Research on Contour Error Based on CNC Multi-axis Motion Control System

The contour error was analyzed based on CNC multi-axis motion control, the contour error model was obtained focused on beeline and different radius of curvature and common contour of curve, for a CNC biaxial motion control system and the mechanism of producing contour error and the relationship between tracking error and contour error were presented. The theoretical and practical significance of modeling error and controlling error in motion control systems was carried out.

基于STGCN算法的视频图像人体动作轮廓动态识别

人体动作轮廓在视频中的呈现具有多样性和连续性。人体动作不仅涉及到时间上的变化,还包括空间上的位置关系,受其姿势、速度、方向等影响。人体动作时空信息之间的关联难以充分捕捉,导致动作轮廓识别精度较低。为此,引入时空图卷积网络(STGCN)算法,提出一种视频图像人体动作轮廓动态识别方法。文中采用OpenPose模型从视频图像中提取描述关节点位置的置信图和描述人体关节间连接情况的二维矢量场,构建人体动作骨架图。结合视频帧时间序列组建人体动作骨架时空图,将其作为STGCN模型的输入,通过时空图卷积操作充分捕捉人体动作的时空特征后,采用Softmax层获取动态识别到的视频图像人体动作轮廓;并在STGCN模型中引入两种注意力模块,强化网络特征提取能力,提高动作轮廓识别精度。实验结果表明,所提方法可以有效实现视频图像人体动作轮廓的动态识别,引入的两种注意力模块对STGCN模型进行改进,可提升其动作轮廓识别效果。

布料包装设备中翻折机构的结构设计与运动分析

为解决中小型染整企业需要机械设备实现布料包装的问题,利用公理化设计理论,根据用户需求解析其布料包装设备中翻折机构的功能要求和结构设计要素。通过耦合设计分析提出符合独立性公理的机构设计方案。选取右侧由曲柄滑块机构与凸轮机构串联而成的六杆机构作为设计对象,利用位移矩阵法得到曲柄滑块机构尺寸,解析滑块位置与曲柄转角的关系。同时,分别选用等速运动规律和正弦加速度运动规律设计推程阶段廓线和回程廓线。此外,对翻折机构进行运动仿真得到翻折板的角位移、角速度和角加速曲线。研究表明,翻折板的运动特性满足设计要求并符合实际需求。

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。

基于指数增益迭代学习三轴运动平台轮廓控制

为了得到三轴运动平台精确的轮廓误差估计值,提出了一种基于指数增益型迭代学习的轮廓控制方法。以永磁直线同步电机驱动的三轴运动平台为研究对象,建立三轴运动平台的数学模型,采用泰勒扩展轮廓误差估计法对轮廓误差进行估计,并设计了基于指数增益的PD型迭代学习控制器。采用交叉耦合控制策略,选取按比例的分配方式将轮廓误差补偿到原始参考轮廓上。仿真结果表明,针对给定马鞍形和心形曲线采用指数增益迭代学习比传统迭代学习控制的轮廓误差最大值以及均方差值均有所减小,可证明该方法能够有效减小系统轮廓误差,提升轮廓控制精度。

基于轮廓误差灵敏度函数的增益匹配研究

现有数控系统和伺服驱动系统开放性有限,实时轮廓误差控制策略难以实现,为避免加工设备二次开发,研究了精密加工轮廓误差的离线补偿方法,本文提出了一种以减少轮廓误差为目的的跟踪误差匹配方法。首先在构建各进给系统的机电混合控制模型的基础上,推导轮廓误差关于参考轨迹的灵敏度函数;然后以轮廓误差灵敏度函数为理论依据,针对数控加工过程中常用的G01直线和G02/G03圆弧指令,分析伺服参数在不同运动学参数下对加工轨迹的影响;最后通过调整各伺服轴的控制参数,匹配动态误差系数,提高轮廓精度。此方法可在不增加控制系统复杂性的同时减小各轴动态特性导致的误差,对提高多轴联动加工轮廓精度具有参考价值。

基于关键点运动轨迹建模的步态识别

步态信息作为一个新兴的生物特征,在医疗、刑侦等方面具有广泛的应用前景.研究者已经提出了很多种步态识别方法,但普遍存在适应性不强、特征描述过于复杂或缺乏可解释性等问题.针对此问题,首先,通过改进三帧差分完成对视频图像中人体轮廓的提取;然后,基于人体轮廓图获取人体骨架模型,通过骨架模型得到所需的人体关键点位置,并对视频图像中同一关键点的位置轨迹进行曲线建模;最后依据关键点轨迹曲线模型建立一种以模型参数作为步态特征向量的步态特征描述方法,并在此基础上选取合适的分类方法进行步态识别.实验结果表明,基于关键点运动轨迹模型的步态特征表达能够很好地描述步态信息,识别率也相对较高.

