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2018, 26(2):9-12.
摘要:
針對常規故障預測方法難以分析復合故障的情況下各個(gè)故障對系統的交互作用、難以分析裝備數據復雜特征、難以實(shí)時(shí)準確預測故障等現狀，對現代大數據和人工智能方法應用在故障預測領(lǐng)域進(jìn)行研究，提出基于深度學(xué)習的故障預測技術(shù)，將系統故障預測可分為動(dòng)態(tài)預測和靜態(tài)預測。利用深度學(xué)習算法處理裝備狀態(tài)監測和試驗驗證獲得的海量故障數據，通過(guò)故障模型訓練、故障特征識別、故障演化規律獲取來(lái)對系統進(jìn)行在線(xiàn)動(dòng)態(tài)預測；針對軟件故障突變特性，利用軟件質(zhì)量特征屬性進(jìn)行靜態(tài)故障預測；同時(shí)，提出使用開(kāi)源深度學(xué)習框架TensorFlow進(jìn)行系統研制方法。通過(guò)基于深度學(xué)習的故障預測技術(shù)，能夠提高裝備故障預測能力。
針對常規故障預測方法難以分析復合故障的情況下各個(gè)故障對系統的交互作用、難以分析裝備數據復雜特征、難以實(shí)時(shí)準確預測故障等現狀，對現代大數據和人工智能方法應用在故障預測領(lǐng)域進(jìn)行研究，提出基于深度學(xué)習的故障預測技術(shù)，將系統故障預測可分為動(dòng)態(tài)預測和靜態(tài)預測。利用深度學(xué)習算法處理裝備狀態(tài)監測和試驗驗證獲得的海量故障數據，通過(guò)故障模型訓練、故障特征識別、故障演化規律獲取來(lái)對系統進(jìn)行在線(xiàn)動(dòng)態(tài)預測；針對軟件故障突變特性，利用軟件質(zhì)量特征屬性進(jìn)行靜態(tài)故障預測；同時(shí)，提出使用開(kāi)源深度學(xué)習框架TensorFlow進(jìn)行系統研制方法。通過(guò)基于深度學(xué)習的故障預測技術(shù)，能夠提高裝備故障預測能力。
2014, 22(12).
摘要:
為實(shí)現車(chē)輪不圓度激光測量?jì)x與計算機串口之間的數據通信,設計了一套基于Java數據采集分析系統,實(shí)現了車(chē)輪不圓度測量數據與計算機串口之間的動(dòng)態(tài)采集、顯示、分析處理、存儲等功能,同時(shí)具有友好的人機交互界面,具備實(shí)時(shí)性、可靠性、安全性特點(diǎn)；測試結果表明基于Java數據采集分析系統為現場(chǎng)車(chē)輪不圓度數據采集與分析提供了技術(shù)支持。
為實(shí)現車(chē)輪不圓度激光測量?jì)x與計算機串口之間的數據通信,設計了一套基于Java數據采集分析系統,實(shí)現了車(chē)輪不圓度測量數據與計算機串口之間的動(dòng)態(tài)采集、顯示、分析處理、存儲等功能,同時(shí)具有友好的人機交互界面,具備實(shí)時(shí)性、可靠性、安全性特點(diǎn)；測試結果表明基于Java數據采集分析系統為現場(chǎng)車(chē)輪不圓度數據采集與分析提供了技術(shù)支持。
2015, 23(1):1-3, 7.
摘要:
為借鑒國外狀態(tài)預測與健康管理(PHM)技術(shù)的發(fā)展經(jīng)驗,促進(jìn)大型平臺實(shí)現從狀態(tài)監控向健康管理過(guò)渡,文章回顧了美軍PHM技術(shù)的發(fā)展概況,分析了F-35戰斗機PHM的體系結構組成以及各模塊的主要功能,總結了F-35戰斗機PHM的工作流程,介紹了F-35戰斗機PHM系統的發(fā)展現狀及存在的主要問(wèn)題,提出了對發(fā)展PHM技術(shù)的認識,為從事PHM技術(shù)工作者提供一些參考。
為借鑒國外狀態(tài)預測與健康管理(PHM)技術(shù)的發(fā)展經(jīng)驗,促進(jìn)大型平臺實(shí)現從狀態(tài)監控向健康管理過(guò)渡,文章回顧了美軍PHM技術(shù)的發(fā)展概況,分析了F-35戰斗機PHM的體系結構組成以及各模塊的主要功能,總結了F-35戰斗機PHM的工作流程,介紹了F-35戰斗機PHM系統的發(fā)展現狀及存在的主要問(wèn)題,提出了對發(fā)展PHM技術(shù)的認識,為從事PHM技術(shù)工作者提供一些參考。
2014, 22(12).
