基于二值形态学的焊缝图像处理

研究了一种基于二值形态学的焊缝图像处理新方法.针对视觉传感获取的焊缝图像的特点,选择合适的结构元素,运用数学形态学的多种形态运算对焊缝图像进行处理,消除图像噪声,提取焊缝,检测焊缝边缘,抽取焊缝中心线.试验表明该方法是一种快速、有效的焊缝图像处理方法.     

轴承润滑膜厚度超声检测法的可检测范围研究

对于轴承润滑膜厚度的超声检测,分析了影响刚度模型检测法可检测范围与检测准确性的因素,对比了两种不同轴承材料时刚度模型法可检测厚度范围的变化情况,并进行了实验检测与分析。结果表明:检测轴承与轴颈的介质材料对刚度模型法可检测范围影响较大,不同材料时刚度模型法具有不同的可检测厚度范围。以水润滑轴承材料为例,轴承材料为不锈钢时,刚度模型法最大可检测厚度约为10μm,并且亚微米级厚度的检测分辨率高于微米级;当轴承材料为石墨时,刚度模型法更适合于2~50μm范围内润滑膜厚度的检测。     

基于视觉传感的焊缝中心识别技术研究

在焊接过程中通过CCD视觉传感器获取熔池和焊缝图像，采用多种滤波去噪技术和边缘检测技术对图像进行滤波和边缘检测试验，并对各种处理方法进行了比较和分析，得出了一种相对最佳的实时识别焊缝特征的组合图像处理方法。试验结果表明，对焊接图像采用wiener滤波和Canny边缘检测能较好的提取焊缝中心位置的特征信息。     

机器视觉型焊缝跟踪技术

介绍了焊缝跟踪技术的研究现状,分析了用于焊缝检测的传感器工作原理及其优缺点,重点论述了基于机器视觉的焊缝跟踪系统的硬件组成和图像处理的工作流程.同时对多种控制算法(经典控制和智能控制)和焊缝边缘检测技术(基于形态学和遗传算法的边缘检测等)进行了分析,研究了机器视觉目前在焊接应用中存在的问题及解决思路,并对基于机器视觉的焊缝跟踪技术进行了展望.     

熔池图像质心算法的焊缝位置测量模型

建立了一种基于熔池图像质心的焊缝位置测量模型,通过视觉传感器获取焊接区熔池图像,选择熔池前端为处理区域,对该区域进行中值滤波与图像灰度变换,并计算该区域的熔池图像质心值及相对应的焊缝偏差.在不同的焊接条件下,获取多组熔池图像及对应的样本数据,应用最小二乘法建立熔池图像质心与焊缝偏差之间的关系,得到基于熔池图像质心的焊缝位置测量数学表达式.在此基础上,通过分析比较各数学表达式之间的关系,建立焊缝位置测量数学模型.计算机仿真及焊接工艺试验结果表明,该模型可有效地检测焊缝位置.     

基于卡尔曼滤波的焊缝跟踪技术研究

运用计算机视觉传感方法获取熔地图像,并提取熔池边缘,确定熔池形心.以熔池形心为描述焊缝偏差的特征矢量.建立熔池形心状态方程和测量方程.应用卡尔曼滤波将熔池形心预测值和测量值进行优化,抑制过程噪声和测量噪声,得到矗小均方差条件下的熔池彤心最优估计值.实现孤焊过程中焊缝的精确跟踪.     

基于DNA算法的铁路机车闸瓦检测方法研究

针对目前国内铁路机车闸瓦安装复杂,周边部件多,难以准确定位闸瓦位置,实现其磨损状态自动检测的情况,提出了一种基于DNA计算的机车闸瓦图像检测新方法,首先构建了一套闸瓦图像的采集系统,当机车运行到特定位置时,系统能够自动采集闸瓦图像,将其保存至计算机硬盘。在此基础上,对采集到的闸瓦图像进行中值滤波及灰度增强,并研究了一种基于DNA计算的图像阈值分割算法。与传统的ostu阈值法相比,新算法能准确定位闸瓦,有效获取闸瓦区域的阈值,分割闸瓦信息。对分割后的闸瓦图像进行数学形态学处理,去除闸瓦周边的孤立点,并采用sobel边缘检测法提取到了较为理想的闸瓦边缘,为实现闸瓦的自动检测奠定了基础。     

遗传算法在工业机器人控制中应用研究

在构建工业机器人实验硬件系统的基础上,对机器人控制技术进行深入的研究,忽略机器人关节间的耦合,设计单关节的PID控制器.为获取最优的控制效果,利用遗传算法进行PID参数的自整定.最后,对所设计的PID控制器进行了仿真试验,结果表明,与单纯的PID控制相比,基于遗传算法的PID控制器响应速度快,基本无超调,可满足实际作业的要求.     

异构云环境下基于分簇的云资源感知任务调度方案

针对提高异构云平台中资源调度的效率,提出了一种基于任务和资源分簇的异构云计算平台任务调度方案。利用K-means算法,根据任务的CPU和I/O处理时间对任务分簇,根据资源的计算能力对资源分簇;然后,将任务簇对应到合适的资源簇,并利用最早截止时间优先（EDF）算法对任务簇中的独立任务进行调度,利用提出的改进型最小关键路径（MCP）算法对依赖性任务进行调度。实验结果表明,在资源异构的云计算环境中,该方案执行任务时间短、能耗低。