滚动轴承旋转精度测量实验设计

为提升“新工科”专业人才培养质量,满足行业对毕业生解决复杂工程问题能力的要求,以滚动轴承旋转精度测量为例,设计一项包含理论建模、测量数据研究、软件开发的工程实验。基于角接触球轴承旋转精度检测时的接触关系,建立径向跳动值和轴向跳动值计算解析模型。选取9个均布位置检测轴承套圈设计参数,利用傅里叶级数对测量数据进行轮廓拟合,设计旋转精度计算流程并进行编程计算,得出旋转精度变化规律。计算与测试结果一致,遵循国家标准开展实验,与工程问题无缝衔接,实施过程具有创新性,强化实验对人才培养的支撑作用。

基于图像处理的视觉采摘机器人作业控制研究

为了实现自动化的番茄分类采摘,基于视觉识别技术设计了识别系统。首先,基于HSV视觉体系中的H分量,采用聚类分析的方法,依据成熟度将番茄分为不熟,半熟和全熟3类,并计算3类番茄成熟度对应的H分量分布范围;其次,根据半熟和全熟番茄H分量的分布范围进行番茄图像分割,并利用形态学的方法得到图像中番茄区域的轮廓曲线;再次,采用椭圆拟合方法实现对番茄轮廓拟合,计算得到图像中番茄区域的中心坐标;最后,采用双目视觉系统实现图像中番茄区域中心坐标向实际空间坐标转化。对番茄轮廓曲线拟合精度和视觉定位精度进行测试,表明系统具有良好的可靠性。

光透过式测量下轴承内圈投影轮廓的方程描述和拟合方法

针对轴承内圈沟道曲率半径及沟道位置尺寸的机械式测量方法存在定位要求高,不易实现准确定位、测量效率低等问题,提出了一种基于视觉的光透过式测量方法,同时对该方法的测量原理、数学模型及误差影响因素进行了研究。运用数学方法求取了将几种误差影响因素进行叠加后轴承内圈各部分投影轮廓的曲线方程,给出了参数求解过程。在此基础上,研究了针对测量投影数据的拟合方法,以最小二乘法和非线性曲线拟合法分别拟合上端面和两侧面投影轮廓,求解出偏转角度α、β及相关拟合参数,对沟道投影轮廓采用非线性优化算法进行求解,并得出沟道曲率半径及沟道位置尺寸及误差。仿真结果表明,在不同的误差因素α、β下,该测量方法的测量精度可达到与提取的轮廓点坐标数据精度一致,可行性高。

直线拟合椭圆轮廓曲线数控加工误差分析

数控编程中,不仅要关注程序语句逻辑正确,还要关注加工精度问题。用直线拟合法编制椭圆轮廓数控加工程序时,首先要计算逼近误差,然后根据逼近误差确定各节点步距。通过数学推导,得到等间距和等角度直线逼近椭圆轮廓曲线时的逼近误差计算公式,可用于编制椭圆轮廓数控加工程序时确定循环语句或条件跳转语句的步距,提高椭圆轮廓加工精度。给出了确定步距的一些技巧。

基于机器视觉的圣女果采摘机械臂的动作研究

针对当前圣女果采摘机器人无法保证带蒂采摘的问题,提出一种通过机器视觉进行圣女果姿态分析进而生成特定的机械臂采摘动作的方法;该方法通过模拟人手采摘流程,能够使得机械臂末端执行器到达采摘位置时与圣女果的果蒂方向保持一致;整体系统包括对成熟圣女果的目标检测、测距算法的实现、圣女果方向识别以及机械臂动作生成;根据轮廓拟合算法的思想进行算法改进,实现针对圣女果的更加精确、稳定的方向识别算法,从而获得机械臂末端执行器与圣女果果蒂方向一致的目标位姿,进而实现相应机械臂采摘动作的生成;多次实验表明,改进后的对于圣女果方向的识别算法相较于传统轮廓拟合算法而言误差角度更小,对于不同姿态圣女果的方向识别更具稳定性,因此更加适用于实际采摘流程中根据圣女果姿态生成机械臂的特定采摘动作。

