基于3D视觉的机械零件位姿分析

针对工业制造领域中存在的弱纹理或无纹理的机械零件位姿估计问题,以DenseFusion网络为基础,提出了一种基于3D视觉的机械零件位姿估计方法。首先,依照工业制造场景构建了用于网络训练和测试的机械零件仿真数据集;其次,使用目标零件分割出的深度图像构建点云,对其进行曲率下采样处理,提高关键点的质量;最后,将颜色特征、点云特征和法线特征融合,使用融合特征回归目标零件的6D位姿。在构建的机械零件仿真数据集和LineMod公共数据集进行了实验和比较,其结果表明了所提出的方法相较于同类其他方法具有更高的准确率,更好的收敛性能,对于弱纹理或无纹理的机械零件有较好的位姿估计效果。

基于NX CAM系统的复杂曲面数控铣削方法自动选择研究

为了有效解决复杂曲面数控加工规划困难、对用户的数控加工知识和经验要求高等问题,基于NX CAM软件设计出一套满足复杂曲面精加工需求的铣削方法决策系统,通过提炼出复杂曲面中与特定加工方法相关联的加工特征,合理选择加工复杂曲面的4种主要铣削方法深度轮廓铣、固定轴轮廓铣、混合铣、可变轴轮廓铣中的一种作为加工方法。利用NX Open C(UFUN)和NX Open C++结合的二次开发方式进行实例验证。结果表明:该系统能减少人机交互操作过程,降低对编程人员的技术要求,并在一定程度上减少了数控编程的时间。