基于视觉检测系统的橱柜调节脚全自动装配控制方法

    公开(公告)号:CN104537363A

    公开(公告)日:2015-04-22

    申请号:CN201510033222.8

    申请日:2015-01-22

    Inventor: 尹珅 王光 黄增辉

    CPC classification number: G06K9/6269 G05B19/04 G06K9/66

    Abstract: 基于视觉检测系统的橱柜调节脚全自动装配控制方法,属于全自动装配领域。现有的塑料橱柜调节脚全自动装配过程中,由于采用人工装配方法,存在装配效率低、装配成品误差率高的问题。一种基于视觉检测系统的橱柜调节脚全自动装配控制方法,选取两组工件图片作为训练样本;对选取的训练样本进行图像缩放和去噪声处理,得到两种原始灰度图像,对灰度图像分别进行二值化处理,提取ROI区域,提取ROI区域的轮廓特征得到轮廓图像,利用轮廓图像的像素值计算得到轮廓Hu矩,将轮廓Hu矩作为样本,生成训练模型;对待检测工件进行拍摄,重复上述过程获得待测图像的轮廓Hu矩,利用训练模型惊醒识别判定;若判定结果为需要翻转,通过控制系统实现对待检测调节脚元件进行翻转操作。

    一种仪表检测中基于支持向量机的仪表指针抖动的识别方法

    公开(公告)号:CN104008399A

    公开(公告)日:2014-08-27

    申请号:CN201410260619.6

    申请日:2014-06-12

    Abstract: 一种仪表检测中基于支持向量机的仪表指针抖动的识别方法,本发明涉及向量机的仪表指针抖动的识别方法。本发明是要解决仪表的准确程度下降,仪表自身抖动给工业带来误差、控制变量的施加时间长以及大小的不准确,现有方式对于不准确性以及识别精确度不足的问题,而提出的一种仪表检测中基于支持向量机的仪表指针抖动的识别方法。该方法是通过1、区分为各个仪表子类;2、获得训练样本;3、对于训练样本进行预处理;4、获得特征空间;5、生成训练模型;6、得到最优的SVM训练模型;7、识别并分割测试图像;8、判定仪表指针是否发生抖动等步骤实现的。本发明应用于仪表指针抖动领域。

    基于聚类分析与遗传算法的多吸嘴贴片机贴装工艺优化方法

    公开(公告)号:CN103717007A

    公开(公告)日:2014-04-09

    申请号:CN201410028466.2

    申请日:2014-01-22

    Abstract: 基于聚类分析与遗传算法的多吸嘴贴片机贴装工艺优化方法,属于电气技术及电气工程领域。为了解决现有贴片机表面贴装工艺优化算法所获得的解仅是局部最优解,并不是全局最优的元件调度方案因此限制了生产速度和工艺的效率的进一步提高的问题,通过使用聚类分析算法,将不同种类的元件进行分类;对分类的元件集合建立元器件贴装循环次数数学模型;采用遗传算法得到贴装顺序及供料器位置配置最优解;贴装顺序及供料器位置配置最优解分别提供给贴片机运动控制子系统和供料器分配子系统,实现贴装工艺的优化。本发明用于多吸嘴贴片机贴装工艺优化。

    工业过程控制系统中不能直接测量的性能参数的在线数据驱动估计方法

    公开(公告)号:CN102914970A

    公开(公告)日:2013-02-06

    申请号:CN201210431022.4

    申请日:2012-11-01

    Abstract: 工业过程控制系统中不能直接测量的性能参数的在线数据驱动估计方法,本发明涉及一种在工业过程控制系统中性能参数的数据驱动估计方法。本发明是要解决现有的工业过程控制系统中不能直接测量的性能参数依靠经验估计的方法可靠性低的技术问题。本方法:一、确定工业过程控制系统中可直接测量的物理量;二、在不能直接测量的性能参数y的一个退化周期内测量不同时刻不能直接测量的性能参数y及可直接测量的物理量的值并进行归一化处理,然后对构建的函数模型进行对数估计,再剔除冗余项,最后选择关键参数,得到工业过程控制系统中不能直接测量的性能参数y与运行时间的关系式。该方法适于对催化剂老化性能、配件老化、炉膛结渣的分析预测。

Patent Agency Ranking