SMT模板检测系统及误差校正方法

为了实现表面贴片技术(SMT)模板的高精度自动光学检测,提出了一种检测系统及对应的误差校正方法,提高了系统的检测精度;该方法首先由激光跟踪仪测量CCD相机的位置误差,之后采用移动最小二乘法拟合误差曲面,从而可对CCD相机的任意位置进行校正误差,并与样条插值法进行对比证明了本方法的优点;而系统在检测前需对SMT模板进行定位,每次的定位误差均不同,该误差由SMT模板的Mark点得出,并根据所求得的误差值经过齐次坐标变换从而校正SMT模板的定位误差;经实验验证系统在经过误差校正后对SMT模板上通孔的测量误差在0.032 mm以内,满足SMT模板的检测要求;故该系统可快速、精确、非接触地检测SMT模板,可有效提高PCB板的质量。     

基于环形非均匀热源的磨削温度场建模与实验研究

目的解决杯形砂轮平面磨削复合材料时的热损伤及温度实时监测困难等问题,对磨削温度场的动态变化规律进行相关研究。方法通过分析杯形砂轮平面磨削时材料的去除机理,在柱坐标系下提出周向和径向呈不同函数分布的非均匀热源模型,并基于该模型建立磨削温度场的数值模型用于预测磨削温度,最后提出杯形砂轮平面磨削时磨屑带走热量所引起温度预测误差的计算方法。开展人工热电偶测温验证实验,对比不同热源模型下的预测值和实验值,验证非均匀热源及其温度场数值模型的准确性。结果相较于均匀热源下的温度场,非均匀热源下的温度场与实际温度场具有更高的吻合度,将温度预测的误差从约23%降低到6.5%以下。结论磨削深度对磨削温度具有较大的影响,且在进行高效深磨的时,为保证温度预测的精度,需考虑磨屑带走热量所引起的误差。     

基于Mecanum轮的电动轮椅与路面耦合系统振动特性分析

为了分析基于Mecanum轮的全方位移动轮椅的振动特性,建立Mecanum轮与地面接触模型和7自由度移动平台模型,利用轮子与路面接触点的位移协调方程及轮椅与路面之间相互作用力的平衡关系构建轮椅与路面耦合振动方程,通过模拟仿真,研究轮子与路面接触的起始位置、转速以及负载大小对轮椅振动特性的影响规律。搭建了全方位移动试验台,通过试验验证了数值仿真的准确性。分析结果表明:从乘坐的舒适性出发,应尽量保持轮子与路面起始接触位置相同。轮椅的振动频率和幅值随着转速的增加而增大,当转速介于150 r/min和200 r/min之间时,轮椅的振动频率与人体固有生物波(8 Hz)接近,会引起乘坐者的强烈不适感。乘坐者的体重对轮椅振动特性影响较小但对振动的幅值有一定的抑制作用。     

基于视觉和粗糙集理论的跟踪系统研究

在分析粗糙集理论的基础上,研究了基于视觉和粗糙集的特定目标检测和跟踪技术.提出了一种基于RGB和HSV两种色彩系统混合实现图像分割,然后采用基于粗糙集理论的控制决策策略,通过实施约简处理得到最小决策规则表指导摄像机实现对目标跟踪的方法.实验结果表明基于该方法的视觉系统具有高效性和鲁棒性.     

电火花线切割加工工艺指标的影响因素及其改进措施的研究

电火花线切割机床对零件的加工精度(主要指加工的形状精度和位置精度)不仅与机床固有的结构设计精度和精度保持性有一定的直接关系,放电过程控制的好坏也直接影响到加工性能的优劣.阐述了电火花线切割的工艺指标,分析了电参数和非电参数等方面对工艺指标的影响,并针对这些因素提出了提高电火花线切割加工质量的有效方法及生产过程中的注意事项.     

铣削对SLM增材TC4钛合金表面完整性和疲劳性能的影响

针对激光选区熔化(SLM)成形TC4钛合金表面质量差和疲劳性能低等问题,采用三点弯曲疲劳试验测试了铣削前后增材件的疲劳性能,研究了铣削工艺对增材件表面完整性和疲劳性能的影响规律。结果表明,增材件经过铣削加工后,表面粗糙度Ra由12.57μm降至0.32μm;表面硬度由353.0HV提高至434.3HV;疲劳寿命由48 272周次提高至155 463周次,疲劳源萌生位置由表面及次表面转移至内部,疲劳断裂模式由准解理断裂过渡到韧性断裂。增材件经铣削加工后,表面完整性得到极大的改善,可抑制疲劳裂纹的萌生和扩展,疲劳性能得到显著提升。     

声源定位分离技术在机器人领域的应用

综述了声源定位分离技术在机器人领域研究的现状、关键技术、主要研究问题以及发展趋势。对声音信息的获取、声源定位、声源分离、多传感器信息融合等技术进行了介绍。多声源定位、语音分离、移动声源跟踪和多传感器信息融合技术是机器人听觉感知技术未来发展趋势。     

基于光电混合实现机器人视觉传感器研究

为了提高机器人视觉系统的图像处理速度,利用光电混合实现的方法,将光学小波变换应用于视觉系统.通过电寻址空间光调制器在4f系统上加载小波滤波器,实现图像的特征提取与辨识.研究结果表明,基于光电混合实现的视觉系统可行,利用光波传递信息可以大大提高视觉信息的处理速度.     

使用12像素对称模板的棋盘格内角点检测

棋盘图像的角点提取问题往往决定着三维测量中摄像机标定的精度。针对SUSAN（Smallest Univalue Segment Assimilating Nucleus）算法无法区分棋盘标定板内角点与边缘点的缺陷,提出一种12像素对称灰度模板检测算法。该算法首先根据棋盘格内角点周围像素的中心对称性分布,设计一种12像素对称USAN模板,可以迅速区分出内角点与边缘点,同时将内角点与平坦区域作为候选点。再结合灰度均方差算子,利用平坦区域灰度方差较小的特点将其剔除,最终实现对棋盘格内角点的高效检测。同时,该算法在检测过程中完全摒除易受外界因素影响的外圈角点,以保证角点提取时的精度。实验结果表明:新算法对9阶棋盘格的检测时间为1.244577s;用于张正友标定方法之后,得到的检测重投影误差仅为[0.3,0.3]像素。这两项指标,均优于传统SUSAN算法。