焊缝跟踪应用的线激光视觉伺服控制系统

设计了一套由三轴直角坐标机器人、线激光传感器和工业计算机组成的焊缝跟踪系统。研究了该系统所涉及的测量原理、特征点测量方法和基于模糊自适应的控制方法。通过高斯核相关算法(KCF)在焊接过程中实时检测焊缝特征点,并根据测量原理计算获得特征点相对于相机坐标系的三维坐标值。设计了一种自适应模糊控制器,通过自适应模糊控制器计算坐标的偏差值和偏差变化率得到焊枪末端运动轨迹的控制量,同时对模糊控制器的输入输出论域、模糊规则和隶属函数进行实时动态更新。实施了焊缝跟踪实验。结果显示:采用最大焊接电流为350 A的惰性气体保护焊(MIG),在强烈弧光和飞溅的干扰下,该系统能实时跟踪焊接工件,跟踪精度为0.325 3mm,传感器测量频率为20Hz。焊接过程中焊枪末端运行平稳,焊缝轨迹跟踪准确,且抗干扰能力,能满足焊接应用要求。

基于概率连续模型的激光视觉焊缝自动跟踪

针对目前在实际焊接过程中多数焊缝自动跟踪系统对飞溅、弧光等噪声干扰十分敏感,从而造成焊接精度损失的问题,设计了能够实时检测焊缝特征图像的线激光视觉传感器,并根据其几何模型建立了精确的测量模型。跟踪过程中以线性表示模型对观测矢量进行建模并利用仿射变换模型对焊缝运动进行描述,提出了基于概率连续模型的焊缝跟踪算法。充分利用图像中激光条纹和背景噪声的空间一致性,结合刻画邻域结构内像素点间相互关系的一阶马尔可夫随机场理论,推导出焊缝跟踪问题的目标函数。采用基于最小二乘法与最大流/最小割的迭代算法对其进行求解,最终获取准确的焊缝位置。搭建了焊缝跟踪试验平台,并在实际焊接环境中应用所提算法进行焊缝跟踪试验。试验结果表明该算法的跟踪精度达?0.109 1 mm,平均每帧图像处理时间不长于45 ms,并且激光条纹与焊接熔池的最小距离可达24 mm,能够克服强烈噪声干扰,实现实时、准确的焊缝跟踪。

电动振动台输出力跟随控制的仿真和实验研究

为实现电动振动台振动输出力的高精度跟随控制,对交流伺服电机驱动的振动台输出力跟随控制策略进行研究。采用基于输出力、位移和速度的三参量控制器作为控制算法,在Matlab/Simulink平台上运用实数编码遗传算法对三参量前馈控制器参数优化整定,并进行正弦输出力跟随控制仿真;构建以TwinCAT实时控制软件为基础的振动输出力跟随控制实验系统,对四组振动输出力信号进行跟随实验研究。实验结果证明了电动振动测试装置和振动输出力跟随控制策略的有效性和正确性。

小学语文阅读教学中的误区及对策

《语文课程标准》明确指出：阅读是学生的个性化行为，不应以教师的分析来代替学生的阅渎实践，应让学生在主动积极的思维和情感活动中，加深理解和体验，有所感悟和思考，受到情感的熏陶，

数字X线成像系统在尘肺诊断中的应用分析

目的探讨数字X线成像系统在尘肺诊断中的应用效果。方法选取2010年6月—2012年6月已经确诊的51例尘肺病患者,同时进行高千伏(HKV)胸片与数字X线成像系统(DR)胸片检查,对比2种胸片在尘肺病患者X线诊断中的实际效果。结果 HKV胸片组:优片22例,优片率为43.1%,诊断尘肺病29例,检出率56.9%。DR胸片组:优片49例,优片率为96.1%,诊断尘肺病41例,检出率80.4%;DR胸片与HKV胸片相比,在优片率与尘肺病的捡出率等方面比较,差异均具有统计学意义(P<0.05)。结论在尘肺病患者的临床诊断中,数字X线成像系统的应用可以提供更多有价值的临床信息,以保证医生做出更为准确、客观的诊断。

新零售社交电商经济的昆山实践和发展构想

社交电商是基于社交媒介功能,建立在社交关系基础上,通过社交活动、内容分享等方式低成本获取流量,最终实现商业变现的创新型电商模式,主要包括拼购、分销、内部分享、社区团购等形式,昆山推行的新零售社交电商属于优化升级版的联创分销。

