机身壁板铆接孔双目视觉定位方法设计

文章对飞机机身壁板自动铆接环节的铆接孔定位方法进行研究和设计。首先采用区域生长法提取图像中铆接孔特征,并通过改进生长判别条件优化检测结果;然后采用双目视觉定位方法计算铆接孔位置,并计算铆接孔相对于像平面的旋转角度。最后实验分别对不同直径铆接孔的不同位置和姿态进行检测,分析了方法的适用范围。

机器人航空铆接的视觉定位方法研究

研究工业机器人自动铆接视觉辅助定位方法,通过多项式拟合十字线结构光的相平面曲线获得铆接孔附近壁板的三维信息,并利用图像中位置关系信息,运用插值法完成铆接孔的位置和姿态的理论计算。这种方法能够引导机器人末端在规划路径下实现铆接孔位置与姿态的修正,满足常规铆钉通用应用范围内的工业机器人自动铆接在线定位与施铆的精度与实时性要求。

一种基于HALCON的螺栓角点提取方法

螺栓角点提取包括螺栓六边形区域的提取、螺栓外轮廓线的提取、角点提取三个部分。在进行区域提取时采用动态阈值分割法,该方法避免了噪声和光照所带来的影响,它是一种通用型的区域提取方法。外轮廓线的提取需要像素精度到亚像素精度的转变。文中采用rammer算法来进行轮廓分割,用Tukey权重函数经过5次迭代来进行直线拟合,找到直线交点,即是螺栓角点。此实验采用的软件是HALCON,该软件的应用能够提升图像分析处理的效率,它能够提供丰富的函数库,其函数库可以由C、C++和Delphi等多种编程语言进行访问。实验结果表明,采用该方法可成功地将螺栓地角点提取出来,而且该方法具有通用、快速以及准确等特点。

(1-x)LiNbO3-xBiAlO3(x=0～0.7)陶瓷的制备及性能

采用固相合成法制备了(1–x)LiNbO3-x BiAlO_3(x=0,0.01,0.03,0.05,0.07)无铅压电陶瓷。研究了BiAlO_3对Li NbO_3陶瓷的物相结构、显微组织、介电及压电性能的影响。研究表明:当掺杂量为0.01时,所得陶瓷为纯相钙钛矿结构,当掺杂量超过0.03时出现杂相。所得陶瓷的相对密度均在96%以上,具有较好的致密度。随BiAlO_3含量的增加,晶粒尺寸略有增大。BiAlO_3的加入使复介电常数的共振峰有向低频方向移动的趋势。压电及介电性能的变化规律与晶粒尺寸变化一致,即随BiAlO_3含量的增加,d33和复介电常数的实部ε′均在x=0.07时出现最大值。因此,适量添加BiAlO_3可以增加LiNbO_3陶瓷的介电性能与压电性能。