基于柔性薄膜传感器木板平面度测量方法

木板是最常见的家居组件,目前其变形检测方法无法统一标准。为了快速检测木板平面度,研究了一种基于柔性压力薄膜传感器测量木材平面度的方法,能够提高检测时的安全性、耐用性和实时性。针对木板形状误差构成原理,运用薄膜传感器、信号处理等多领域相关理论,深入研究平面度误差检测机理。同时搭建柔性薄膜传感器接口电路,利用计算机软件进行数据解算与处理,并显示相关处理结果。通过实际测量和解算方法对比,得出薄膜压力传感器能够实现对平面度的测量,并且其在一定程度上优于传统测量。

基于改进ResNet34网络的树种识别研究

为了快速高效的提高树种识别工作的效率,解决识别工作中的遇到的困难,提出一种基于改进卷积神经网络的高效树种识别方法。实验以残差网络(residual network, ResNet)为基础网络加以改进,应用迁移学习的知识,加快网络的训练过程,使其更快的拟合,并对网络结构进行了适当的修改,使其更适合本实验的任务。实验模型网络应用Adam优化器进行训练,采用学习率衰减器寻找模型最优解,为了增加网络的泛化能力,对实验图像进行了数据增强。实验结果表明,与未改进的VGG16、ResNet18、ResNet34网络相比,改进的网络识别准确度分别提高了26.93%、2.91%、1.33%,同时兼顾到了准确度与高效性,模型能够较好的胜任树种识别任务。

基于数字孪生的并联式曲线送料平台误差分析

曲线送料平台用于细木工带锯机工作时进行自动化送料,平台执行件的位置精度决定了木材锯切轨迹。该平台运动副多,机构误差大,难以实现平台末端执行件的精确进给。为了实现送料平台的精确进给,在完成对运动机构几何解析的基础上,利用数字孪生技术,对机构进行仿真分析,为设备调试提供理论支撑,并在此基础上,完成样机试制,进行实验加工。基于误差分析以及实验验证所构建虚拟模型以及送料平台位姿仿真的有效性,缩短了木工设备研发周期,对设备实际调试具有指导意义。

基于ATMEGA2560的智能盆栽呵护系统

随着人们生活水平的提高,人们对于家居环境和空气质量的要求越来越高。人们往往会通过种植一些绿色植物来改善家居环境和空气质量,同时也可以缓解自己的压力,放松心情。然而人们往往因为工作繁忙而无暇照顾盆栽,缺乏相应的种植经验而导致盆栽死亡。调查发现,人群中有相当高比例愿意体验以及使用远程功能来照顾植物,达到给植物浇水以及监控植物生长状况的目的。由此可见,智能盆栽呵护系统是很有市场潜力的。本系统根据市场上主流产品的功能开发出更具有竞争力的产品,比同类产品功能更强大,更稳定,更有性价比。

木材横向切断性能螺旋管胞模拟研究

为进一步了解木材横向切断性能,优化木材的加工流程,减少资源浪费,以木材管胞理论为基础,提出一种木材螺旋管胞结构模型,并在建模和砌体代表性体积单元(Representative Volume Element,RVE)均质化后在Abaqus/Explicit中进行横向切断仿真研究。研究选取挪威云杉(Picea abies)作为试验材料,基于螺旋管胞结构进行建模,设定模型属性、边界条件、划分网格并装配后进行仿真及后处理,导出相关数据,与常规结构模型仿真结果和实际试验结果进行对比研究。结果表明,基于螺旋管胞结构的模型仿真结果相较于常规结构模型仿真结果更接近实际试验结果,为日后木材仿真研究和木材加工优化提供了有利的参考依据。