基于快速终端滑模的机器人柔顺磨抛阻抗控制

为提高磨抛机器人在未知干扰和建模不确定性下的动态柔顺性能，实现高精度的自动磨抛，提出了一种主动柔顺模糊自适应变阻抗控制方法。以阻抗控制为基础，引入快速终端滑模进行运动控制，以提升控制系统鲁棒性与响应速度，基于指数趋近率，采用连续的双曲正切函数代替符号函数建立带有抑制抖振功能的控制律；在此基础上，采用模糊控制调节阻抗参数来提高系统响应时间和减少超调量，设计了模糊自适应变阻抗模块，定义了模糊规则。通过李雅普诺夫函数验证了控制器稳定性。进行了Simulink仿真对比实验，结果表明，相较于PID,所提方法在响应速度方面提高了37.2%,超调量降低了20.5%,累计误差方面也有明显改善，有利于提高磨抛表面的一致性和磨抛精度。     

基于边缘重构图像的边缘检测算法优选研究

边缘检测是视觉定位、零件缺陷识别、视觉测量等图像处理中的关键环节，其检测质量直接影响后续的图像目标识别与定位的精度。针对具体图像处理需选取合适的边缘检测算法的问题，提出了一种基于多方向滑动窗口线性插值重构法的图像边缘检测质量评价算法。首先，采用待处理边缘图像的最大连续非边缘矩形区域作为重构搜索窗口，设计了多方向滑动窗口线性插值图像重构法；然后，根据图像边缘的特征，建立了集成图像结构相似度和边缘错检率为性能指标的边缘检测算法的优选评价方法；最后，进行了实例应用，通过实验对重构算法的性能、优选方法的可行性和正确性进行了验证。研究结果表明：该边缘图像重构算法准确率最高，实验中重构图像的结构相似度可达到0.708 7,耗时320.902 1 s;采用该优选方法能快速地筛选出最佳的边缘处理算法，与人体视觉评价一致，便于实现边缘检测算法的智能优选和图像的智能处理目标。