基于双目视觉的机械手识别、定位、抓取系统研究

针对多类堆叠工件分类和提取三维位姿困难的问题,对随机摆放规则物体的机器识别、三维定位和自动抓取等方面进行了研究,采用一种基于MLP分类器的视觉算法实现了工件识别。利用识别结果选取合适的透视可变形模板匹配将堆叠工件与背景分离,结合双目视觉中的立体匹配、深度计算和坐标变换完成了三维位姿估计,通过Halcon和Visual Studio联合编程的方式,进行了工件识别定位抓取实验系统的软件开发,设计了实验平台,对矩形工件和圆柱体对象进行了位姿提取和抓取实验。实验结果表明:该系统具有较好的分类效果和较高的识别定位精度,可以满足机器人对工件的在线抓取需求。     

具有压力和位置检测功能的气囊型触觉传感器

为了提高机器人与外界环境的安全交互性能,基于导电面电势分布理论和封闭气体压缩定律提出一种适用于机器人曲表面的触觉传感器模型,实现了接触位置与接触压力的检测。传感器采用三层结构,包括导电层、压缩气体隔离层和信号提取层。为了适应任意曲面形状,降低导电层电势非线性分布影响,采用机器学习算法对电势分布模型进行重建。采用COMSOL软件对传感器导电层进行物理建模与仿真,并制备了传感器样品。仿真和实验结果表明,提出的触觉传感器模型可以定制于机器人曲表面上,并能实现接触位置和接触压力的实时检测,可用于人机信息交互。     

多媒体合著系统的研究

对计算机科学中的新研究领域──多媒体合著（MMCoA）系统进行分析研究，并对其工作模式作了阐述，给出了系统的拓扑结构模型。论述了MMCoA系统各部分中应该解决的一些关键问题及其解决方法。     

CSCW及其功能特征概括

本文对计算机支持的协同工作（CSCW）作了概述,首次提出了一个刻画CSCW系统实质和特征的三元组（E,M,O）,给出了三元组与支持协同的各个功能子特征的映射关系,并扼要指出了几方面的协同支持技术。     

挤出橡胶高精度自动称重与分剪系统的研究

根据某橡胶制品企业对挤出橡胶自动称重与分剪机构的功能需求,为提高产品质量与生产效率,解决人工成本高昂与称量精度不足的问题,以数字化动态称量技术为基础,以称重分剪机构与控制系统为研究对象,设计开发了一种挤出橡胶高精度自动称重与分剪系统。控制系统以台达SV2型PLC为核心,由此展开硬件选型并开发上、下位机程序。实验结果满足了生产自动化和加工精度的需求。     

多媒体合著(MMCoA)研究中的几项关键实现技术

本文对多媒体合著MMCoA（MultimediaCo-Authoring）系统研究中的几项关键实现技术进行了论述，并提出了解决的方法。     

CSCW对分布式系统的继承和发展

“计算机支持的协同工作(Computer supported cooperative work,简称CSCW)”这个词是rief和Cashman在1986年提出来的,代表那些支持用户群(User Groups,在不引起歧义的情下,本文对群和     

IP和ATM结合方案

阐述了ＩＰ 业务和ＡＴＭ 技术结合的几种解决方案及其技术要点。对叠加模型和集成模型这两大类解决方案进行了比较，指出了各自的优缺点和适用范围