摘要:
將無(wú)線(xiàn)傳感器網(wǎng)絡(luò )協(xié)同感知方法,應用于高速鐵路固定設施狀態(tài)監測,具有諸多優(yōu)勢,而協(xié)同感知數據的處理方法尤為關(guān)鍵。數據融合方法是協(xié)同感知方法在數據處理層面的理想選擇。在分布式融合場(chǎng)景下,改進(jìn)的動(dòng)態(tài)誤差平方求權系數法,可以充分利用無(wú)線(xiàn)節點(diǎn)的存儲能力,使得數據波動(dòng)性減小、一致性增強；在集中式融合場(chǎng)景下,將求取權系數的相關(guān)矩陣法從標量推廣至多維向量,使得多維向量數據的融合方法得到豐富。仿真實(shí)驗表明,改進(jìn)方法下數據準確性、穩定性均優(yōu)于原有算法。同時(shí),分析比較了選取不同距離函數指數對多維向量相關(guān)矩陣法的影響。
將無(wú)線(xiàn)傳感器網(wǎng)絡(luò )協(xié)同感知方法,應用于高速鐵路固定設施狀態(tài)監測,具有諸多優(yōu)勢,而協(xié)同感知數據的處理方法尤為關(guān)鍵。數據融合方法是協(xié)同感知方法在數據處理層面的理想選擇。在分布式融合場(chǎng)景下,改進(jìn)的動(dòng)態(tài)誤差平方求權系數法,可以充分利用無(wú)線(xiàn)節點(diǎn)的存儲能力,使得數據波動(dòng)性減小、一致性增強；在集中式融合場(chǎng)景下,將求取權系數的相關(guān)矩陣法從標量推廣至多維向量,使得多維向量數據的融合方法得到豐富。仿真實(shí)驗表明,改進(jìn)方法下數據準確性、穩定性均優(yōu)于原有算法。同時(shí),分析比較了選取不同距離函數指數對多維向量相關(guān)矩陣法的影響。
2014, 22(12).
摘要:
針對飛機制造企業(yè)在對數量巨大的電纜進(jìn)行檢測時(shí),由于頻繁轉接芯線(xiàn)耗時(shí)耗力而影響生產(chǎn)效率的問(wèn)題,設計了一種采用行列矩陣布置的程控矩陣開(kāi)關(guān)。通過(guò)上位機程序控制任意芯線(xiàn)的自動(dòng)選通,具有批量處理和測試點(diǎn)擴展的能力,能夠實(shí)現矩陣開(kāi)關(guān)完整性的自檢功能,適合需要頻繁選通芯線(xiàn)的電纜自動(dòng)測試系統。
針對飛機制造企業(yè)在對數量巨大的電纜進(jìn)行檢測時(shí),由于頻繁轉接芯線(xiàn)耗時(shí)耗力而影響生產(chǎn)效率的問(wèn)題,設計了一種采用行列矩陣布置的程控矩陣開(kāi)關(guān)。通過(guò)上位機程序控制任意芯線(xiàn)的自動(dòng)選通,具有批量處理和測試點(diǎn)擴展的能力,能夠實(shí)現矩陣開(kāi)關(guān)完整性的自檢功能,適合需要頻繁選通芯線(xiàn)的電纜自動(dòng)測試系統。
2014, 22(12).
摘要:
混合動(dòng)力電動(dòng)船舶對于現有技術(shù)的純電動(dòng)船舶具有較好的續航能力,是未來(lái)船舶節能減排發(fā)展的過(guò)渡方案,其動(dòng)力系統是柴油發(fā)電機組與鋰電池組的直流并網(wǎng)結構。針對混合動(dòng)力船舶直流配電系統對母線(xiàn)電壓以及功率分配的控制要求,本文提出了一種混合動(dòng)力電動(dòng)船舶雙功率源并網(wǎng)控制與功率分配方法。仿真結果表明該方法能有效實(shí)現雙功率源直流并網(wǎng)并能任意控制鋰電池組輸出功率。
混合動(dòng)力電動(dòng)船舶對于現有技術(shù)的純電動(dòng)船舶具有較好的續航能力,是未來(lái)船舶節能減排發(fā)展的過(guò)渡方案,其動(dòng)力系統是柴油發(fā)電機組與鋰電池組的直流并網(wǎng)結構。針對混合動(dòng)力船舶直流配電系統對母線(xiàn)電壓以及功率分配的控制要求,本文提出了一種混合動(dòng)力電動(dòng)船舶雙功率源并網(wǎng)控制與功率分配方法。仿真結果表明該方法能有效實(shí)現雙功率源直流并網(wǎng)并能任意控制鋰電池組輸出功率。
2014, 22(12).
