根据齿轮的轴对称特性,初步获取齿轮的中心进行粗定位,并依据齿轮分度圆上齿厚和齿槽厚相等的特性,结合程序设计完成了对齿轮旋转中心的精确定位。