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1.
针对目前工业CT图像转换为3D打印G代码方法效率低的问题,提出一种基于邻层数据匹配的工业CT图像直接转换成G代码的方法。首先采用Canny算子提取工业CT图像的轮廓,然后处理轮廓分叉问题,实现邻层间几何信息数据匹配,其次进行邻层间轮廓插值以满足3D打印层间厚度要求,从而避免"阶梯效应",最后通过填充编码得到用于3D打印的G代码。使用本文提出的方法,轮毂CT图像转换为G代码的时间为10.5 s,耗时远小于其他间接转换方法;3D打印出的轮毂无"阶梯效应",平均尺寸误差率为0.25%。实验结果表明,该方法不涉及中间格式,转换效率高,转换误差与传统方法相当,适用于具有复杂内腔结构的零件。 相似文献
2.
介绍了用于角度测量的绝对式光电旋转编码器的编码理论研究概况,具体包括反射式格雷码、矩阵码、m序列码和单码道格雷码的绝对位置编码方法和编码特征。绝对位置编码的发展过程是以唯一性和单变性为基础特性,以单码道性为最终目标进行编码矩阵列数的缩减。目前,编码类型的发展经历了n条码道的反射式格雷码、n/3条码道矩阵码、2条码道的m序列码以及1条码道的单码道格雷码,已经达到单码道的最终目标。由于单码道格雷码编码理论尚不完善,仍依赖搜索获得编码,因此其快速构造方法是未来绝对位置编码理论的发展方向。最后,对近几年发展起来的基于图像传感器的非编码测量方法进行了介绍和展望,该方法是对传统测量方法的颠覆,有望成为光电式旋转编码器的另一个发展方向。 相似文献
3.
为了探讨氮含量及固溶温度对21-6-9不锈钢组织和硬度的影响,分别在950、1000、1050和1100 ℃对3种不同氮含量的热轧态21-6-9不锈钢进行1 h固溶处理,通过光学显微镜观察其组织结构,结合Thermo-Calc热力学计算对试验钢的微观组织进行分析,并对其进行硬度测试。结果表明,0.20%~0.28%N的21-6-9不锈钢热轧后沿轧制方向析出铁素体,且钢中铁素体经950~1100 ℃固溶处理可消除,当N含量达到0.34%时,试验钢中不再出现铁素体。随着固溶处理温度的升高,21-6-9不锈钢的晶粒组织长大,硬度降低。N含量的增加可显著提高固溶态21-6-9不锈钢的硬度,其增加程度随固溶处理温度的升高而减弱。 相似文献
4.
《锻压技术》2021,46(9):224-229
通过采用有限元模拟的分析方法,研究了前轴颈锻件成形过程中材料流动速度、内部温度场和流线分布情况;采用点追踪的方法研究了锻件不同区域的金属等效应变分布和不同区域的金属最大主应力变化情况。同时,采用金相显微镜对锻件高倍显微组织进行验证分析。通过研究发现,设计的中间坯形状尺寸、压下速率和变形量合适,实际成形情况和有限元模拟结果一致。在成形过程中锻件大头端由于材料流动剧烈而出现温升,导致锻件易出现粗晶或混晶区域。另外,从温度场分布结果来看,与模具接触区域的温降较严重,为了保证锻件不出现双相组织,在类似温降区域应保证有足够的机加余量,以保证零件的组织性能满足标准要求。 相似文献
5.
为了解决机器人辅助在线检测系统示教过程中效率低、人为干预多的问题,针对孔类特征,提出一种通过处理光刀图像获取机器人位姿纠正参数的方法。在该方法中,纠偏过程按照将图像光刀线调整为水平方向、将被测特征调整至图像中央、根据不同特征调整最优扫描方向3个步骤进行。根据光刀图像可以求出测量坐标系与被测特征的位姿关系,并得到该位姿与理想测量位姿的偏差。经过坐标变换即可得到在机器人基坐标系下的调整参数。另外,可利用电脑控制机器人运动,从而实现了纠偏过程的自动化。实验结果表明,该方法可将初始的示教位姿修正为理想位姿,且比传统方式效率更高。 相似文献
6.
生物光声成像(Photoacoustic Imaging,PAI)是一种新型的无创复合功能成像方法.生物组织不均匀的声学特性会使超声波在组织界面处发生反射,导致重建图像中存在伪影和失真,降低图像质量和成像深度.文中综述了目前抑制PAI声反射伪影的主要方法,包括延迟相减法、基于杂波去相关理论的方法、短滞后空间相干法、基于深度学习的方法、光声引导聚焦超声法、基于超声平面波模型的方法和多波长激励的方法等,详细介绍各方法的原理,分析其优势和不足,并展望未来的研究趋势. 相似文献
7.
研究辊速差对连铸连轧7075铝板显微组织、织构及力学性能的影响。采用3种不同上辊/下辊转速比(ω/ω0,ω为上辊转速,ω0为下辊转速)1:1、1:1.2及1:1.4进行多次试验。结果显示,在最大辊速差条件下(ω/ω0=1:1.4),7075铝板在轧制方向的屈服强度和极限抗拉强度分别提高41.5%和21.9%。此外,当辊速比ω/ω0为1:1.4时,成品轧制板的平均晶粒尺寸减小36%,横剖面平均硬度增加约9.2%。织构研究结果显示,辊速差越大,成品各向同性及硬度越大。然而,采用不同辊速度的连铸连轧会导致变形板伸长率降低约6%。 相似文献
8.
10.