基于STC89C516单片机的多功能导盲杖的设计

导盲杖是盲人群体出行最基本的工具之一,为了解决盲人群体因传统导盲杖功能单一、设计缺陷而导致出行不便的问题,团队经过结构设计改良、硬件选型搭配和软件功能实现等步骤设计出一款多功能导盲杖。该设计参考了人机工程学理论设计改良导盲杖的结构,系统以嵌入式微控制器STC89C516为控制器,超声波模块为避障装置,GPS模块为定位导航装置,辅以LED灯条、震动马达和ISD1420语音模块为报警呼救装置,来实现盲人安全独立出行的功能。研究成果显示,该款导盲杖初代实体已基本实现盲人在普通人行道安全出行的功能。     

3D打印动漫舞蹈机器人的设计与研发

为了能使以动漫人物为造型的舞蹈机器人的结构外观整体协调一致美观,又保证其自由度限度最大化,根据仿生学的原理确定机器人的基本比例尺寸,选择了合适的控制与驱动元件,在硬件方面我们选用了技术已经比较成熟的舵机控制系统,以方便于动作组的调试。经过创意提案、整体论证、初步设计、组装调试、最终定型等几个大步骤[1]。最终完成了3D打印动漫舞蹈机器人一二代的设计。研究成果显示,3D打印技术可实现舞蹈机器人的个性化定制,从而可设计出结构更合理,更美观的动漫舞蹈机器人。     

基于深度学习的乳液泵缺陷检测算法

为了实现对工业产品乳液泵的缺陷检测,本文采集泵顶、泵上端、泵下端、尾管4个角度的样本图像,并基于深度学习中迁移学习和卷积神经网络的原理分别构建各角度的分类模型以检测缺陷样本。首先,使用Mini-ImageNet数据集预训练网络模型。然后,调整模型结构并加载预训练网络的参数,并将乳液泵各角度的训练集和验证集经过图像预处理算法后输入至卷积神经网络中训练,根据训练过程中验证集准确率的变化调整网络超参数,得到最终网络模型。最后,将预处理后的乳液泵测试样本输入至训练好的模型中,检测最终模型的缺陷识别效果。最终4个角度检测准确率均在93%以上,单样本检测用时为2.52s,优于传统方法。本文算法可用于设计乳液泵缺陷检测系统,该系统能与工业结构相结合筛选出有缺陷的泵体,也可拓展到工业其他物件的缺陷检测。