模型预测轮廓控制的机器人群运动规划

针对传统机器人群在路径搜索阶段未考虑机器人动力学约束而导致狭窄空间场景中求解失败或无法得到最优解问题,采用一种基于模型预测轮廓控制的方法,同时优化机器人约束与时空域下的避障,获得机器人的轨迹序列并动态优化机器人的运动轨迹。采用模型预测控制实现单机器人的轨迹跟踪,使用自适应参数调节方法,提升整个系统应对不同环境的自适应性。仿真和实验结果表明,在狭窄空间场景,机器人群系统的轨迹耗时短、平均跟踪参考轨迹精度高,具有良好的动态避障、静态避障与轨迹跟踪性能。同时,模型预测控制算法具有精度高、数据稳定等特点,实现机器人群的快速决策路径和快速避障。

基于LSTM与牛顿迭代的两轴系统轮廓误差控制

针对轮廓误差影响运动系统精度的问题,提出结合长短期记忆神经网络(LSTM)和牛顿迭代法对轮廓误差进行预测、通过转换任务坐标系对轮廓误差进行补偿的方法.在运动平台上提取特征轮廓与数据,将牛顿迭代法应用于对轮廓误差的计算,通过计算出的轮廓误差对优化后的LSTM神经网络进行训练,建立更准确的轮廓误差预测模型.通过转换任务坐标系,将预测的轮廓误差作为前馈补偿到参考轮廓中,提高轮廓控制性能.通过试验对比PID、迭代法和神经网络法,利用随机NRBUS轨迹验证泛化性,表明提出的方法能够有效地预测并控制轮廓误差,在精密运动控制领域有良好的应用前景.

Real-Time Digital Image Stabilization Based on Contour

A new digital image stabilization method is proposed for real-time application based on image contour. The image intensities are projected to several gray levels by thresholding before extracting contour points. Matching position could be found using these contour points. All pixels are still used for refined matching near the matching position. This algorithm is more robust against changes in illumination and noise affection. The adaptive global motion judgement can remove the affection of intruding object. All those are realized on normally available PC.

基于参考调整轮廓误差的直驱XY运动平台自适应非线性滑模轮廓控制

针对精密直驱XY运动平台在执行加工任务时,易受到系统不确定性动力学及双轴协调匹配性的影响而产生轮廓误差的问题,提出一种基于参考调整轮廓误差(RACE)模型和不确定性补偿器(UC)的自适应非线性滑模轮廓控制(ANSMCC)方法。由于传统的将跟踪误差法向分量视作近似轮廓误差的方法并不适用于大曲率轮廓加工轨迹,因此,建立参考调整坐标系,通过坐标变换的方式计算得出更为精准的RACE模型。采用ANSMCC方法对轮廓误差进行控制,通过设计非线性滑模面可以有效提高系统的动态响应速度和轮廓跟踪精度。为进一步减小参考模型与实际对象之间的误差,设计UC对不确定性动力学进行补偿,从而提高系统的鲁棒性。实验结果表明,该方法能够有效克服直驱XY平台系统中不确定性动力学的影响,提高轮廓加工精度。

基于图像识别的啦啦操上臂动作误差识别方法

针对传统啦啦操上臂动作误差识别精度低等问题,设计了一种基于图像识别的上臂动作误差识别方法.基于三维传感追踪进行啦啦操上臂动作图像的采集,对其进行边缘轮廓检测,提取上臂动作图像的边缘轮廓.利用富含较高能量值的关键帧,从上臂动作轮廓图像中提取轮廓特征,分析其误差特性,获取像素分量加权值及模糊误差值,依据模糊误差值完成误差识别.实验结果表明:该方法可精准提取啦啦操上臂轮廓,图像清晰,动作误差识别精度超过99%,识别误差较小.

多轴协调运动中的交叉耦合控制

直接把轮廓误差作为控制的目标,在多轴运动的各轴之间引入耦合因素,通过各轴间的协调来提高轮廓精度,而不仅仅通过单轴解藕控制改善各轴的位置跟踪精度。就多轴协调运动中的各种交叉耦合控制器的设计,从控制的角度进行了全面的分析与综合,提出了有待解决的若干问题,对未来的发展方向进行了展望。

fMRI在视觉研究中的应用和进展

视觉研究对于揭示大脑的奥秘有着极其重要的意义 .功能性磁共振成像 (functionalmagneticresonanceimaging ,fMRI)用于研究人脑的功能结构 ,主要是基于静脉毛细血管内血氧浓度的变化 .fMRI可以无损伤地在几毫米级的空间分辨率和少于 1s的时间分辨率上观察清醒状态下人脑的活动 ,因此自 90年代以来fMRI已经成为研究人脑的重要方法 .fMRI在视觉研究中的应用已经使人们对视觉系统的功能性组织有了更好的理解 ,并取得了很多成果 .今后的研究方向是进一步探讨人脑的意识、注意。

