汽车接插件注塑生产在线质量检测系统设计

目前汽车接插件进行质量检测时,人工抽检存在效率低、检测准确度不稳定等缺点,课题组设计了汽车接插件注塑生产在线质量检测系统。基于嵌入式技术,设计了由监测、检测和反馈3大模块构成的检测系统结构及实现方式;采用机器视觉技术,设计了汽车接插件的自动化图像检测模块;采用PLC技术,实现了整个质量检测系统的自动闭环在线运行。测试结果表明该系统具有快速、精准可靠等特点,也可应用于其他注塑产品的在线质量检测与控制。该系统能提高汽车接插件质量检测的效率与稳定性。     

基于机器视觉的割草系统青草识别研究

为使割草机系统实现青草识别，规划割草机运动路径并自动进行割草工作，采用单步多框检测器（SSD）目标检测算法和卷积神经网络框架（Caffe）在工作机上训练青草识别模型. 通过树莓派（RPi）拍摄割草场地照片并传送到工作机，工作机计算青草在图片中的坐标值并返回至树莓派，树莓派再根据青草的坐标值自动计算车桥转动角度和后轮电动机运行时间及方向，调动割草机机械部分进行割草作业. 实验结果表明，较之于传统的人工机械割草机或围栏式割草机，训练的青草识别模型能正常识别青草，割草机能较好地自动规划割草路径，具有一定除草效果. 研究结果实现了机器视觉和传统机械的结合，为今后智能机械的研究提供一定思路.