基于双动态窗的视觉引导焊接机器人焊缝快速识别方法

    公开(公告)号:CN103500321B

    公开(公告)日:2016-12-07

    申请号:CN201310281986.X

    申请日:2013-07-03

    Abstract: 本发明采用双层动态开窗选取图像处理区域,有效减少图像数据处理量,满足实时性要求较高的场合;根据本序列图像的相似性,对第一层动态开窗截取出相邻序列图像做乘法运算,有效消除大的随机干扰;采用中值滤波方法,滤除脉冲干扰和椒盐噪声;采用大津法进行二值化,处理简单快速;采用Hough变换进行直线提取,精度高,抗干扰能力强;采用特征角点构成的特征三角形重心作为焊缝特征点,求解简单快速。本发明提供的视觉引导的焊接机器人焊缝快速识别技术能较好地满足工业现场对焊缝特征点准确快速提取的要求。

    基于AnsoftMaxwell求取永磁体空载工作点的方法

    公开(公告)号:CN104899382A

    公开(公告)日:2015-09-09

    申请号:CN201510325079.X

    申请日:2015-06-10

    CPC classification number: Y02T10/82

    Abstract: 本发明针对分数槽永磁同步电机永磁体的优化设计,提出一种基于Ansoft?Maxwell求取永磁体空载工作点的方法。其特征是建立Ansoft?Maxwell?2D永磁电机模型,利用Magnetostatic求解器完成求解。在后处理中求解气隙磁密、外磁路各段的磁场强度和极间漏磁,建立Ansoft?Maxwell?2D永磁电机端部模型求取电机端部漏磁。利用得到数据即可求取永磁体空载工作点。本文方法能分析不同磁路结构和饱和情况下,漏磁系数、磁密和磁场强度等参数的非线性对永磁体工作点的影响,且无需繁琐的迭代过程和大量的经验系数,利用Ansoft?Maxwell强大的后处理功能得到关键数据,经简单的计算即可完成永磁体空载工作点的求取。

    一种永磁同步电机磁钢分段斜极角的设计方法

    公开(公告)号:CN104852491A

    公开(公告)日:2015-08-19

    申请号:CN201510253527.X

    申请日:2015-05-14

    Abstract: 本发明针对分数槽永磁同步电机转矩波动,提出一种磁钢分段斜极角的设计方法。首先由电机的槽数和极对数计算每极每相槽数,根据传统方法计算电机齿槽转矩次数,齿槽转矩次数和每极每相槽数计算得到转矩波动次数,进而得到转矩波动周期角度,再根据磁钢分段数确定每段斜极角度。其能有效的削弱永磁同步电机的转矩波动,而且公式计算简单,该方法仅需根据电机的槽数和极对数,即可确定分段斜极角。

    一种数控仿真系统中NC代码解释器的设计方法

    公开(公告)号:CN103942041A

    公开(公告)日:2014-07-23

    申请号:CN201310754409.8

    申请日:2013-12-31

    Abstract: 一种数控仿真系统中NC代码解释器的设计方法。对NC程序代码进行特征分类,同时构造通用的规则数据库,在语法分析中,采用正则表达式对标准数控代码规则进行形式化的描述,同时基于自顶向下的递归下降分析法对数控代码进行语法分析,对于指令字缺省指令字,由未缺省指令字自动向上推导出对应准备功能程序字,由准备功能程序字并且根据规则数据库自动将缺省指令字补全,大大提高NC解释器的灵活性及语法分析效率。

    一种基于机器视觉的表面瑕疵检测的纹理特征降维方法

    公开(公告)号:CN103544499A

    公开(公告)日:2014-01-29

    申请号:CN201310485150.1

    申请日:2013-10-12

    Abstract: 一种基于机器视觉的表面瑕疵检测的纹理特征降维方法,去除训练样本中的噪声样本和安全样本,以边界样本代替随机选取样本作为特征权值迭代时所用的样本集合,特征权值计算时,根据重要程度的差异赋予三个最近邻样本不同的样本权值,增强了对类别相关性强的特征选择的针对性,降低噪声的干扰程度,具有更强的适应性;求取相关系数矩阵,设定自适应阈值,剔除冗余特征,提取了与类别相关性强的特征,在保证分类识别准确率的同时,降低了特征维数,大大提高了在线特征提取及分类识别的速度,解决了高维特征可能含有冗余特征,甚至是噪声特征,从而导致的在线特征提取时间长、预测准确率降低的问题。