基于图像处理的八角光纤尺寸检测算法设计

为解决传统的光纤端面尺寸检测方法中没有八角光纤,测量效率低的问题,采用图像处理对八角光纤尺寸检测进行算法设计,针对3个待测参数即纤芯直径、包层对边距离、包层对角距离,采用高斯滤波对图像进行降噪,提取待测光纤不同区域亚像素轮廓,对包层轮廓采用Ramer算法分割八边形光纤轮廓,提出过分割处理算法对不同长度的多段轮廓边进行处理,得到有效的八段轮廓;采用最小二乘法进行曲线拟合,纤芯轮廓拟合为圆测得其直径,包层轮廓各边拟合为直线测量对边距离;提出基于辅助线的顶点检测算法,进而测量对角距离。实验结果显示,本算法能对八角光纤纤芯直径、四组对边距离、四组对角距离进行精确快速测量,对边,对角距离重复测量精度平均达0.1μm,达到企业技术指标要求。

阵列反射镜系统中椭圆光斑轮廓识别方法研究

介绍了一种利用图像识别技术获得阵列反射镜系统中椭圆光斑轮廓的方法。该方法通过镜片切割程序及光斑椭圆拟合程序获得光斑轮廓参数,拟合效果良好,为判断光路的稳定情况和进行光路光束质量分析创造了条件。

无装配条件下角接触球轴承旋转精度测量方法研究

角接触球轴承旋转精度检测需在合套状态下进行,增加了检测工序,不满足设计要求的轴承还需重新进行套圈配对。通过分析套圈接触状态,根据几何关系,建立了套圈精度参数解析模型。以7006型号为例,检测了套圈9个周向均布点的精度参数,计算得出的成品轴承径向跳动与旋转精度测量仪检测结果一致。为了得到旋转精度变化规律,采用4种曲线拟合轮廓,分别计算径向跳动变化,线性拟合函数得到的轮廓与检测结果接近。研究了沟曲率半径、沟底直径和壁厚差与旋转精度的关系,沟底直径分布规律影响旋转精度最明显,沟曲率半径几乎没有影响。文中方法可以实现仅检测套圈精度参数条件下即可得到成品轴承旋转精度,不仅有助于套圈配对,还避免了反复拆套合套。

橡胶复合材料中炭黑微观结构图像的拟合算法

将炭黑聚集体视为由多个圆形原生粒子构成,对橡胶复合材料中炭黑聚集体形态进行图像拟合分析。基于炭黑补强橡胶复合材料的微观结构图像,在采用图像分割和阈值迭代等方法处理图像背景缺陷的基础上,研究了轮廓骨架算法、最大内切圆算法和K-means聚类算法3种拟合算法处理炭黑聚集体图像,并用峰值信噪比和结构相似度2个指标对图像拟合效果进行评价。结果表明,轮廓骨架算法拟合炭黑聚集体形态效果最优,更适用于炭黑补强橡胶复合材料微观结构重构时对炭黑聚集体形态的描述。

基于局部熵的区域活动轮廓图像分割模型

为解决区域活动轮廓模型不能有效分割灰度不均图像的问题,提出了局部熵约束的区域活动轮廓模型应用于图像分割。首先基于局部熵信息将图像划分为两个特征区域,然后利用局部熵特征信息构造二值拟合能量,并与区域可放缩拟合(Region⁃scalable fitting,RSF)模型相结合,最后得到水平集演化方程。该模型考虑了图像灰度分布的聚集特征和局部区域统计信息,能有效处理灰度不均匀、弱边缘等图像分割问题,且对轮廓初始位置更具鲁棒性,医学图像实验结果验证了模型的有效性。

