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。     

网络支持的协同设计系统研究与实现

网络支持的协同设计是现代CAD技术的发展趋势,异地的图形实时共享技术是协同设计系统的迫切需要.在分析了当前协同系统的协作框架基础上,利用AutoCAD提供的数据库反映器和Socket网络通信机制,以AutoCAD2002作为原型,Teamcenter作为协同设计平台,提出了一种基于AutoCAD图形数据交换的协同设计思想,并依据此思想开发出了网络支持的SCADS协同设计系统.给出了系统的基本原理、总体结构和具体实现方法.通过直角坐标压盖机器人的协同设计实例验证了SCADS系统的正确性.     

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。     

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.     

机器人指端应变式触觉传感器

叙述了机器人指端应变式触觉传感器的原理、分类和发展,介绍几种典型的机器人指端应变式触觉传感器,同时提出一种新型的机器人指端应变式触觉传感器,并对其工作原理进行详细说明．在传感器结构设计中采用合理结构,使被抓物体的横截面尺寸不受弹性薄板薄板尺寸限制;当超过测量范围时,保证金属薄板不受破坏,同时实现了柔顺抓握．     

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。