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雷达电子调速系统可简单理解为沿轴向分布有很多小直径通孔的圆柱型电磁线包,要求对每 个通孔沿轴心方向的磁场分布曲线给出详细描述。传统检测方式为手动定位、手动测量、手动记录, 工作量大,精度低。系统以LabVIEW作为软件开发平台,通过视觉定位模块对调速系统上各个通孔的 轴心进行定位,通过串行通信控制由直线运动单元组建的三维坐标直角机器人对每一个通孔进行自动 检测,自动生成检测结果报表,大大提高了检测精度和检测效率。 相似文献
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雷达在国防、气象、交通等领域有着至关重要的作用,而雷达电子调速系统又是雷达的重要组成部分。因此,雷达电子调速系统的质量直接影响着雷达的性能,图1为装置外观结构。雷达电子调速系统磁场分布的传统检测方式主要为手动。首先人工将探头根据肉眼观察移动到通孔轴心处,然后手 相似文献
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针对建筑机器人饰面作业过程中常因视觉遮挡导致作业效率低的问题,使用增强现实解决遮挡并提出一种基于点云匹配的增强现实跟踪注册方法。利用目标模型点云与作业环境点云的匹配进行目标的初始定位;利用改进的相关滤波跟踪算法对目标进行跟踪获取目标位置;基于迭代最近点法对目标位姿进行估计。在跟踪注册过程中加入位姿优化,保证目标位姿估计精度。为了更加准确地跟踪目标位置,提出一种特征融合和尺度自适应的改进相关滤波目标跟踪算法。通过板材安装实验,表明跟踪注册方法精确性、实时性均较好,最小识别误差达到2.88 mm,具有良好的虚实融合效果。 相似文献
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在自动光学检测中,取像次数及轨迹直接影响着检测效率,而图像拼接法效率较低。将该问题分解为聚类及轨迹规划问题;提出了一种基于布尔矩阵编码的遗传算法实现聚类操作,该方法不但可保证个体均为局部最优,且通过修复策略可响应各项约束条件;而后提出了“两段式”遗传算法对取像位置容差和取像顺序进行组合求解,从而实现了取像位置及轨迹的优化过程。实验验证了算法所规划的取像位置及取像轨迹较传统算法均有所提升,可有效提高自动光学检测的效率。 相似文献
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针对建筑机器人在复杂环境下自主导航过程中的安全性、通过性等问题,提出了一种应用BIM(building information model)信息与激光雷达获取的现实环境信息进行导航并保证路径最优的方法。根据BIM信息优化A*算法,考虑建筑机器人的通过性与安全性并删除了路径中的冗余节点,在节点间根据雷达信息优化动态窗口法,有效保证了路径最优,提升了安全性、缩短了运行时间并减少了转折角度。加入超宽频定位模块,能够很好地消除机器人移动产生的累计误差。实验结果表明,改进后A*算法的搜索时间比改进前减少了92%,路径转折角度减少50%,路径长度比原始动态窗口法减少13.5%,所需时间仅比无障碍物时增加3.7%。 相似文献
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针对建筑机器人进入施工位置全局路径规划最优且可实时避障的要求,提出了一种新型的导航地图建立方法,通过建筑物BIM(Building Information Modeling)模型建立导航地图,通过优化A*算法搜索点选取策略,以及删除了路径上的冗余转折点,缩短算法运行时间,且规划出的全局路径不会紧贴着建筑物墙壁,有效降低了机器人与墙体发生碰撞的可能性。结合动态窗口算法进行局部路径规划,在全局路径关键点之间使用动态窗口法,且加入了新的刹车判定条件,使得机器人的运动连续化。实验结果表明改进后的A*算法运行时间相较于原始算法减少50%以上,每去除一个冗余转折点路径长度减少0.4?m,路径与障碍物之间的距离比原始算法增加了2倍,结合了动态窗口法之后能够较好地避开障碍且输出的控制参数连续化。 相似文献
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先进制造技术中高效切削刀具的几何形状与几何参数是否合理直接影响刀具的使用寿命以及产品的加工质量,针对这个问题,采用面结构光投影法对高效切削刀具的几何参数进行非接触式测量,此方法不仅能够准确重建出用于其几何参数测量的刀具三维模型,还能够直观反映刀具表面有无缺陷。主要对面结构光投影法基本思想、测量系统数学模型和点云旋转拼接进行了研究,并给出了刀具转台坐标系和CCD摄像机成像坐标系之间的变换关系,并对直柄麻花钻进行测量实验,实际结果测量结果的比较表明面结构光投影法可有效对刀具进行测量,且测量精度较高。 相似文献
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针对生理健康监测领域的呼吸率检测舒适度及效率问题,提出了一种基于视觉的非接触式测量方法,该方法利用普通相机拍摄人体呼吸视频,并通过欧拉算法将呼吸时的胸腹运动位移加以放大,考虑人体胸腹区域位置提取准确度对呼吸率检测精度的影响,提出了基于光流信号提取呼吸区域的方法,利用光流算法将胸腹运动转化为光流信息并进行编码,将其显示为彩色图像形式,从中提取胸腹呼吸区域的像素亮度序列,从而得到呼吸波形信息,通过波峰检测获取呼吸率。最后,实验将本算法自动提取的呼吸信号与Embla N7000多导睡眠仪测量结果相比较,结果表明,本算法呼吸率检测平均误差为0.54次/min,具有较高的准确性。 相似文献
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针对机器人在协作过程中对意图理解不充分的问题,自主设计了一种基于触觉感知的手柄作为意图理解的接口,采用柔性触觉传感器将手部抓握压力信息转换成触觉图像信息,并依据操作者的操作习惯定义一系列抓握手势实现对机器人位姿的灵活调整。构建了一种适用于触觉图像识别的卷积神经网络(CNN)分类器,并基于抓握松紧信息构建一种变阻尼导纳控制方法。最后,采用实验室自主研制的幕墙安装机器人并搭载触觉手柄进行人机协作实验,结果表明此类触觉手柄及CNN方法对操作者抓握意图的识别准确率达到98.80%,所提出变阻尼导纳控制能够更加高效的完成人机协作任务。 相似文献