基于轻量级卷积神经网络的零件位姿识别算法

针对目前基于卷积神经网络(CNN)的识别检测算法存在参数量多、计算量大、内存占用大以及资源消耗过多的问题,基于YOLOv3网络结构的优势,提出了一种轻量级的识别检测网络EfficientNet-B0-YOLOv3。该网络不仅可以实现零件的位姿识别,而且可识别出零件的各个面,在具备高识别检测精度的同时,降低了网络的参数量和计算量,而且训练好的网络模型大小只有41.10 MB,可以降低资源消耗,在工业应用中,降低内存占用,更容易嵌入设备进行使用。

基于改进YOLOv3算法的堆叠工件检测

针对传统物体检测算法识别堆叠工件存在准确率低以及漏检的问题,提出一种基于改进YOLOv3算法的堆叠工件检测方法。首先,引入Inception结构增强特征检测网络的特征提取能力,提高堆叠工件检测的准确率;其次,引用增强型特征金字塔结构(enhanced feature pyramid network,EFPN),提高模型多尺度特征融合能力,改善算法漏检率高的问题;最后,利用K-means聚类融合交并比损失函数(intersection over union,IOU)重新确定工件锚框,解决YOLOv3网络预设锚框尺寸不适合现有工件的问题。实验结果表明,改进算法均值平均精确度(mean average precision,mAP)达到92.89%,相较于原始YOLOv3算法提高了5.32%,F1值为0.95,召回率为93.33%,精确率为97.65%,满足堆叠工件检测的指标要求。

基于DSnet网络的零件边缘轮廓提取

针对传统边缘轮廓提取算法极易受到光照强度等因素的影响,出现噪声点和零件边缘轮廓点缺失问题,提出一种基于DSnet分割网络及最外围约束算法结合的零件边缘轮廓提取算法。首先,利用DSnet分割网络对零件原始图像进行分割操作,避免影响因素干扰的同时,获得分割边界明显的零件分割图像,再根据零件分割边界像素点的特点,采用最外围约束算法进行边缘轮廓提取,得到零件边缘轮廓图像。实验结果表明:提出的方法能在光照强度不均匀等因素的干扰下准确提取出完整的、单像素的零件边缘轮廓,而且提取精度的各项指标,RMSE达到了11.18,PSNR达到了27.76,SSIM达到了0.989 3,满足边缘轮廓提取精度的要求。

融合多尺度信息的各向异性立体匹配

针对传统立体匹配算法准确率低且在弱纹理区域存在误匹配的问题,提出融合多尺度信息的各向异性立体匹配算法(ASMSI)。首先构造各向异性的匹配代价计算函数,将梯度和相角信息引入代价计算过程中用于剔除弱纹理区域的离群点;随后采用融合多尺度信息十字交叉代价聚合计算每个支持域内的匹配代价;进一步经赢家通吃策略生成初始视差图;在此基础上进行左右一致性检测及后处理得到精修后的视差图;最后通过仿真实验对比图像中非遮挡、深度不连续区域的误匹配率和运行时间来评价算法模型。实验结果表明:所提算法能有效解决弱纹理区域的误匹配问题,使匹配准确率提高了5.02%,能够满足立体匹配过程中高效率、高精度的要求。

基于冗余节点过滤机制的IBRRT^(*)机械臂路径规划

针对传统的RRT^(*)和双向RRT^(*)规划算法在复杂环境存在下规划效率低、探索时间长、规划路径曲折等问题,提出了一种基于冗余节点过滤机制的IBRRT^(*)机械臂路径规划算法。在IBRRT^(*)规划算法基础上,引入局部节点替代机制避免节点的冗余拓展,当首次探索到起始点到目标点的初始路径,将椭圆状态子集采样算法引入后续的迭代中,对采样区域施加约束,避免冗余节点生成。最后针对迭代过程中对路径优化没有贡献的边缘冗余节点进行逐轮剔除。二维仿真实验结果表明,提出的算法收敛速度快效率高,相比IBRRT^(*)算法在时间上减少50%左右,节点个数减少75%以上,并且通过机械臂路径规划实验证明了算法的有效性和实用性。

