基于视觉传感的焊缝中心识别技术研究

在焊接过程中通过CCD视觉传感器获取熔池和焊缝图像，采用多种滤波去噪技术和边缘检测技术对图像进行滤波和边缘检测试验，并对各种处理方法进行了比较和分析，得出了一种相对最佳的实时识别焊缝特征的组合图像处理方法。试验结果表明，对焊接图像采用wiener滤波和Canny边缘检测能较好的提取焊缝中心位置的特征信息。     

遗传算法在工业机器人控制中应用研究

在构建工业机器人实验硬件系统的基础上,对机器人控制技术进行深入的研究,忽略机器人关节间的耦合,设计单关节的PID控制器.为获取最优的控制效果,利用遗传算法进行PID参数的自整定.最后,对所设计的PID控制器进行了仿真试验,结果表明,与单纯的PID控制相比,基于遗传算法的PID控制器响应速度快,基本无超调,可满足实际作业的要求.     

BP神经网络在焊缝位置识别中的应用

研究了一种焊缝位置识别新方法,在一定工艺条件下,使用视觉传感器采集焊接熔池图像,选取图像中熔池前端部分进行处理,先对其进行中值滤波与灰度变换,在此基础上,获取每一幅熔池图像的质心值、质心位移、质心速度及电弧与焊缝的偏差值作为训练样本数据.以质心值、质心位移和质心速度为输入量,以偏差值为输出量,利用BP神经网络建立其数学模型,最后对该模型进行检验.检验结果表明,该模型能够较准确地描述熔池图像质心与焊缝偏差之间的关系,为进一步实现精确的焊缝跟踪提供了理论和试验依据.     

异构云环境下基于分簇的云资源感知任务调度方案

针对提高异构云平台中资源调度的效率,提出了一种基于任务和资源分簇的异构云计算平台任务调度方案。利用K-means算法,根据任务的CPU和I/O处理时间对任务分簇,根据资源的计算能力对资源分簇;然后,将任务簇对应到合适的资源簇,并利用最早截止时间优先（EDF）算法对任务簇中的独立任务进行调度,利用提出的改进型最小关键路径（MCP）算法对依赖性任务进行调度。实验结果表明,在资源异构的云计算环境中,该方案执行任务时间短、能耗低。     

高速运动机器人动力学分析与研究

当机器人运行于高速条件下时,整个系统将处于一种不稳定的状态。对高速运动条件下的机器人动力学进行了深入的研究。首先,对研制的6自由度搬运机器人平台硬件结构进行了介绍。在此基础上,对高速运动的机器人的动力学表达式式进行了分析,得到了造成机器人高速运动动力学效应的状态参量—机器人的关节角θ、关节角速度θ觶与关节角加速度θ咬,结合机器人样机的PID主控制器,定性探索了机器人的动力学参量与PID控制器参量间的关系规律,为后续的控制器设计提供依据。     

枸杞干酪加工中凝乳效果研究

枸杞干酪是在原料乳中添加浓缩枸杞制成的符合中国人口味的风味干酪,该文对影响枸杞干酪凝乳效果的主要因素进行了研究。试验结果表明:添加4％的枸杞,原料乳浓度越大,凝乳效果越好, 用巴氏杀菌或高温短时杀菌,调节酸度到240°T,添加0．06％的CaCl2,凝乳效果较好。     

计算机视觉焊缝识别技术研究

对焊缝识别技术进行了深入研究,包括对焊缝图像的中值滤波以降低噪声干扰、对图像的最佳阈值化以获取焊缝信息以及对图像的数学形态学处理以消除焊缝周围孤立点的干扰.在此基础上,提取到较为清晰的焊缝图像,进而采用最小二乘法建立焊缝的轨迹方程,为焊接控制提供依据,提高焊缝跟踪精度及焊接质量.     

遗传算法在易拉罐罐盖喷码系统中的应用

目的为实现饮料易拉罐拉环背部激光打码的自动化,提出一种基于遗传算法的易拉罐罐盖图像识别新方法。方法首先搭建一套易拉罐盖激光自动打码机,基于所搭建的实验系统,利用CCD相机实时采集罐盖图像。对所采集到的图像进行中值滤波和灰度增强处理,在此基础上,研究基于遗传算法的罐盖图像阈值分割新方法,分析、确定算法的关键参数(个体数目、交叉率、变异率等),由此得到罐盖的二值化图像,并对算法处理结果进行误差分析。结果遗传算法经过约15代的迭代计算,能够收敛,获取到最优的图像阈值,整个算法的运行时间约30 ms,最终的图像精度约为7.9 pixel。结论基于遗传算法的图像阈值分割实时性好,分割后的图像精度高,与传统的Ostu阈值分割法相比,得到的信息更加丰厚,能抑制光线不均所造成的图像干扰。同时对遗传算法阈值分割后的图像进行了sobel边缘检测,得到了清晰的罐盖边缘,为激光打码的准确定位奠定了基础。     

图像处理技术在焊缝跟踪中的应用研究

以视觉传感型焊缝跟踪系统为研究对象,详细分析了图像处理技术在焊缝跟踪过程中的应用,其中包括图像预处理、图像分割、边缘检测和特征点提取等图像处理过程;总结了一些传统和新型的图像处理算法,并讨论了各自的工作原理和优缺点.最后,对图像处理技术在焊缝跟踪中的应用前景作了展望.