慧鱼创意组合模型在个性化教育中的应用

根据本科生个性化教育的目标,结合机械设计制造及自动化教学实际情况,在机械专业本科生中使用慧鱼创意组合模型进行个性化教育的实践,使用引进的慧鱼创意组合模型实现了模型学习、模型改进和创意模型三个阶段,使学生提高了创新意识和水平,提高了动手能力,初步具备了机电一体化产品的设计开发能力。总结了使用慧鱼创意组合模型的成果,指出了培养过程中存在的问题,并给出了相应的对策。     

成排连铸坯端面中心坐标视觉自动提取方法

为了实现成排连铸坯端面机器人贴标时各连铸坯端面中心坐标的快速提取,提出了先提取连铸坯端面图像角点像面坐标,再计算各连铸坯端面中心像面坐标的研究方案。首先,提出了一种改进型SUSAN角点检测算法,解决了图像中相邻连铸坯端面图像边界间距离过小和连铸坯端面图像角为弧形角所造成的角点漏检问题;然后,提取角点的像面坐标,并确定各封闭区域所包含连铸坯端面个数;最后,采用一种倾斜连铸坯端面图像中心像面坐标的提取方法,计算各连铸坯端面中心像面坐标。应用以上方法进行成排连铸坯端面机器人贴标实验,实验结果表明,连铸坯端面水平和竖直方向贴标位置误差范围分别为-0.625～0.850 mm和-0.550～0.875 mm,完全满足企业对多根连铸坯端面自动贴标位置误差允许值1 mm的要求。所提视觉方法在理论和实际应用上都是可行的,不仅为连铸坯端面贴标机器人提供了准确的贴标位置,而且为矩形图像元素的中心坐标提取提供了一种可靠的方法,具有一定的应用价值。     

创伤手指康复机械手嵌入式控制系统

针对研制的创伤手指功能康复机械手,研究了以ARM芯片S3C2410为核心的嵌入式系统平台、基于SPI总线的电机控制和数据采集模块,以及控制软件和图形用户界面的设计,还结合机械系统设计了传感系统,实现了康复运动产生、康复数据采集等系统功能,为该系统用于临床康复试验奠定了基础。     

双臂钻车钻臂与巷道的碰撞检测方法研究

为实现CMJ2-27改进型钻车钻孔的自动化,针对在工作过程中钻臂与巷道之间的碰撞情况,对钻车进行运动学分析,利用D-H参数法导出各坐标系之间的坐标变换矩阵,进而导出各关节和末端的坐标,给出了钻臂与巷道之间碰撞检测的方法,并利用该检测方法对某矿用88孔钻孔方案进行了理论计算和运动仿真试验研究。结果表明,该方法可行,程序简单,执行效率高。     

成捆圆钢端面自动贴标系统设计

为实现钢铁企业成捆圆钢端面贴标的自动化,在分析圆钢生产工艺的基础上设计出一套成捆圆钢端面自动贴标系统。该系统包括机器视觉定位单元、供标单元、供压单元、自动贴标单元、激光测距单元和上位机通信控制单元等,采用机器视觉定位单元进行圆钢端面中心的平面定位,通过自动贴标单元实现成捆圆钢端面的自动贴标。在实验室条件下对系统进行测试,结果表明,该自动贴标系统可有效地解决人工贴标中存在的错贴、漏贴等问题,实现成捆圆钢端面高效、稳定的自动贴标。该系统可用于钢铁企业中成捆圆钢端面的自动化贴标。     

苛刻工况下的反常磨损失效行为

总结了几种在苛刻工况下的磨损量与摩擦副硬度成正比的反常磨损失效行为,分析了某涡喷发动机用主轴轴承的保持架与套圈的相对运动以及两者材料的机械性能,认为在高频冲击、高速滑动的耦合作用下,由于套圈的材料硬度高、塑性韧性差,容易产生微裂纹,同时润滑油在高温下对材料的化学作用加强,导致严重的反常磨损失效。     

《机械设计课程设计》过程管理及成绩评定方法研究

为提高机械设计课程设计的质量,使学生达到学习知识、锻炼技能的目的,在课程设计中需要从课程设计任务分配、教师指导、学生日常管理、成绩评定等多方面科学安排,并阐述了成绩评定的方法和程序、评定结果认定及处理方法。     

UR5机器人运动学及奇异性分析

为了解决UR5机器人用户建立的机器人坐标系与厂家建立的机器人坐标系不一致,机器人内部有关力、角速度、角加速度等数据信息难以被直接使用的问题,在分析UR5机器人结构特点的基础上,建立与厂家数据匹配的坐标系。采用D-H参数法建立UR5机器人的运动学方程,描述机器人各杆件的相对位姿关系,依据UR5机器人满足Pieper准则的结构特性,采用分离变量法求取UR5机器人的运动学反解,并利用微分变换法完成UR5机器人奇异位形分析,奇异性分析与仿真结果表明了UR5机器人位置奇异时各关节变量之间的关系。使用MATLAB软件编写运动学程序,并利用机器人系统对程序进行实验室测试与工程实践验证,MATLAB运动学程序实验结果与UR5系统内部数据一致,验证了运动学分析的正确性。研究结果对进一步开展UR5机器人连续轨迹规划研究具有参考价值。     

成捆特钢棒材端面字符识别算法研究

为实现特钢棒材生产信息的全流程可追溯,分析特钢棒材生产环境及形状特点,采用基于双标志点的标记方案进行标记并利用机器视觉技术实现成捆特钢端面字符的识别。首先,采用Hough变换将成捆特钢棒材端面图像分割成单根;其次,采用基于小波变换的图像增强算法完成单根特钢棒材端面图像的增强;再次,将MSER算法和边缘检测算法相结合完成单根特钢棒材字符区域的检测,并基于投影法完成字符的分割;最后,通过创建和训练SVM分类器完成每一根特钢棒材端面字符识别,并将成捆特钢棒材端面字符识别结果输出保存。结果表明,新算法可以满足成捆特钢棒材生产过程中字符识别要求,字符识别准确率可达到97.35%。新算法将Hough变换、基于小波变换的图像增强算法、MSER算法、边缘检测算法、投影法及SVM分类器等算法融合到特钢棒材端面字符识别过程中,为特钢棒材生产过程中的信息获取、信息传递及信息追溯的技术实现提供了参考。     

改进CycleGAN的钢材表面缺陷图像生成方法

针对工业钢材表面缺陷检测过程中存在的样本采集困难、成本较高，以及缺陷种类较多难以覆盖全部导致的小样本问题，提出一种改进循环生成对抗网络(cycle-consistent generative adversarial networks, CycleGAN)的钢材表面缺陷图像生成方法。首先，将通道注意力(class activation map, CAM)和空间注意力(spatial attention map, SAM)机制嵌入到CycleGAN模型中，增强模型的特征提取能力；其次，引入权重解调(weight demodulation, WD)机制修复特征伪影和白斑，进一步提高生成图像的质量；再次，引入形状一致性损失对生成器训练过程进行监督，解决图像几何变换过程中内在模糊性问题；最后，将改进前后的模型在NEU-DET数据集上进行试验。结果表明，改进后的模型在缺陷图像生成的效果上更具多样性和准确性，PSNR，SSIM分别提高了13.0％和7.8％，FID值降低了33.1％。该方法能够稳定地生成高质量的各类钢材表面缺陷图像，可以达到增加训练数据的目的，对于其他缺陷数据集的扩增具有参考价值。