校园文化:学校发展的灵魂

文化是一种力量。改造薄弱学校，归根结底就是改造其文化。学校管理的理念是因校因人而异的，每个学校都有其独特的文化，只不过优质学校的文化更有利于学校的健康发展，而薄弱学校的某些文化却成为阻碍学校发展的因素。改造薄弱学校，也就是把原先涣散低迷的文化改造为昂扬向上的文化。

基于开关式深度神经网络的拟人化自动驾驶决策算法

基于深度神经网络的拟人化自动驾驶为复杂环境下的高级自动驾驶提供了新的思路,但网络的封闭性会导致上层驾驶指令很难进入网络,为此,设计了一种开关式深度神经网络,该网络由卷积神经网络层和长短期记忆网络层组成,在两个子网络间嵌入了具有开关性质的特征选择层,并通过不同的驾驶指令选择激活不同的特征分支,从而完成了相应的驾驶任务。实车测试结果表明,开关式深度神经网络不会显著增加模型的推理时间,同时该网络实现了根据输入的不同驾驶指令完成车辆在路口的左转、右转、直行和绕障行为。

提升学生阅读力“四想”

现如今,小学语文教学天天在教学生＂阅读＂。毋庸讳言,我们的老师天天在＂教课文＂＂,课文＂教了不少,而学生的阅读能力多数没有多大长进。

高原无公害青稞高产栽培技术

在高原地区,最常见的一种农作物就是青稞。这种农作物有着较高的营养价值,高原地区人们吃一些含有纤维物质的青稞对人体有着较大的好处。青稞中含有的糖分和脂肪少,所以老少皆宜。但是在实际的无公害青稞培育过程中,无公害高产技术还需要及时的进行更新,进而提升青稞的产量,让青稞的种植为高原地区经济的发展提供依据。本文就高原无公害青稞高产栽培技术进行研究。

脉冲强光杀菌技术在饮料包装领域的应用研究

安全是消费者选择食品的第一要素,传统的热杀菌给食品带来了很高的安全系数,但也破坏了其中的营养成分,因此,脉冲强光、超高压技术、电子束、脉冲电场等“冷”杀菌技术引起了越来越多的关注。早在2014年,江苏新美星包装机械股份有限公司就创新研发出国内第一代电子束灭菌(EDS)设备,并投入商业化运行,成为中国第一家、全球第二家将EDS技术成功应用到PET瓶装饮品的液体包装解决方案供应商。时至今日,新美星可以为海内外客户提供各种安全、高效、节能、环保、经济的杀菌技术,降低能源消耗,更好地保护了生态环境。本文主要介绍脉冲强光在饮料包装材料上的杀菌成效,与业界同仁共享、共勉,共同推动行业技术的升级迭代。

PET瓶无菌线培养基模拟灌装的取样数与污染率问题研究

无菌灌装技术在饮料生产中被广泛应用。无菌验证的重要性日益凸显,越来越多的饮料生产商关注无菌线培养基灌装的取样数与污染率问题,本文从无菌概念、统计学、生产成本等不同角度对这些问题进行研讨。

云南香格里拉市三坝乡青稞3414试验研究

试验主要研究青稞在云南香格里拉市三坝乡当地大田栽培管理前提条件下，不同氮、磷、钾肥配施，对青稞经济产量及产值的影响。结果表明：合理施用氮磷钾肥，能大幅提高青稞产量及产值。青稞最佳施肥量为每667 m2分别施入尿素、普钙、硫酸钾11.1 kg、30.0 kg、14.2 kg。

拖顶乡青稞化肥使用量零增长田间肥料效应试验初报

通过在德钦县拖顶乡中等肥力田块进行肥效试验:在施有机肥1 500 kg/667 m^2做底肥的基础上,冬青稞采用或增加高效新型肥料后,分别减少10%和20%氮、磷施用量。试验结果表明:冬青稞产量不会受到太大影响,可在供试作物区推广氮、磷、钾推荐配方减20%+微生物肥料或氮、磷、钾推荐配方减10%+微生物肥料的施肥量。