非特制靶标的结构光视觉自动标定系统

为解决现有结构光视觉装置的标定方法需要高精度特制靶标且标定过程复杂的问题,实现标定过程的流程化,提出了一种基于非特制靶标的结构光视觉自动标定方法,并构建了相应的自动标定系统。该系统控制机器人带动结构光视觉装置做两组运动对非特制靶标拍照,第一组运动通过8次平移和3次末端姿态改变运动,利用靶标平面的特征点信息并结合机器人的姿态信息获取相机参数和手眼参数,第二组运动通过5次平移,利用相机外参数和机器人的位移信息求解出光平面方程。采用具有清晰图像信息的卡片式物体作为靶标,利用所提出的方法完成线结构光平面标定,精度验证实验结果表明,系统对靶标的选择有较强的适应性,在测量30 mm、50 mm和60 mm标准块时,平均绝对误差均值为0.049 6 mm,相对误差均值为0.11%,标定精度能够满足毫米级的测量要求,能适应如焊缝跟踪、物体测量等工业现场对结构光视觉装置的要求。

基于机器人创新平台的学生自主学习与创新能力探索与实践

长春工业大学以提高学生自主学习和创新实践能力为培养目标,在新工科背景下,拓展和重构自主学习型人才培养体系,采用产学研合作模式、科教融合理念与方法,依托机器人创新平台,探索自主学习型与创新型相结合的人才培养目标。根据自主学习型人才培养需求,完善培养方案、评价方式及保障机制,构建以机器人创新平台合作培养为导向、工程实践能力为依托、创新实践能力培养为目标的“3+3”自主学习型人才培养模式。

基于Adaboost人脸检测算法

针对因图像背景复杂、光照变化及面部旋转等因素的影响,使复杂背景下人脸检测难度大、速度慢和准确率低的问题,使用Adaboost算法进行人脸检测,并在OpenCV上实现其检测过程。分别对具有面部旋转和复杂背景的图像进行了人脸检测实验,其检测准确率分别为85%和99%,平均检测时间分别是16.67 ms/张和76 ms/张。实验结果表明,该算法能在复杂背景下准确、快速地实现人脸检测,且能满足人脸识别系统实时性的要求。

基于自适应卡尔曼滤波的矿用救生舱动力电池SOC估计

磷酸铁锂动力电池是矿用救生舱的重要组成部分,其电荷状态(SOC)估计的准确性直接影响避难人员的安危。针对电池SOC常用估算方法的不足,提出一种基于自适应卡尔曼滤波的矿用救生舱动力电池SOC估算方法。在电池特性分析的基础上,建立了更符合实际的改进二阶RC等效电池模型和电池的状态空间模型。通过脉冲放电实验和改进的带遗忘因子递推最小二乘算法,对模型参数进行在线辨识,并将自适应卡尔曼滤波算法(AKF)用于此模型,在线估计电池的SOC。实验结果表明:AKF可以实时修正模型误差,实时估计SOC的动态变化,估算精度高,能够满足矿用救生舱电池管理系统的要求。

改进Zernike矩亚像素边缘检测算法研究

针对Ghosal算法检测出的边缘较粗以及手动反复调节阶跃强度阈值引起的效率低的问题,提出了一种改进算法。首先,推导出模板系数,并计算得出Zernike矩。其次,利用推导出的公式计算出距离阈值和边缘阈值,利用Otsu法计算得到最佳阶跃强度。最后,通过设计三组实验,来验证改进算法的有效性。实验证明,改进算法能够更加有效地检测出图像的边缘,减少伪边缘的存在并且细化了边缘,提高了定位精度,同时降低了算法的执行时间。

高等工科院校生产实习教学模式的改革与实践

生产实习是高等工科院校本科教学活动中的一个重要实践环节,其教学质量至关重要。针对传统生产实习教学模式存在的不足,按照高级应用型人才培养目标的要求,以创新能力培养为导向,对生产实习教学模式进行了改革。提出并实施了"校企结合,兴趣产品式"生产实习教学模式,形成了"以学生为主体,教师作引导"的交互性、多样性、个别性与灵活性的实践教学新方法。对电气工程及其自动化专业生产实习的实践结果表明,生产实习的教学效果得到明显地改善,教学质量得到了提高。

基于轮廓点的三维点云配准

针对三维点云数据在配准中会产生错位、局部最小值等问题,提出一种基于轮廓作为特征点以及广义迭代最近点(generalized iterative closest point,GICP)算法相结合的点云配准方法。首先,基于聚类算法对三维点云数据进行分割处理,引入角度阈值对分割后的三维点云数据进行轮廓提取,将提取出的轮廓点作为特征点;然后,对提取的特征点计算3D形状上下文特征(3D shape context,3DSC)的描述值,得到点云数据的对应点对;采用几何一致性以及随机采样一致性(RANSAC)消除点云数据匹配过程中的错误匹配点对,从而实现点云数据的初步配准,将初步配准的结果为最优初值,进而通过GICP算法实现精确配准。实验结果显示,比较于SAC-IA+ICP算法、NDT+ICP算法、SAC-IA+NDT算法,配准精度分别提高了50.5%、52.8%、64.4%,配准速度分别提高了58.7%、37.1%、81.4%,满足配准精度的要求。

