运用构建主义理论,分析了基于项目学习(Project Based Learning即PBL)的学习过程;从控制理论的视角,实现了开环、与闭环PBL学习过程分析,并比较了其优劣;在此基础上,应用分散控制策略,构建了一种PBL复杂任务学习模型.仿真结果表明,基于...运用构建主义理论,分析了基于项目学习(Project Based Learning即PBL)的学习过程;从控制理论的视角,实现了开环、与闭环PBL学习过程分析,并比较了其优劣;在此基础上,应用分散控制策略,构建了一种PBL复杂任务学习模型.仿真结果表明,基于分散控制策略的PBL复杂任务学习模型较好地模拟了复杂任务的学习过程.展开更多
针对精密激光加工领域中机器视觉成像高精度与高性能问题,提出了一种基于最小二乘法的工业相机系统标定方法。首先,基于工业相机的成像原理,分析了工业相机四种坐标系及其转换关系。其次,结合毫米级应用场景与某种工业相机的参数规格,...针对精密激光加工领域中机器视觉成像高精度与高性能问题,提出了一种基于最小二乘法的工业相机系统标定方法。首先,基于工业相机的成像原理,分析了工业相机四种坐标系及其转换关系。其次,结合毫米级应用场景与某种工业相机的参数规格,建立了一种二次多项式最小二乘法的系统标定模型。然后,搭建了一套工业相机视觉运动加工平台,制作了九孔标定板,并基于Visual Studio 2010平台和MFC框架开发了标定数据计算软件。实验结果表明,该系统标定模型的坐标误差为0.001mm级,为后续系统运动控制精度提供了保证。展开更多
文摘运用构建主义理论,分析了基于项目学习(Project Based Learning即PBL)的学习过程;从控制理论的视角,实现了开环、与闭环PBL学习过程分析,并比较了其优劣;在此基础上,应用分散控制策略,构建了一种PBL复杂任务学习模型.仿真结果表明,基于分散控制策略的PBL复杂任务学习模型较好地模拟了复杂任务的学习过程.
文摘针对精密激光加工领域中机器视觉成像高精度与高性能问题,提出了一种基于最小二乘法的工业相机系统标定方法。首先,基于工业相机的成像原理,分析了工业相机四种坐标系及其转换关系。其次,结合毫米级应用场景与某种工业相机的参数规格,建立了一种二次多项式最小二乘法的系统标定模型。然后,搭建了一套工业相机视觉运动加工平台,制作了九孔标定板,并基于Visual Studio 2010平台和MFC框架开发了标定数据计算软件。实验结果表明,该系统标定模型的坐标误差为0.001mm级,为后续系统运动控制精度提供了保证。