一种新的运动检测及轮廓追踪方法

构建了基于块区域二阶矩比的三帧差分运动检测模型,应用文献[1]中的核密度估计模型来滤除其中的非运动区域,并采用支持向量聚类实现多目标检测。给出了运动物体轮廓快速追踪的RW算法,该算法不必考虑检测区域内部的细节问题,能够充分利用所检测到的边缘信息,比较符合人眼对轮廓的搜索习惯。最后给出了实验结果。

一种基于动态规划的视频分割方法

提出一种基于动态规划的自动视频分割方法 ,该方法由运动区域识别、运动边界提取以及轮廓连接三步组成 ;同时提出一种基于动态规划的轮廓连接新算法 ,该算法能在运动区域中跟踪物体的运动边界 ,并同时检测出场景中位于非运动区域的静态物体边界 .文中的方法在 5 0 0 MHz的 Pentium III PC机上实现 ,当系统运行在由 USB摄像头采集的、图像帧大小为 3 2 0× 2 40象素的视频流上时 ,进行帧捕捉、视频分割和显示结果达到了 15 Hz的处理速度 。

一种基于轮廓的车辆遮挡检测与分割方法

遮挡是基于图像的运动目标跟踪与识别中经常遇到的问题,也是动态图像处理中比较难以解决的问题之一,尤其是车辆间相互遮挡问题将会影响道路交通检测的准确度,因此必须建立可靠、实用的遮挡消除机制。提出一种基于轮廓的算法来检测和处理车辆之间的部分遮挡,首先利用混合高斯模型对图像进行背景建模,从而检测到运动车辆,然后对车辆进行轮廓凸包分析,利用车辆轮廓和轮廓的凸包所围成的区域面积关系来检测是否存在遮挡,对检测到的遮挡车辆,计算最优的遮挡切割线,将遮挡车辆一分为二,从而有效地消除车辆的遮挡。和以往方法相比,这种基于轮廓的方法不需要任何除车辆形状外的先验知识,因此具有更强的适应性。实验结果验证了本方法处理部分遮挡的有效性。

基于全局运动对比度的轮廓编组元提取算法

在轮廓编组计算模型中,编组元的提取对于轮廓编组结果具有重要的影响。针对复杂场景中目标轮廓易与非目标边缘混淆的问题,提出了一种基于全局运动对比度的编组元提取算法。提出了基于边缘片段的运动相似度度量方法,并通过相似度定义了场景中的全局运动对比度,以此对非目标边缘片段进行抑制,从而提取出更为有效的目标轮廓边缘片段构成编组元集合。在Moseg_dataset数据集上的实验结果证明,提出的全局运动对比度对于非目标边缘片段具有良好的鉴别能力,相比较目前轮廓编组计算模型中基于边缘检测和轮廓检测的编组元提取算法,该算法显著降低了编组元集合的规模,提高了编组元集合的有效性。在相同的轮廓编组算法中,该算法提取的编组元集合能取得更优的编组结果。

二轴伺服系统轮廓误差的控制研究

传统解决轮廓误差的方法并没有从根源上解决轴间的相互影响而引起的不同步。通过设计双轴的变增益交叉耦合控制器,把变增益交叉藕合控制应用到双轴进给伺服运动控制系统中,利用其在任何路径下都可以改善轮廓误差的优点,提高双轴进给伺服系统间因为各轴动态特性不匹配及负载扰动情况下的轮廓控制精度。搭建X-Y双轴交流伺服系统的试验平台,基于该平台对轮廓误差及算法进行研究,建立数学模型进行仿真分析与实验分析,结果表明该方法能显著提高轮廓精度,可以用于中小型高精度专用机床的开发。

CNC多轴运动控制系统轮廓误差分析

在分析CNC多轴运动连续轨迹控制轮廓误差形成的基础上,研究提高轮廓加工精度减小轮廓误差的方法.针对CNC机床两轴运动控制系统建立直线轮廓、不同曲率半径圆弧轮廓及一般曲线轮廓误差模型,指出轮廓误差与跟踪误差的关系和轮廓误差形成机理.通过仿真实验结果表明,加入基于轮廓误差模型的交叉耦合控制可以大大降低轮廓误差,提高轮廓控制精度.