基于深度学习与深度信息的原木材积检测方法

针对工业现场整车木材摆放深浅不一且上下分层而导致的整车木材材积自动检测困难的问题,采用ZED2双目相机获取木材端面图像以及深度图像,在改进的基于掩模区域卷积神经网络(Mask region-based convolutional neural network, Mask R-CNN)实例分割模型完成对木材端面分割的基础上,对木材轮廓进行椭圆拟合,根据木材端面中心坐标以及深度图像获取每根木材的深度信息,利用整车木材上下层深度信息相差较大的特点,解决木材上下分层的问题,同时根据双目视觉视差原理,利用相机参数以及轮廓拟合后椭圆短径端点坐标,测量出木材端面检尺径,将检尺径和检尺长代入原木材积计算公式完成原木材积的检测。实验结果表明,使用本方法计算出的整车原木材积同人工检尺数据对比,材积误差率(偶数)为-1.61%,单根木材检尺径平均绝对误差(偶数)为0.33 cm,符合国家原木检尺要求。最终将模型以及材积计算算法部署于Nvidia Jetson Xavier NX平台,并在PyQt5核心库上设计了操作界面,用户仅需拍摄完整木材端面,即可实现原木材积的计算。利用本研究所提出方法可实现木材整车检尺,解决整车木材材积自动检测困难的问题,可提高木材检尺效率,减轻检尺工作人员的工作负担。

基于激光雷达的隧道轮廓拟合方法研究

针对电气化铁路隧道轮廓顶部打孔和安装吊柱的作业需求,提出了一种基于激光雷达的铁路隧道轮廓拟合方法。采用激光雷达实时扫描隧道顶部轮廓,获得轮廓的点云数据,设计了以正交函数作基函数的最小二乘拟合算法与点云滤波算法,完成了隧道轮廓点云数据的拟合,得到了隧道轮廓的拟合曲线方程,对拟合误差进行了初步分析,并将拟合轮廓与真实轮廓进行对比。实验结果表明:该方法能较好地拟合出隧道轮廓,为电气化铁路隧道自动化施工作业提供一种新的方法。

一种非稳腔激光器光瞳位置提取方法

提出一种非稳腔激光器光瞳位置提取的方法,用于光路自动准直中光瞳位置的提取。首先使用双边滤波对原始图像进行预处理,然后用系数β乘以大津算法的图像阈值得到图像的阈值,对图像进行阈值分割。得到二值图像后,对二值图像进行中值滤波。通过边缘提取算法提取二值图像中的轮廓,然后利用轮廓的中心和组成轮廓的点的数目这两个轮廓属性,找到光瞳图像的内轮廓。使用RANSAC椭圆拟合算法拟合内轮廓,以椭圆的中心作为光瞳的位置。本文提出的光瞳位置提取方法,在满足实时性要求的同时,减少了内轮廓噪声对椭圆拟合的影响,提高了光瞳位置提取结果的准确性和鲁棒性。在100帧仿真光瞳图像的内轮廓中添加40%幅值为0~13的随机噪声点的情况下,所提方法比直接椭圆拟合方法的提取结果具有更高的准确性和鲁棒性,提取位置偏差的AVG比直接椭圆拟合的结果小0.283个像素、位置偏差的最大值小0.660个像素、位置偏差的RMS小0.136个像素。

基于轮廓拟合与距离分析的茧丝疵点分割算法

针对目前茧丝疵点检测自动化程度低、分割精度不高等问题,提出一种基于轮廓拟合与距离分析的茧丝疵点分割算法。背景糙点的外接矩形面积较小,据此将其剔除。针对疵点边缘分割易失真的问题,对茧丝曲线轮廓重新进行多线段拟合。根据采用多线段拟合疵点与丝干轮廓时两者相邻线段端点距离差异较大的特点,设置距离阈值先删除疵点轮廓,再与曲线轮廓作差得到疵点图像。研究结果表明,基于轮廓拟合与距离分析的茧丝疵点分割算法的平均交并比与平均F1分数分别达85.57%和91.50%,能较好地保留疵点边缘轮廓信息,同时显著提升疵点提取精度。

基于深度卷积神经网络的激光雷达图像轮廓线提取方法

为提高地物轮廓线提取精度,提出深度卷积神经网络的激光雷达图像轮廓线提取方法。采用深度卷积神经网络进行目标点云识别,利用激光雷达点云数据构建不规则三角网,采用不规则三角网法向量方法检测激光雷达图像边缘点,搜索初始角点,通过角度阈值判断是否为伪角点,确定最终角点集合,采用变权重最小二乘法拟合激光雷达图像轮廓线。实验结果表明:该方法提取的激光雷达图像轮廓线误差小,轮廓线可以含全部边缘点,角点坐标最大偏差和占地面积相对误差低、点云贡献率高,轮廓提取效果突出。

