基于图像特征统计分析的PCB焊点检测方法

提出了一种基于图像特征统计分析的炉后焊点检测方法,以提高在线自动光学检测系统的检测性能和可操作性.提出双阈值的AdaBoost算法用于设计分类器,在训练的同时进行最优特征选择和分类器的增强,实现了焊点图像特征的自动提取和检测参数的自动设定.采用分类和回归树方法将焊点缺陷决策方法优化为一棵二叉决策树,提高了检测速度.实验结果表明,该方法训练速度较快,可以满足实际生产需要.与目前已经实用化的图像对比算法和图像分析算法相比,在保持现有检测速度基本不变的情况下,该方法的检测精度更高.     

基于决策树的机器人自动爬塔方法

使用爬塔机器人进行铁塔检修维护作业，要求机器人具备高效的自动攀爬能力。提出了一种基于决策树的自动爬塔方法。依据目标铁塔与机械结构分析了机器人攀爬过程中的步态方式，结合控制与感知系统设计了机器人的自动爬塔决策树。决策树运行的关键在于不同环境下步态运动的选择与执行：根据环境模型分析了影响步态选择的主要因素并设计了其量化指标，通过将机器人随机放置在常规铁塔上收集主要因素的样本数据并将此作为条件属性建立决策表，生成步态选择决策树；为了降低任务冗余性提高系统协调能力，在执行步态期间结合运动机构设计视觉调度决策树与绝对高度更新方法，实现步态选择与步态执行的并行处理。室内铁塔攀爬实验表明该方法能够有效地指导机器人的自动爬塔过程。     

手持式自动吸尘黑板刷的设计

针对当前黑板刷粉尘污染的缺陷,设计了一种新的手持式自动吸尘黑板刷.对吸尘黑板刷的设计构成和动作过程进行了详细阐述.其自动吸尘黑板刷的最大特点是具有自动旋转刷功能和吸尘功能,可保护环境及人的身体健康.     

A动变速器中单向离合器的结构与功能分析

介绍了自动变速器变速的原理,分析了自动变速器只使用制动器和离合器的功能缺陷,同时介绍了单向离合器的结构原理。以一个典型的四挡自动变速器的结构原理说明了自动变速器中的单向离合器怎样配合离合器或制动器使用弥补功能缺陷,实现下坡发动机制动和停车时滑行以及缓解换挡冲击等功能。     

基于粒子群优化决策树的齿轮箱故障诊断

针对现有支持向量机(support vector machines,简称SVM)在构造多类分类器的过程中存在计算费时、搜索率不高的问题,提出了一种新的SVM决策树设计算法.引入具有优良的全局搜索性能的粒子群算法,将其应用于优化决策树,构造出一种自适应性强、识别率高的多元分类器,实现SVM的有效多值分类.将其结果应用于齿轮箱故障诊断中,试验结果证明改进后的SVM构造方法的有效性和准确性.     

自动焊接设备在全位置焊中的应用

首先分析了全位置自动焊接设备的结构和应用特点。其次,分析了全位置自动焊接设备的技术性能,同时,就全位置自动焊接设备常见焊接缺陷和防止措施进行了深入地探讨。     

基于贝叶斯网络的回归树学习算法

结合朴素贝叶斯和决策树提出一种用于回归分析的混合学习方法-BRT(Bayesian Regression Tree).该方法基于分而治之原则构造决策树,以朴素贝叶斯取代叶节点.在UCI机器学习数据集上对该方法进行了验证,取得了良好的效果.     

基于深度学习特征匹配的铸件微小缺陷自动定位方法

针对射线实时成像检测中精密铸件微小缺陷自动定位的需要,提出一种基于深度学习特征匹配的铸件缺陷三维定位方法。模拟选择注意机制的中央-周边差算法,提出以视觉显著度为尺度,从射线图像复杂背景中检测出微小缺陷及其区域,以定义的区域中央点为待匹配点;然后,提出构造深度卷积神经网络自动提取微小缺陷区域的深度学习特征,通过深度学习特征矢量的相似度,实现在不同视角下投影图像中的同一微小缺陷点的自动匹配;最后,基于平移视差测距原理计算缺陷匹配点的三维空间坐标。实验表明,基于深度学习特征匹配的方法能够正确搜索平移前后投影图像中的同一缺陷点,以此为基础,利用视差测距原理实现了微小缺陷匹配点的自动准确定位,深度定位误差小于5.52%,能够满足对精密铸件微小缺陷智能评判的需要。     

铝合金薄壁壳体零件的数控加工

分析了某型雷达铝合金薄壁壳体的技术要求和结构工艺性,制定了合适的数控加工工艺。重点解决了薄壁肋板难加工的工艺问题和工件反面粗加工时定位不稳的问题,避免了因工艺缺陷和肋板变形引起的加工失效。此外,根据优化的加工工艺选用MasterCAM软件进行了自动编程,实现了该零件的高精度加工。     

MasterCAM深孔加工的编程修改技巧一例

MasterCAM自动编程软件效率高、运用广泛.但自动编程后处理结果在实际运用中也因其自身的缺陷而存在一些不合理的地方.本文就深孔加工工艺探讨如何合理地修改自动编程结果,并将这一技巧运用到教学中.