摘要:
針對在嵌入式CPU上難以做到復雜背景下運動(dòng)目標的實(shí)時(shí)檢測,提出了一種基于改進(jìn)型高斯混合模型的實(shí)時(shí)運動(dòng)檢測方案,采用改進(jìn)型高斯混合模型,對高斯混合模型進(jìn)行簡(jiǎn)化和結構調整,同時(shí)進(jìn)行了C語(yǔ)言層面和CPU層級的優(yōu)化,使其更合適于嵌入式平臺,并詳細分析了DM6446平臺的軟硬件設計,介紹了該算法在DM6446平臺上的實(shí)現過(guò)程。實(shí)驗結果表明：該系統能夠有效克服外界環(huán)境變化帶來(lái)的干擾,能夠實(shí)時(shí)檢測,可以實(shí)現多目標跟蹤。
針對在嵌入式CPU上難以做到復雜背景下運動(dòng)目標的實(shí)時(shí)檢測,提出了一種基于改進(jìn)型高斯混合模型的實(shí)時(shí)運動(dòng)檢測方案,采用改進(jìn)型高斯混合模型,對高斯混合模型進(jìn)行簡(jiǎn)化和結構調整,同時(shí)進(jìn)行了C語(yǔ)言層面和CPU層級的優(yōu)化,使其更合適于嵌入式平臺,并詳細分析了DM6446平臺的軟硬件設計,介紹了該算法在DM6446平臺上的實(shí)現過(guò)程。實(shí)驗結果表明：該系統能夠有效克服外界環(huán)境變化帶來(lái)的干擾,能夠實(shí)時(shí)檢測,可以實(shí)現多目標跟蹤。
2014, 22(12).
摘要:
由于傳統的MIMO-OFDM系統干擾消除多用戶(hù)檢測算法對錯誤傳播和干擾消除順序考慮的較少,針對這一缺點(diǎn),提出一種采用逆向排列順序的快速遞推干擾消除多用戶(hù)檢測算法。該算法采用逆向檢測順序,選擇用戶(hù)數據相關(guān)程度最大的數據進(jìn)行最后檢測,得到信噪比最優(yōu)的串行干擾消除用戶(hù)排列,避免了錯誤傳播；采用遞推的方法實(shí)現最小均方誤差(MMSE)檢測器與排序的求取,避免了傳統檢測算法中的直接矩陣求逆運算,降低了算法的計算量。理論分析和實(shí)驗結果表明,該算法在有效降低復雜度的同時(shí),具有更好的系統容量性能和誤碼性能。
由于傳統的MIMO-OFDM系統干擾消除多用戶(hù)檢測算法對錯誤傳播和干擾消除順序考慮的較少,針對這一缺點(diǎn),提出一種采用逆向排列順序的快速遞推干擾消除多用戶(hù)檢測算法。該算法采用逆向檢測順序,選擇用戶(hù)數據相關(guān)程度最大的數據進(jìn)行最后檢測,得到信噪比最優(yōu)的串行干擾消除用戶(hù)排列,避免了錯誤傳播；采用遞推的方法實(shí)現最小均方誤差(MMSE)檢測器與排序的求取,避免了傳統檢測算法中的直接矩陣求逆運算,降低了算法的計算量。理論分析和實(shí)驗結果表明,該算法在有效降低復雜度的同時(shí),具有更好的系統容量性能和誤碼性能。
2014, 22(12).
摘要:
地理信息系統需要大容量數據的支撐,而大規模的地理空間數據給地理信息系統的處理帶來(lái)了巨大挑戰。為了提高網(wǎng)絡(luò )地理信息系統的處理性能,必然要運用各種優(yōu)化技術(shù)加快對數據的處理和遷移。本文對主要的地理信息系統優(yōu)化技術(shù)進(jìn)行了分析,并建立實(shí)驗系統選用數據容量不同的兩組數據分別測試了數據簡(jiǎn)化、數據壓縮、相對坐標等優(yōu)化技術(shù)對系統總體性能造成的影響。實(shí)驗結果表明不同的數據容量下,不同的優(yōu)化技術(shù)對系統性能的提高起到了不同的作用,并且要根據應用需求確定數據的優(yōu)化精度。
地理信息系統需要大容量數據的支撐,而大規模的地理空間數據給地理信息系統的處理帶來(lái)了巨大挑戰。為了提高網(wǎng)絡(luò )地理信息系統的處理性能,必然要運用各種優(yōu)化技術(shù)加快對數據的處理和遷移。本文對主要的地理信息系統優(yōu)化技術(shù)進(jìn)行了分析,并建立實(shí)驗系統選用數據容量不同的兩組數據分別測試了數據簡(jiǎn)化、數據壓縮、相對坐標等優(yōu)化技術(shù)對系統總體性能造成的影響。實(shí)驗結果表明不同的數據容量下,不同的優(yōu)化技術(shù)對系統性能的提高起到了不同的作用,并且要根據應用需求確定數據的優(yōu)化精度。
2014, 22(12).
