含能材料光固化成型技术研究

针对以液体含能材料为原料的3D打印,设计出适合含能材料挤丝工艺的直径不同的喷头,并构建了双向可调气路系统用以控制液体的挤出流量,实现了用不同直径的喷头均匀、稳定打印,保证了含能材料打印的安全性。采用丝状液体含能材料固化方法,实现了液体3D打印固化成型。制备出适合打印性能要求的光固化树脂,利用红外光谱分析技术,计算出各配方中紫外光照后CC双键转化率,验证最优配方的正确性。进行光固化树脂和加入含能材料的含能油墨打印实验,并对含能油墨打印的模型进行点燃实验。结果表明,设计的打印喷头和气路系统适合于液体材料打印,制备的光固化树脂流动性、流平性、固化效率等符合打印性能要求。

含能材料3D打印系统及控制技术研究

针对含能材料液体3D打印的特点,搭建含能材料增材制造系统,设计了可根据需要变换喷出直径的喷头,并采用新型的气压方式控制含能材料的挤出速度,使气压大小与喷头直径相配合.该方法能有效保证含能材料打印的安全性.针对打印线不容易测量问题,提出基于视觉图像处理的打印线宽度测量方法,并在此基础上进行了乳化炸药类似物的打印试验,打印的模型各层黏结良好且基本符合形状要求,该系统用于液体增材制造可行.

热电池电极片自动堆叠控制方法研究

为提高热电池的装配效率、装配精度和可靠性,减少传统装配工艺对人力资源的浪费,设计一种基于OpenCV和LabVIEW的视觉识别加运动控制的高度自动化控制系统。通过视场变换消除单目摄像头成像过程中由三维空间实体转换成二维平面图像时产生的距离压缩现象;利用单目相机对电极片精确定位后将位置反馈给控制系统,并由控制系统驱动执行机构实现对电极片的自动寻找、抓取和堆叠。运动控制部分引入比例积分微分(PID)控制系统,提高电极片堆叠的速度和精确度,同时设计了参数自整定的模糊PID控制系统,并对两者进行仿真分析比较,结果显示模糊PID控制系统较常规PID控制系统具有更好的控制效果。实验验证结果表明,在光照充足且电极片表面无杂质的情况下,识别精度可达到98.5%,装配合格率约为96%,控制方案具有可行性。

基于NSCT与改进PCNN的红外与可见光图像融合方法研究

针对传统图像融合方法引起的清晰度低、轮廓模糊以及适应性差等问题,提出了一种改进的红外与可见光图像融合方法。采用非下采样轮廓波(NSCT)对红外与可见光图像进行分解,分别得到带通子带系数与低频子带系数。采用融合准则采用改进的空间频率(MSF-PCNN)获取高频融合系数,采用改进的脉冲耦合神经网络(PCNN),即NL-PCNN,获取低频融合系数。针对两种异源低频信息,利用改进的加权锐化滤波器和加权均值滤波器作频率梯度分离进行轮廓提取。实验结果表明了所提融合算法的有效性,在获取图像轮廓信息,增强融合图像清晰度方面均优于传统的图像融合算法,具有较高的自适应能力。

嵌入式平台下红外图像坦克目标识别的实现方法

针对战场环境下红外图像中坦克目标在嵌入式系统中的快速识别,提出一种改进的HOG特征提取结合AdaBoost分类算法的红外图像坦克目标识别实现方法。为了便于在ARM/FPGA嵌入式平台实现,该方法根据FPGA的计算特性对HOG特征提取算法进行优化设计,克服FPGA不适合的除法运算与反正切运算带来弊端。为验证算法的有效性,通过软硬协同设计的方法搭建了嵌入式系统,开发了ARM/FPGA样机,采集坦克目标的红外样本数据,在不同平台开展了目标识别实验。实验结果表明:改进后的算法在保证识别率的基础上,单张图片的处理时间平均为52ms,大幅地提高了运算速度。

二维修正弹修正能力建模与仿真分析

针对固定翼鸭舵二维修正弹外弹道运动受力及修正特点,提出了“即修即停”的修正策略与摄动落点推测算法,可对修正过程进行有效复现。推导了弹体升力、导转力矩等气动力与马赫数、攻角的映射关系,建立了外弹道飞行环境下修正弹动力学模型,实现了有控修正弹舵片的修正过程模拟。构建了由弹道模拟、气动仿真、动力学仿真、舵片测姿与控制模拟等二维弹道联合仿真系统,得到了修正时间、修正角度、修正次数等过程参数对最终落点的评测,给出了在横风等不同外界干扰环境下的修正结果。仿真与实验结果验证了所提方法的有效性。

小波图像融合与目标识别的嵌入式系统实现方法

针对坦克目标,采用形状上下文特征级的异源图像配准以及小波变换图像融合方法。在此基础上,通过提取融合图像HOG特征并生成SVM分类器模型实现坦克目标识别。构建了嵌入式的红外与可见光图像融合系统,定制了ARM+FPGA样机。采用图像行缓存、窗口缓存等方法对图像进行处理,实现加速遍历图像像素卷积运算。定制了融合算法的IP核,通过软硬件协同设计进行资源优化与合理配置。对复杂背景下的静止和运动坦克目标在PC与嵌入式平台进行了融合和识别实验,结果表明:系统平均耗时为51 ms,帧率约为20 Hz,满足目标检测识别的实时性要求。

基于激光与视觉复合的火炮膛线检测方法

提出了一种激光与视觉复合的火炮内膛膛线检测方法。该方法采用激光位移传感器对火炮膛线直径进行定量检测,获取火炮膛线截面位移数据后通过RANSAC算法排除火炮阴阳线交错处与内膛表面弊病所产生的异点,对得到的阴线、阳线数据进行拟合与优化,计算出膛线直径。采用HOG特征结合SVM分类器对膛内锈斑等缺陷进行检测识别,完成整个膛线检测;完成了膛内爬行机器人样机制作,搭建了膛线检测系统,膛线直径和缺陷检测结果验证了该算法的有效性。

微小零件的视觉检测系统

针对微小零件的检测问题,开发了一套图像提取与特征点比对相结合的微小零件视觉检测系统。提出了用最大面积法去除轮廓噪声,获得所需的轮廓;提出了基于局部边缘最小二乘拟合线并求交点的特征点获取方法;并采用了实际图形与模板图形对比特征点的方法进行零件的检测,获得零件的误差信息。通过实验验证,所提出的方法能够较好地获取特征点,测量精度高。该方法适用于零件的自动检测,具有很好的鲁棒性。