基于CDIO自动化专业高素质创新人才培养模式研究

根据社会经济发展对自动化领域应用型人才的知识能力和素质需求,按照“降低重心、适宽口径、突出应用、强化实践”的思路,以提高自动化专业学生的创新实践能力为目标,引进CDIO工程教育理念并借助项目模块化设计方法,对自动化专业课程设置进行梳理调整及优化,建立以项目设计为导向,核心特色课程为基础,创新实践能力培养为目标的整体培养体系,形成以强化工程能力为特征的自动化专业高素质应用型人才培养模式。

基于互补曲线拟合的格雷码亚像素边缘定位

精确定位格雷码光条纹边缘是结构光三维重建系统的关键问题之一。提出了一种互补曲线拟合的光条纹亚像素边缘定位算法,在对互补编码图像进行光强成分分析并二值化处理的基础上,通过边缘检测算法获得准确的初始像素边缘,然后映射回互补编码图像并对其边缘过渡区域进行拟合,最后通过计算互补曲线的交点得到格雷码光条纹的亚像素边缘点。采用平均相对等宽性误差进行评价,得到的最小边缘定位误差为1.97277×10^(-3),分别对不同投影方向和条纹数量的图像进行处理,都保持了较小的定位误差。实验结果表明,提出的算法能够很好地解决初始边缘定位困难的问题,具有较好的准确性和鲁棒性,提高了光条纹定位精度。

计算机控制系统国家级精品资源共享课建设与实践

国家级精品资源共享课是对原国家精品课程的转型与升级。资源共享就是通过现代信息技术构建共享网络平台,向高校师生和社会学习者提供优质教育资源服务。本文基于长春工业大学计算机控制系统国家精品课程向国家级精品资源共享课的建设升级实践,探讨了精品资源共享课建设中的"精品""资源"和"共享"三者间的关系,为我国精品资源共享课的建设提供参考。

预冷水泵变频节能控制策略

水泵电机作为预冷系统的主要输送设备,采用传统节流调节运行方式时存在较大耗能。提出变频调速技术进行节能改造,建立了基于模糊PI速度控制器的水泵电机矢量控制变频调速模型。仿真结果表明,调速系统具有良好的动态性能。

新工科背景下自动化专业人才培养方案研究与实践

人才培养方案是高等学校培养专业技术人才的指导性文件,直接决定着人才培养质量。为了适应教育部推进的新工科建设,根据自动化专业人才培养现状与产业发展需求,结合长春工业大学自动化专业特色,将"成果导向"理念融入培养方案制定过程中,制定了基于OBE理念的自动化专业人才培养方案,以实现培养适应快速经济发展需求的高素质复合型人才的目标。

基于Canny算法的改进Kirsch人脸边缘检测方法

针对Kirsch边缘检测算法的不足,提出了一种基于Canny算法改进的Kirsch人脸边缘检测算法。该算法先对原始图像用高斯滤波器平滑,计算其梯度图像。然后将梯度图像用改进后的Kirsch算法进行计算,并根据和两个阈值进行边缘提取。试验结果表明,采用该算法提取人脸边缘不容易受噪声的干扰能检测到真正的弱边缘,效果优于经典Kirsch边缘检测算法。

基于汽车空气悬架系统的车高模糊控制研究

对汽车空气悬架系统作了模糊控制方法仿真研究。以1/4车辆模型为仿真对象,建立模糊控制器,对模型进行了计算机仿真研究。仿真试验结果表明,在引入模糊控制方法后．车辆的行驶平顺性得到了有效改善。此控制策略在车高控制方面具有较好的控制性能。另外,当系统模型的结构参数发生变化时,该控制表现出良好的鲁棒性。

以电子设计大赛促进实践教学改革

一、电子竞赛对实践教学改革的推动作用 由国家教委高教司倡导并组织的全国大学生电子设计竞赛从1994年的首届试点到2003年已经成功地举办了六届。吉林省教育厅也组织举办了三届大学生电子设计大赛。几年来，长春工业大学电气与电子工程学院在历届电子竞赛中都取得了优异的成绩，