摘要:
針對現代戰爭技術(shù)中地下炸點(diǎn)三維定位難,精度低的問(wèn)題,本文提出了一種改進(jìn)粒子群算法,并利用其解決群波時(shí)差地下震動(dòng)目標定位的問(wèn)題。該算法克服了粒子群算法本身種群數量和和質(zhì)量的選擇、后期容易陷入局部最優(yōu)的問(wèn)題。通過(guò)結合直達P波優(yōu)勢頻率的相位差特點(diǎn),利用群波時(shí)差測量信息進(jìn)行定位計算,以提高定位結果的精確度。目標定位的測試結果表明,新算法在20m*20m的區域內,該方法能有效地提高目標定位精度,加入的隨機噪聲干擾方差的條件下,定位誤差不超過(guò)10cm,且收斂速度增快,性能穩定。
針對現代戰爭技術(shù)中地下炸點(diǎn)三維定位難,精度低的問(wèn)題,本文提出了一種改進(jìn)粒子群算法,并利用其解決群波時(shí)差地下震動(dòng)目標定位的問(wèn)題。該算法克服了粒子群算法本身種群數量和和質(zhì)量的選擇、后期容易陷入局部最優(yōu)的問(wèn)題。通過(guò)結合直達P波優(yōu)勢頻率的相位差特點(diǎn),利用群波時(shí)差測量信息進(jìn)行定位計算,以提高定位結果的精確度。目標定位的測試結果表明,新算法在20m*20m的區域內,該方法能有效地提高目標定位精度,加入的隨機噪聲干擾方差的條件下,定位誤差不超過(guò)10cm,且收斂速度增快,性能穩定。
2017, 25(10):217-220, 243.
DOI: 10.16526/j.cnki.11-4762/tp.2017.10.055
摘要:
功能安全的概念在汽車(chē)嵌入式系統領(lǐng)域越發(fā)到關(guān)注,汽車(chē)開(kāi)放系統架構AUTOSAR(Automotive Open System Architecture)是目前國際流行的標準軟件架構,它在A(yíng)UTOSAR4.1的版本中針對功能安全首次提出了點(diǎn)到點(diǎn)(End-to-End,E2E)的安全通信機制；為保證汽車(chē)各組件間的通信安全,對在A(yíng)UTOSAR架構下的E2E安全通信機制進(jìn)行了研究,采用E2E Profile 2的方法來(lái)實(shí)現E2E安全通信,旨在解決如何保證電子控制單元(Electronic Control Unit,ECU)之間以及ECU內部不同核之間,不同SWC(software component)之間數據的安全通信的問(wèn)題；基于A(yíng)UTOSAR架構,通過(guò)在電子控制單元核內通信采用E2E Protection Wrapper的通信方式,跨電子控制單元核外通信采用COM E2E Callout的通信方式實(shí)現了通信機制的搭建；通過(guò)對ECU內部及跨ECU的通信測試,表明該方法能有效的檢測通信過(guò)程中的重復發(fā)送錯誤、CRC(Cyclic Redundancy Check)校驗和錯誤及發(fā)送序列錯誤等問(wèn)題。
功能安全的概念在汽車(chē)嵌入式系統領(lǐng)域越發(fā)到關(guān)注,汽車(chē)開(kāi)放系統架構AUTOSAR(Automotive Open System Architecture)是目前國際流行的標準軟件架構,它在A(yíng)UTOSAR4.1的版本中針對功能安全首次提出了點(diǎn)到點(diǎn)(End-to-End,E2E)的安全通信機制；為保證汽車(chē)各組件間的通信安全,對在A(yíng)UTOSAR架構下的E2E安全通信機制進(jìn)行了研究,采用E2E Profile 2的方法來(lái)實(shí)現E2E安全通信,旨在解決如何保證電子控制單元(Electronic Control Unit,ECU)之間以及ECU內部不同核之間,不同SWC(software component)之間數據的安全通信的問(wèn)題；基于A(yíng)UTOSAR架構,通過(guò)在電子控制單元核內通信采用E2E Protection Wrapper的通信方式,跨電子控制單元核外通信采用COM E2E Callout的通信方式實(shí)現了通信機制的搭建；通過(guò)對ECU內部及跨ECU的通信測試,表明該方法能有效的檢測通信過(guò)程中的重復發(fā)送錯誤、CRC(Cyclic Redundancy Check)校驗和錯誤及發(fā)送序列錯誤等問(wèn)題。
2014, 22(5):1371-1374.