云南省迪庆州维西县冬青稞化肥减量增效试验

试验地点在云南省迪庆州维西县,每667 m^2中等肥力田块施有机肥1 500 kg做底肥,在同等自然和生产管理水平条件下,冬青稞采用处理1推荐施肥1和处理2推荐施肥2与处理3常规施肥同田进行对比试验。试验结果表明,处理1推荐施肥1平均产量为323.5 kg/667 m^2,处理2推荐施肥2平均产量为346.8 kg/667 m^2,两者都比处理3常规施肥的平均产量300.2 kg/667 m^2高,处理1推荐施肥1、处理2推荐施肥2分别比常规施肥成本减少8.55、6.75元/667 m^2,冬青稞产量也不会受到太大影响,而且每667 m^2的肥料成本比常规施肥低,扣除肥料成本后处理1推荐施肥1、处理2推荐施肥2分别比处理3常规施肥每667 m^2产值增加78.45元、146.55元,经济效益十分显著,达到了"化肥减量增效"的试验目的。

基于深度分层特征的激光视觉焊缝检测与跟踪系统研究

针对自适应性低的焊缝跟踪系统在实际焊接环境中易受噪声干扰的问题,结合深度卷积神经网络强大的特征表达能力和自学习功能,研究了基于深度分层特征的焊缝检测和跟踪系统,该系统可精确地从噪声污染的时序图像中确定焊缝位置。为彻底解决焊枪依循计算轨迹运动所出现的抖振问题,设计了模糊免疫自适应的智能跟踪控制算法。实验结果显示,在强烈弧光和飞溅的干扰下,传感器测量频率达20Hz,焊缝跟踪精度约为0.2060mm,且焊接过程中焊枪末端运行平稳。该系统能实现焊缝平滑的实时跟踪,抗干扰能力强,焊缝轨迹跟踪准确,能满足焊接应用要求。

基于高斯核相关的线激光焊缝跟踪方法研究

针对自动焊接过程中焊缝特征点的检测问题,提出了一套由工业相机和三线激光发生器组成的焊缝实时跟踪传感器设计方案。基于三角测量原理,设计传感器的机械结构,推导得出由激光条纹特征点像素坐标计算出焊缝特征点三维坐标的数学模型,为有效抵抗在焊接过程中存在的弧光和飞溅的干扰,采用高斯核相关(KCF)目标跟踪算法,实时跟踪计算出图像中焊缝特征点的位置。实验结果表明,采用最大焊接电流350A的MIG焊,在有强烈弧光和飞溅的工况下,该装置能实现焊缝实时准确跟踪,激光条纹与焊接熔池的最小距离可达20mm,传感器采样频率最高可达20 Hz,跟踪误差小于0.42mm,能满足在实际焊接过程的使用要求。

基于分段学习模型的自动驾驶行为决策算法研究

在具有车道线的特定自动驾驶场景中,针对目前端到端的行为决策算法直接输入原始图像进行决策导致的网络模型迁移性差、预测精度欠佳、泛化能力不足等问题,提出一种基于分段学习模型的车辆自动驾驶行为决策算法。首先,基于GoogLeNet建立一种端到端的车道线检测网络模型,并引入车道中心线作为决策的重要线索提高算法的迁移能力,同时利用YOLOv3目标检测模型对本车道内前方最近障碍物进行位置检测;而后,经几何测量模型将两者检测结果转换成环境状态信息向量为决策做支撑;最后,构建基于长短期记忆(LSTM)网络的驾驶行为决策模型,根据编码的历史状态信息刻画出动态环境中车辆的运动模式,并结合当前时刻的状态推理得到驾驶行为参量。使用建立的真实驾驶场景数据集对模型分别进行训练、验证与测试,离线测试结果显示车道线检测模型的检测位置误差小于1.3%,车道内前方障碍物检测模型的检测精度达98%以上,驾驶行为决策网络模型表征预测优度的决定系数大于0.7。为进一步验证算法的有效性,搭建了Simulink/PreScan联合仿真平台,多种工况下的仿真验证试验中多个评价指标均达到工程精度要求,实车测试的试验结果也表明该算法可实现复杂驾驶场景下平稳、准确无偏航的预测效果并满足实时性要求,且与传统端到端模式的算法相比,具有更好的迁移性和泛化能力。

新零售社交电商发展现状与监管策略--以昆山市实践为例

本文所指的“新零售社交电商”,就是以实体门店和微商团队为载体,实行品牌商品批零分销模式,由品牌经营方面向全国招募分销商,再由分销商在其消费者中培育销售商,实施“一对一”分销和“一带多”培育,共同构成市场渠道,完整体现新零售社交电商“销售营利、经销自由、商品退换、售后跟踪、终端可溯、投诉维权”的业态属性。