基于激光跟踪的V形坡口焊接机器人

介绍了激光跟踪焊接机器人的结构组成和工作原理。在分析了V形坡口焊缝空间位置和形状特征的基础上,采取结构光法标定焊缝图像。经过焊缝条纹图像处理,提取焊缝特征点,根据三角测量原理建立了特征点的三维坐标。通过建立图像空间到机器人末端焊枪的笛卡尔空间雅可比矩阵,计算出焊枪在基坐标下的位姿;利用机器人逆运动学方程,求得机器人各关节的位置值,最后由关节控制器控制各个关节的运动,实现了机器人V形坡口焊接的视觉控制。     

基于级联Adaboost和神经网络主元分析算法的人脸检测系统

针对人脸检测过程中难以区分人脸与非人脸等问题,提出了一种基于级联Adaboost和神经网络主元分析(PCA)算法的人脸检测新方法以提高人脸检测的正确率。采用两级检测器对人脸进行区分检测:首先将计算速度较快的Adaboost算法作为第一级检测器对人脸图像快速扫描,对所有判断为人脸的窗口进行合并。然后将合并的窗口提取特征并送入作为第二级检测器的PCA进行验证,排除那些不可能是人脸模式的窗口。最后经过PCA检测结果判别输出验证后的人脸窗口参数(包括窗口的大小和位置信息)。不同算法检测结果显示,基于本方法的人脸检测正确率达到了92.6%,检测率为94.1%;基于Adaboost检测正确率为62.5%,检测率为88%;基于SVM检测正确率为54%,检测率为89%;基于FSS检测正确率为66%,检测率为92%。实验结果表明,本方法能够很好地区分人脸模式和非人脸模式。因此,级联Adaboost和PCA算法组成的两级检测器可以明显提高人脸检测系统的性能。     

基于级联Adaboost和神经网络PCA算法的人脸检测系统研究

针对人脸检测过程中难以区分人脸与非人脸等问题,提出了一种基于级联Adaboost和神经网络PCA算法的人脸检测新方法以提高人脸检测的正确率。该方法采用两级检测器对人脸进行区分检测,首先将计算速度较快的Adaboost算法作为第一级检测器对人脸图像快速扫描,对所有判断为人脸的窗口进行合并,然后将合并的窗口提取特征并送入作为第二级检测器的PCA进行验证,排除那些不可能是人脸模式的窗口,最后经过PCA检测结果判别输出验证后的人脸窗口参数(包括窗口的大小和位置信息)。不同算法检测结果显示,基于本方法的人脸检测正确率达到了92.6%,检测率为94.1%;基于Adaboost检测正确率为62.5%,此时的检测率为88%;基于SVM检测正确率为54%,此时的检测率为89%;基于FSS检测正确率为66%,此时的检测率为92%。实验结果表明,本方法能够很好的区分人脸模式和非人脸模式。因此,在这种意义上来说,级联的Adaboost和PCA算法组成的两级检测器可以明显提高人脸检测系统的性能。     

添加剂对水合物蓄冷过程影响探讨

水合物蓄冷技术应用的关键是水合物的快速成核与生长。探讨了多孔介质、醇、电解质、表面活性剂、纳米颗粒等影响水合物结晶成核诱导时间、生长速度和蓄冷密度等关键因素。通过合适的添加剂制成乳液和纳米乳液,降低了水合物成核诱导时间,减少了水合物形成过冷度。纳米乳液中水合物可在静态系统中蓄冷。     

基于激光跟踪的V型坡口焊接机器人研究

介绍了激光跟踪焊接机器人的结构组成和工作原理。在分析了V型坡口焊缝空间位置和形状特征的基础上,采取结构光法标定焊缝图像,经过焊缝条纹图像处理,提取焊缝特征点,根据三角测量原理建立了特征点的三维坐标。通过建立图像空间到机器人末端焊枪的笛卡尔空间雅可比矩阵,计算出焊枪在基坐标下的位姿,利用机器人逆运动学方程,求得机器人各关节的位置值,最后由关节控制器控制各个关节的运动,实现了机器人V形坡口焊接的视觉控制。     

氮气及氮气+二氧化碳在四丁基溴化铵水溶液中水合物相平衡研究

采用压力搜索法测量了四丁基溴化铵-氮气-水和四丁基溴化铵-氮气-二氧化碳-水体系水合物的相平衡数据。四丁基溴化铵水溶液的质量浓度范围为10%~30%,实验的温度和压力范围分别为283.25~288.65 K和1.98~5.89 MPa。在实验压力和温度范围内,添加四丁基溴化铵降低了氮气和氮气+二氧化碳体系水合物的形成压力;而且随着四丁基溴化铵溶液浓度的增加,水合物相平衡压力下降的幅度也增大,说明四丁基溴化铵是氮气和氮气+二氧化碳水合物形成的促进剂。实验结果还表明,在氮气中混入二氧化碳,水合物相平衡压力降低;随着二氧化碳含量的增大,水合物相平衡压力下降的幅度增大。