摘要:
針對目前應用于列車(chē)駕駛仿真平臺中的模擬雙針氣壓表控制系統的硬件結構及其控制策略進(jìn)行了研究；以C8051F410單片機和雙電機驅動(dòng)控制模塊BA6239為核心設計開(kāi)發(fā)了表針電機驅動(dòng)系統,提出了基于PWM控制技術(shù)的轉速閉環(huán)控制策略；系統能夠自動(dòng)計算電機控制模型參數從而得到轉速與PWM控制電壓的關(guān)系,并通過(guò)引入自適應模糊PI轉速調節器,減小系統及計算誤差,提高動(dòng)態(tài)響應精度；測試結果表明,基于自適應模糊控制的模擬雙針氣壓表能夠達到真車(chē)氣壓表的動(dòng)作要求,為構建列車(chē)駕駛仿真平臺提供了可靠的硬件支持。
針對目前應用于列車(chē)駕駛仿真平臺中的模擬雙針氣壓表控制系統的硬件結構及其控制策略進(jìn)行了研究；以C8051F410單片機和雙電機驅動(dòng)控制模塊BA6239為核心設計開(kāi)發(fā)了表針電機驅動(dòng)系統,提出了基于PWM控制技術(shù)的轉速閉環(huán)控制策略；系統能夠自動(dòng)計算電機控制模型參數從而得到轉速與PWM控制電壓的關(guān)系,并通過(guò)引入自適應模糊PI轉速調節器,減小系統及計算誤差,提高動(dòng)態(tài)響應精度；測試結果表明,基于自適應模糊控制的模擬雙針氣壓表能夠達到真車(chē)氣壓表的動(dòng)作要求,為構建列車(chē)駕駛仿真平臺提供了可靠的硬件支持。
2014, 22(5).
摘要:
嵌入式大氣數據傳感系統的空氣動(dòng)力學(xué)模型基于鈍頭體推導,該模型是否適用于錐頭體尚未得到證實(shí)。對一典型錐頭體進(jìn)行了空氣動(dòng)力學(xué)模型適用性驗證,驗證結果表明該空氣動(dòng)力學(xué)模型用于錐頭體時(shí)動(dòng)靜壓相對誤差超過(guò)了2.5%。對此,提出了一種適用于錐頭體的改進(jìn)校準算法,并且進(jìn)行了仿真驗證。仿真結果表明動(dòng)靜壓相對誤差小于0.5%,改進(jìn)的校準算法有效消除了模型誤差。
嵌入式大氣數據傳感系統的空氣動(dòng)力學(xué)模型基于鈍頭體推導,該模型是否適用于錐頭體尚未得到證實(shí)。對一典型錐頭體進(jìn)行了空氣動(dòng)力學(xué)模型適用性驗證,驗證結果表明該空氣動(dòng)力學(xué)模型用于錐頭體時(shí)動(dòng)靜壓相對誤差超過(guò)了2.5%。對此,提出了一種適用于錐頭體的改進(jìn)校準算法,并且進(jìn)行了仿真驗證。仿真結果表明動(dòng)靜壓相對誤差小于0.5%,改進(jìn)的校準算法有效消除了模型誤差。
2018, 26(1).
