【摘 要】
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针对机器人自动化去毛刺过程中轨迹示教工作繁琐、工件存在定位误差等问题,设计了一种基于激光视觉传感器的机器人自适应去毛刺系统。首先,进行机器人手眼标定,将视觉传感器测量得到的工件表面三维点云从测量坐标系转换到机器人基坐标系下;其次,对工件进行扫描,分别获取参考工件和当前工件的三维点云数据,通过ICP点云配准算法计算得到上述两者的位姿变换矩阵,根据这个变换矩阵可对参考工件的去毛刺示教轨迹进行修正,以获
【机 构】
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上海交通大学机械与动力工程学院,上海 200240;上海船舶工艺研究所,上海 200032
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针对机器人自动化去毛刺过程中轨迹示教工作繁琐、工件存在定位误差等问题,设计了一种基于激光视觉传感器的机器人自适应去毛刺系统。首先,进行机器人手眼标定,将视觉传感器测量得到的工件表面三维点云从测量坐标系转换到机器人基坐标系下;其次,对工件进行扫描,分别获取参考工件和当前工件的三维点云数据,通过ICP点云配准算法计算得到上述两者的位姿变换矩阵,根据这个变换矩阵可对参考工件的去毛刺示教轨迹进行修正,以获取匹配当前工件的去毛刺轨迹,实现机器人自适应自动化去毛刺。实验结果表明,该系统能够很好的解决去毛刺过程中
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为了提高工业机器人对复杂曲面磨削去除量的磨削精度,提出了一种基于支持向量机的复杂曲面磨削去除量预测方法,通过分析磨削去除量与磨削去除量的影响因素—工件材料、工件进给速度、磨削力、工件表面曲率、砂带线速度、砂带型号、砂带磨损程度等之间的相关性,利用支持向量回归机方法建立预测模型,对磨削去除量进行预测.该方法可以充分考虑到磨削去除量影响因素之间的耦合关系.实验数据表明,该预测模型的预测精度达到99.963％.
研究了一种基于空间-时频分布(STFD)的欠定盲源分离方法,并将其应用于滚动轴承的多故障振动信号的盲源分离与故障诊断.通过计算平滑伪Wigner-Ville分布(SPWVD)并将其扩展到三维空间,得到了观测信号的空间-时频分布(STFD)矩阵;再对STFD矩阵进行噪声阈值处理、自动项筛选、聚类操作后得到估计源信号的二次时频分布(QTFD);之后基于Wigner-Ville分布(WVD)的反演特性重建源信号.最后通过相关系数将估计源信号与观测信号对应来对故障进行定位.最后设计实验进行验证,仿真结果证明了方法
实际生产中滚动轴承的工况复杂易变,导致故障诊断准确率较低.针对于此,将多传感器数据融合理论应用于故障诊断领域,提出了一种基于一维卷积与动态路由算法的滚动轴承故障诊断方法.首先,采用快速傅立叶变换将多个传感器收集到的时域振动信号转换为频域频谱;其次,构建多卷积网络从频谱中提取特征并归一化,再利用动态路由算法融合多卷积网络提取的特征来训练模型;最后,将变工况的振动数据导入模型实现故障诊断.实验结果表明,相较于其它典型的智能故障诊断方法,文章提出的方法在变工况条件下具有更高的诊断精度、更好的稳定性和泛化性能.
Rare earth garnet(R3Fe5O12,RIG)single crystals are the most ideal magneto-optical medium for optical isolators for wavelength longer than 1.1 μm,which has been commercially used in optical fiber com-munications.However,it is still a great challenge to gro
针对快递包装纸箱的自动化测量要求,搭建了一套适用于物流分拣行业中的双目视觉测量系统。首先,在相机标定环节,提出了一种阻滞增长神经网络标定方法,有效解决了传统标定方法存在的精度不高和BP神经网络训练结果对初始权重和阈值的敏感性问题;其次,应用Otsu法对Canny算子进行自适应阈值选取,实现了高精度的图像特征提取;最后根据极线校正原理,考虑窗口区域内像素灰度值变化,使用变权重AD-Census立体匹
Disordered-structure crystals have drawn increasing attention as promising ultrashort laser material hosts owing to their broad linewidth.Herein,a novel disordered Nd∶YSr3(PO4)3(Nd∶YSP)crystal with good quality was successfully grown via the Czochralski p
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