    SCARA机器人模糊滑模轨迹跟踪控制方法

    公开(公告)号:CN103538068A

    公开(公告)日:2014-01-29

    申请号:CN201310485377.6

    申请日:2013-10-12

    CPC classification number: B25J9/1615 G05B2219/40289

    Abstract: 本发明提供了一种改进滑模面和趋近律的模糊滑模SCARA机器人轨迹跟踪控制方法:不需其精确动力学模型,具有强鲁棒性;采用改进的快速终端滑模面,加快了系统的收敛速度,同时消除了传统终端滑模面的奇异性;采用改进的快速趋近律,既有指数趋近律远离滑模面的快速趋近特性,又有幂次趋近律接近滑模面时平滑趋近的特性,在保证轨迹跟踪精度的同时,提高了跟踪的速度;采用双曲正切函数代替符号函数,有效地消除了系统的高频抖振;采用模糊自适应控制器对趋近律的指数项系数进行修正,改善了由于系统初始误差较大而引起的力矩冲击问题。

    基于双动态窗的视觉引导焊接机器人焊缝快速识别技术

    公开(公告)号:CN103500321A

    公开(公告)日:2014-01-08

    申请号:CN201310281986.X

    申请日:2013-07-03

    Abstract: 本发明采用双层动态开窗选取图像处理区域,有效减少图像数据处理量,满足实时性要求较高的场合;根据本序列图像的相似性,对第一层动态开窗截取出相邻序列图像做乘法运算,有效消除大的随机干扰;采用中值滤波方法,滤除脉冲干扰和椒盐噪声;采用大津法进行二值化,处理简单快速;采用Hough变换进行直线提取,精度高,抗干扰能力强;采用特征角点构成的特征三角形重心作为焊缝特征点,求解简单快速。本发明提供的视觉引导的焊接机器人焊缝快速识别技术能较好地满足工业现场对焊缝特征点准确快速提取的要求。

    一种基于点云处理的散乱工件识别与定位方法

    公开(公告)号:CN108830902A

    公开(公告)日:2018-11-16

    申请号:CN201810353330.7

    申请日:2018-04-19

    Abstract: 本发明公开了一种基于点云处理的散乱工件识别与定位方法,用以解决随机箱体抓取过程中散乱工件的位姿估计问题。该方法分为离线模板库建立和在线特征配准两个部分。模板点云数据集和场景点云由3D点云获取系统得到。离线状态下提取模板点云的特征信息可以用于场景点云的预处理、分割以及配准阶段,提高了算法的运行速度。将点云配准分为初始配准和精确配准两个阶段,初始配准提出几何特征和统计特征融合的特征描述子,实现对关键点特征的唯一性描述,通过在模板库中搜索与特征点特征描述最相近的点为对应点,得到对应点集,进而计算初始变换矩阵;精确配准阶段,添加几何约束实现对应点选取,减少精配准的迭代次数,降低算法陷入局部最优的概率。

    一种基于Snake模型和迭代极性转换回归结合的圆弧拟合方法

    公开(公告)号:CN108830868A

    公开(公告)日:2018-11-16

    申请号:CN201810354070.5

    申请日:2018-04-19

    Abstract: 本发明公开了一种基于Snake模型和迭代极性转换回归结合的圆弧拟合方法,用于定位轴类工件图像中的R角中心和求解R角半径,属于机器视觉精密测量技术研究领域。对框选的多边形图像感兴趣区域进行图像预处理,消除原始图像的孤立噪声点,提高图像的对比度;通过Canny算子进行边缘提取,实现边缘的初定位;利用Snake模型滤除边缘上较大的毛刺产生的伪边缘点,并在稀疏区域插值边缘点,即对原始边缘进行Snake优化;采用Zernike正交矩对边缘进行精定位,获取精确的亚像素级边缘;通过迭代极性转换回归方法对亚像素边缘点进行圆拟合,获得精确的R角的圆心位置和半径。该检测方法解决了由于附着物干扰降低轴类工件R角检测的精确度问题,以及短圆弧拟合的可靠性问题。

    视觉引导的机器人关节空间B样条轨迹规划方法

    公开(公告)号:CN102794767B

    公开(公告)日:2014-09-24

    申请号:CN201210319744.0

    申请日:2012-08-31

    Abstract: 本发明涉及一种视觉引导的机器人关节空间B样条轨迹规划方法,其包括如下步骤:第一步、在立体支架内安装二自由度机器人,在前端安装工业相机,传送带的运动方向垂直于二自由度机器人的运动平面;第二步、在工业相机获取到传送带上第一个轨迹点后,并在二自由度机器人运动到第一个轨迹点的时间内,根据得到若干关节时间节点序列,以构造B样条曲线;第三步、采用增加节点向量和控制顶点的方式来延长上述构造的B样条曲线,以使得B样条曲线经过增加的关节位置点;第四步、采用德布尔递推算法计算B样条曲线上的位置点,以驱动二自由度机器人运动。本发明实现机器人在视觉引导下的平滑运动,提高机器人轨迹跟踪的精度。

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