摘要:
場(chǎng)景識別是一種用計算機實(shí)現人的視覺(jué)功能的技術(shù),它的研究目標是使計算機能夠對圖像或視頻進(jìn)行處理,自動(dòng)識別和理解圖像和視頻中的場(chǎng)景信息。由于場(chǎng)景識別技術(shù)擁有廣泛的應用前景,因此得到了許多關(guān)注。隨著(zhù)大數據時(shí)代的來(lái)臨和深度學(xué)習的發(fā)展,使用深度學(xué)習方法解決場(chǎng)景識別問(wèn)題已經(jīng)成為場(chǎng)景識別領(lǐng)域未來(lái)的發(fā)展方向。文章首先概述介紹了場(chǎng)景識別技術(shù)的主要研究?jì)热莺桶l(fā)展情況,之后闡述了在圖像場(chǎng)景識別中深度學(xué)習方法的應用情況,然后介紹了一些在圖像場(chǎng)景識別中深度學(xué)習方法應用的具體的典型案例,同時(shí)給出了這幾種方法具體的對比與分析。最后給出了文章的結論,總結了當前圖像場(chǎng)景識別中使用深度學(xué)習方法的發(fā)展情況,并且對未來(lái)的發(fā)展方向給出了一些展望和建議。
場(chǎng)景識別是一種用計算機實(shí)現人的視覺(jué)功能的技術(shù),它的研究目標是使計算機能夠對圖像或視頻進(jìn)行處理,自動(dòng)識別和理解圖像和視頻中的場(chǎng)景信息。由于場(chǎng)景識別技術(shù)擁有廣泛的應用前景,因此得到了許多關(guān)注。隨著(zhù)大數據時(shí)代的來(lái)臨和深度學(xué)習的發(fā)展,使用深度學(xué)習方法解決場(chǎng)景識別問(wèn)題已經(jīng)成為場(chǎng)景識別領(lǐng)域未來(lái)的發(fā)展方向。文章首先概述介紹了場(chǎng)景識別技術(shù)的主要研究?jì)热莺桶l(fā)展情況,之后闡述了在圖像場(chǎng)景識別中深度學(xué)習方法的應用情況,然后介紹了一些在圖像場(chǎng)景識別中深度學(xué)習方法應用的具體的典型案例,同時(shí)給出了這幾種方法具體的對比與分析。最后給出了文章的結論,總結了當前圖像場(chǎng)景識別中使用深度學(xué)習方法的發(fā)展情況,并且對未來(lái)的發(fā)展方向給出了一些展望和建議。
2018, 26(1).
摘要:
為了實(shí)現對大批量生產(chǎn)工件尺寸的精密測量，該文基于雙目立體視覺(jué)視差原理，設計了一種工件尺寸實(shí)時(shí)測量系統；系統通過(guò)兩個(gè)工業(yè)數字攝像頭實(shí)時(shí)采集工件不同角度的兩幅圖像，并基于機器視覺(jué)軟件HALCON的HDevelop開(kāi)發(fā)環(huán)境，對兩幅圖像進(jìn)行相關(guān)預處理，獲取感興趣區域。提出一種基于canny的亞像素邊緣檢測、邊緣細化、基于atukey權重函數的最小二乘法邊緣擬合及邊緣均勻取點(diǎn)算法獲取精確的邊緣特征點(diǎn)，并通過(guò)雙目系統標定、極線(xiàn)約束與NCC相結合的立體匹配、世界坐標轉換、幾何計算相結合的非接觸式雙目視覺(jué)方法進(jìn)行尺寸測量。通過(guò)大量實(shí)驗證明，該方法可有效地獲取工件特征點(diǎn)的三維坐標值，不借助外部測量?jì)x器實(shí)現工件關(guān)鍵尺寸的高精度實(shí)時(shí)檢測，檢測精度達±0.2mm以上，簡(jiǎn)單快捷，具有較好的準確性和實(shí)時(shí)性。
為了實(shí)現對大批量生產(chǎn)工件尺寸的精密測量，該文基于雙目立體視覺(jué)視差原理，設計了一種工件尺寸實(shí)時(shí)測量系統；系統通過(guò)兩個(gè)工業(yè)數字攝像頭實(shí)時(shí)采集工件不同角度的兩幅圖像，并基于機器視覺(jué)軟件HALCON的HDevelop開(kāi)發(fā)環(huán)境，對兩幅圖像進(jìn)行相關(guān)預處理，獲取感興趣區域。提出一種基于canny的亞像素邊緣檢測、邊緣細化、基于atukey權重函數的最小二乘法邊緣擬合及邊緣均勻取點(diǎn)算法獲取精確的邊緣特征點(diǎn)，并通過(guò)雙目系統標定、極線(xiàn)約束與NCC相結合的立體匹配、世界坐標轉換、幾何計算相結合的非接觸式雙目視覺(jué)方法進(jìn)行尺寸測量。通過(guò)大量實(shí)驗證明，該方法可有效地獲取工件特征點(diǎn)的三維坐標值，不借助外部測量?jì)x器實(shí)現工件關(guān)鍵尺寸的高精度實(shí)時(shí)檢測，檢測精度達±0.2mm以上，簡(jiǎn)單快捷，具有較好的準確性和實(shí)時(shí)性。
2022, 30(3):1-7.