核电主管道弯头仿形加工工艺研究

针对核电主管道弯头弯制后弯曲半径与理论值存在偏差、内孔存在椭圆度,外形加工困难等问题,提出一种流线拟合仿形加工工艺方法。该方法利用机床和超声波测厚仪进行测量,使用NX软件高阶拟合构建三维模型并编制数控程序进行数控加工,加工效率提升近一倍,大幅缩短人工打磨时间,加工核电主管道弯头壁厚均匀、外形光顺、质量稳定、生产效率高。

工业CT图像轮廓提取与优化系统设计

为了有效地提高面向逆向工程的工业CT图像轮廓处理的精准性和计算效率,开发了工业CT图像轮廓提取与优化系统。该系统主要包括图像处理模块、轮廓识别与提取模块、轮廓拟合与优化模块、图像处理经典算法库和数据接口等功能模块,实现了从工业CT图像到轮廓数据的三维点云与轮廓线的标准格式输出,并与逆向工程软件对接。同时,在轮廓拟合与优化模块中,提出了基于全局约束模型的轮廓拟合策略,并采用有向图分解和数值代数相结合的计算方法,提高了轮廓拟合的计算精度和效率。最后通过实例验证了系统的有效性和正确性。

激光测距仪镜头感光元件的快速识别与定位算法研究

在激光测距仪镜头组件的自动化装配中,快速、精准识别感光元件雪崩光电二极管(APD)的定位坐标,对于完成镜头焦点的精确对位以及提高图像处理效率至关重要。针对APD的图像识别与定位过程,本文提出一套基于机器视觉的高效、高精度的图像处理算法。首先在粗定位图像处理阶段中,为提高运算效率,利用抗干扰性强的高斯金字塔搜索归一化互相关匹配(NCC)算法,对图像中的APD进行粗定位。在边缘检测中,采用Otsu算法自适应地根据梯度图像变化生成高低阈值,避免了传统Canny算法的手动设置高低阈值的难题。在目标轮廓提取阶段采用连通域标记法,过滤掉孤立的像素点和非目标区域像素点,保证了下一步的轮廓拟合精度。在最后的轮廓拟合精定位阶段中,通过对两种拟合算法比较过程中,确定最小二乘法圆拟合亚像素定位算法进行APD轮廓拟合,可以保证效率和定位精度,实验结果表明整个图像处理系统用时596 ms、定位精度0.4 pixel,相对误差为0.64%,实现了APD图像快速、精准定位的过程,提高了定位精度和效率。

基于激光三角法的汽车同步带齿形轮廓参数测量

针对目前汽车同步带齿形轮廓参数测量过程中存在的测量效率低和人为因素影响大等问题,提出了一种基于激光三角法的汽车同步带齿形轮廓参数非接触式测量方案,并设计了相应的汽车同步带齿形测量装置。该装置通过激光位移传感器与汽车同步带传动速度的配合,对汽车同步带齿形轮廓数据进行采集,并提出一种改进后的分割算法对采集到的齿形截面轮廓数据进行特征分割。通过对分割后齿形数据的拟合,实现了齿形轮廓曲线特征的分段重构并获得被测带齿的轮廓参数。基于激光三角法对汽车同步带齿形轮廓参数进行测量,实现了对齿形轮廓参数自动测量提高了测量效率避免了人为因素的影响,保证了测量精度,有望在汽车同步带实际生产中得到应用。

保持轮廓清晰光滑的灰度图像放大算法

灰度图像放大时 ,插值所具有的平滑作用会退化图像的高频部分 ,使放大图像轮廓变得模糊 .文中提出一种基于拟合分界线的插值放大算法 ,该算法包括分割和插值放大两个步骤 :分割是搜索出灰度图像的突变象素点 ,并用三次均匀B样条把它们拟合为光滑分界线 ,以把整幅图像分割为若干子区域 ;插值放大是基于拟合分界线对图像插值 ,即插值操作限定于原图像的某一子区域内进行 .采用文中算法得到的放大图像不仅可保持轮廓清晰 ,而且可保持轮廓光滑 .最后给出三个放大实例 ,证明了文中放大算法比常规算法产生的图像质量高 .