摘要:
為了實(shí)現機械臂的實(shí)時(shí)控制，滿(mǎn)足工業(yè)自動(dòng)化的需求，針對Linux系統下機械臂實(shí)時(shí)控制系統展開(kāi)調研；敘述了當前機械臂實(shí)時(shí)控制的研究背景和有關(guān)于ROS（Robot Operating System）平臺下機械臂實(shí)時(shí)控制系統的國內外發(fā)展現狀；同時(shí)重點(diǎn)指出了Linux系統中進(jìn)行實(shí)時(shí)性控制的解決方案以及使用的工具，總結了相關(guān)研究中解決實(shí)時(shí)控制系統的技術(shù)；結合機械臂實(shí)時(shí)控制的技術(shù)研究特點(diǎn)和目前存在的不足分析了未來(lái)的發(fā)展趨勢。
為了實(shí)現機械臂的實(shí)時(shí)控制，滿(mǎn)足工業(yè)自動(dòng)化的需求，針對Linux系統下機械臂實(shí)時(shí)控制系統展開(kāi)調研；敘述了當前機械臂實(shí)時(shí)控制的研究背景和有關(guān)于ROS（Robot Operating System）平臺下機械臂實(shí)時(shí)控制系統的國內外發(fā)展現狀；同時(shí)重點(diǎn)指出了Linux系統中進(jìn)行實(shí)時(shí)性控制的解決方案以及使用的工具，總結了相關(guān)研究中解決實(shí)時(shí)控制系統的技術(shù)；結合機械臂實(shí)時(shí)控制的技術(shù)研究特點(diǎn)和目前存在的不足分析了未來(lái)的發(fā)展趨勢。
2018, 26(5):25-28.
摘要:
傳統的被動(dòng)式雙目立體視覺(jué)三維測量技術(shù)，具有操作簡(jiǎn)單，使用靈活方便，相機標定技術(shù)成熟的優(yōu)點(diǎn)，但是對于特征點(diǎn)稀疏圖像，尋找匹配點(diǎn)困難，匹配精度低。編碼結構光測量方式通過(guò)向待測物體投射特定的編碼圖案，獲取編碼圖像進(jìn)行解碼求解物體的三維信息，具有著(zhù)測量精度高，速度快的優(yōu)點(diǎn)，但是存在著(zhù)投影儀標定精度低，實(shí)現難度大的缺點(diǎn)。提出了將雙目立體視覺(jué)和編碼結構光相結合的三維測量方法，在完成雙目校正的基礎上，向待測物體投射格雷碼圖案和多步相移圖案，給予被測物體容易識別和可控制的特征信息，最后求取物體的三維信息。而且通過(guò)實(shí)驗論證了投射多步相移圖案比起4步相移圖案，測量精度更高，能夠更好的體現物體細節。
傳統的被動(dòng)式雙目立體視覺(jué)三維測量技術(shù)，具有操作簡(jiǎn)單，使用靈活方便，相機標定技術(shù)成熟的優(yōu)點(diǎn)，但是對于特征點(diǎn)稀疏圖像，尋找匹配點(diǎn)困難，匹配精度低。編碼結構光測量方式通過(guò)向待測物體投射特定的編碼圖案，獲取編碼圖像進(jìn)行解碼求解物體的三維信息，具有著(zhù)測量精度高，速度快的優(yōu)點(diǎn)，但是存在著(zhù)投影儀標定精度低，實(shí)現難度大的缺點(diǎn)。提出了將雙目立體視覺(jué)和編碼結構光相結合的三維測量方法，在完成雙目校正的基礎上，向待測物體投射格雷碼圖案和多步相移圖案，給予被測物體容易識別和可控制的特征信息，最后求取物體的三維信息。而且通過(guò)實(shí)驗論證了投射多步相移圖案比起4步相移圖案，測量精度更高，能夠更好的體現物體細節。
2022, 30(4):1-7.
摘要:
肌肉骨骼系統在人體運動(dòng)中起著(zhù)至關(guān)重要的作用,這個(gè)系統的疾病通常會(huì )導致嚴重的長(cháng)期殘疾,是影響人類(lèi)健康和活動(dòng)能力的關(guān)鍵因素。計算機輔助骨科手術(shù)機器人系統已成為臨床骨科中最重要和最具挑戰性的系統之一,因為它們能夠使用現代臨床導航系統和機器人系統精確治療肌肉骨骼疾病,具有有效降低輻射、減少醫生體力等優(yōu)勢,成為解決傳統骨科疾病的最佳選擇之一。通過(guò)對機器人在骨科手術(shù)中的應用分析,重點(diǎn)介紹了骨科機器人的機構設計、導航技術(shù)、機器人控制、交互技術(shù)以及骨-機器人連接技術(shù)。在導航技術(shù)中,利用CT掃描設備獲取圖像和光學(xué)跟蹤裝置進(jìn)行導航已成為主流。在機器人控制和交互技術(shù)中,既有遙操作,也有自動(dòng)控制。借助文獻梳理,進(jìn)一步討論了目前計算機輔助骨科手術(shù)機器人系統存在的問(wèn)題及其未來(lái)發(fā)展。
肌肉骨骼系統在人體運動(dòng)中起著(zhù)至關(guān)重要的作用,這個(gè)系統的疾病通常會(huì )導致嚴重的長(cháng)期殘疾,是影響人類(lèi)健康和活動(dòng)能力的關(guān)鍵因素。計算機輔助骨科手術(shù)機器人系統已成為臨床骨科中最重要和最具挑戰性的系統之一,因為它們能夠使用現代臨床導航系統和機器人系統精確治療肌肉骨骼疾病,具有有效降低輻射、減少醫生體力等優(yōu)勢,成為解決傳統骨科疾病的最佳選擇之一。通過(guò)對機器人在骨科手術(shù)中的應用分析,重點(diǎn)介紹了骨科機器人的機構設計、導航技術(shù)、機器人控制、交互技術(shù)以及骨-機器人連接技術(shù)。在導航技術(shù)中,利用CT掃描設備獲取圖像和光學(xué)跟蹤裝置進(jìn)行導航已成為主流。在機器人控制和交互技術(shù)中,既有遙操作,也有自動(dòng)控制。借助文獻梳理,進(jìn)一步討論了目前計算機輔助骨科手術(shù)機器人系統存在的問(wèn)題及其未來(lái)發(fā)展。
2018, 26(1).
摘要:
物聯(lián)網(wǎng)的大規模形成和高速發(fā)展,使得基于以太網(wǎng)通信的嵌入式系統開(kāi)發(fā)成為物聯(lián)網(wǎng)應用的一個(gè)實(shí)際課題。本論文設計了一種以STM32F407作為主處理器的以太網(wǎng)通信模塊；利用32位閃存微控制器STM32F407與以太網(wǎng)模塊CH395實(shí)現串口通信；采用CH395控制芯片內置的TCP/IP協(xié)議棧與上位機LabVIEW客戶(hù)端建立數據通信,并實(shí)時(shí)發(fā)送測試數據進(jìn)行實(shí)驗研究。實(shí)測結果表明：基于STM32F407的以太網(wǎng)通信嵌入式系統工作穩定,數據傳輸可靠,能夠滿(mǎn)足系統設計需求。
物聯(lián)網(wǎng)的大規模形成和高速發(fā)展,使得基于以太網(wǎng)通信的嵌入式系統開(kāi)發(fā)成為物聯(lián)網(wǎng)應用的一個(gè)實(shí)際課題。本論文設計了一種以STM32F407作為主處理器的以太網(wǎng)通信模塊；利用32位閃存微控制器STM32F407與以太網(wǎng)模塊CH395實(shí)現串口通信；采用CH395控制芯片內置的TCP/IP協(xié)議棧與上位機LabVIEW客戶(hù)端建立數據通信,并實(shí)時(shí)發(fā)送測試數據進(jìn)行實(shí)驗研究。實(shí)測結果表明：基于STM32F407的以太網(wǎng)通信嵌入式系統工作穩定,數據傳輸可靠,能夠滿(mǎn)足系統設計需求。
2014, 22(12).
摘要:
針對單個(gè)線(xiàn)陣相機在大視場(chǎng)下傳感器邊緣失光的問(wèn)題,提出了在保證分辨率的前提下使用多個(gè)相對較低像素的相機拼接,對視場(chǎng)進(jìn)行分擔的方法,設計了一種基于FPGA的拼接式CMOS線(xiàn)陣相機系統。詳細介紹了系統的工作原理、硬件構成和各芯片的程序設計,實(shí)現了基于FPGA的多相機圖像實(shí)時(shí)校正算法,并將校正后的圖像通過(guò)高速USB芯片傳輸到采集軟件。實(shí)驗結果表明,系統在大視場(chǎng)下相比單相機在視場(chǎng)邊緣具有更好的成像質(zhì)量,可應用于多離散目標的檢測。
針對單個(gè)線(xiàn)陣相機在大視場(chǎng)下傳感器邊緣失光的問(wèn)題,提出了在保證分辨率的前提下使用多個(gè)相對較低像素的相機拼接,對視場(chǎng)進(jìn)行分擔的方法,設計了一種基于FPGA的拼接式CMOS線(xiàn)陣相機系統。詳細介紹了系統的工作原理、硬件構成和各芯片的程序設計,實(shí)現了基于FPGA的多相機圖像實(shí)時(shí)校正算法,并將校正后的圖像通過(guò)高速USB芯片傳輸到采集軟件。實(shí)驗結果表明,系統在大視場(chǎng)下相比單相機在視場(chǎng)邊緣具有更好的成像質(zhì)量,可應用于多離散目標的檢測。
