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基于遗传算法模式匹配的机器人实时视觉伺服 总被引:3,自引:0,他引:3
对于机器人手臂来讲 ,对工作环境的识别是完成一个智能任务的最重要的问题之一 .因为这种智能可以使它工作在一个变化的环境中 .本文提出了一种新的机器人手臂的控制策略 ,可以利用视觉信息来指导机器人的手臂在它的工作空间中捡起一个已知形状但任意位置和方向的物体 .在对物体的搜索过程中 ,利用基于视觉闭环的视觉伺服来完成对机器人手臂的运动控制 .本系统利用遗传算法 (Genetic Algorithm ,GA)和模式匹配技术完成对搜索空间的搜索并获得了良好的结果 .本文完成了对带有两连杆手臂的视觉伺服系统的仿真 ,仿真结果证明了算法的有效性 相似文献
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火电厂空气预热器(空预器)内部的灰尘、烟雾、光照变化等因素导致监控视频画面不清晰,影响监控效果。鉴于此,本文提出一种基于条件生成对抗网络(cGAN)的恶劣工业环境下红外补光监控视频图像清晰化方法。针对获取的红外补光图像样本数据进行预处理,包括高斯滤波去噪以及图像拼接操作,得到低清晰度图像和高清晰度图像的合成图像,低清晰图像作为待重建图像,高清晰图像作为重建图像的理想参考图像,采用建立的cGAN模型对低清晰图像进行重建,调节优化参数生成高清晰图像。试验采用空预器现场监控视频作为训练集对网络模型进行离线训练,实现了空预器红外补光监控图像清晰化处理。本文方法cGAN模型小、训练过程简单、计算效率高、图像清晰化处理效果好,适于相似复杂工业环境下对监控视频图像的恢复和清晰化处理。 相似文献
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在三维轮廓测量领域,互补格雷码相移法能够得到连续的展开相位,然而,单组相移条纹导致其测量精度极易受到周围环境变化的影响,且传统投影方式增加了干扰的引入。针对此问题,本文提出了一种基于彩色编码光栅投影的互补格雷码双N步相移法。首先将双N步相移条纹和互补格雷码条纹混合编码成彩色条纹,然后依次投射到目标表面,最后从采集的彩色条纹中提取相位信息分别进行相位解算、融合后求得表面三维形貌。为了验证本文所提方法,将该方法与传统互补格雷码N步相移法以及三频外差法进行了对比实验。实验结果证明,本文方法能够获得高精度表面形貌信息,有效降低测量误差,同时检测效率提高50%。 相似文献
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过热蒸汽温度量子粒子群优化无模型自适应控制 总被引:1,自引:0,他引:1
火力发电厂锅炉过热蒸汽温度不仅具有大滞后特性,且其模型还会随锅炉负荷的变化而变化,故依赖数学模型设计的PID控制一直未取得较好的控制品质。对此,本文提出一种基于量子粒子群的改进无模型自适应控制(QPSO-IMFAC)算法,摆脱了对模型的依赖,利用量子粒子群(QPSO)算法对IMFAC算法控制参数寻优,解决了传统无模型自适应控制(MFAC)算法控制参数难以确定的问题。仿真结果表明:采用QPSO-IMFAC算法控制锅炉过热蒸汽温度时,系统具有强扰动抑制性和高鲁棒性,QPSO-IMFAC算法对锅炉过热蒸汽温度控制是有效的;对阶跃响应和定值扰动的控制效果均优于QPSO-PID算法。因此,可以将IMFAC算法实现于DCS控制中,且使用QPSO-IMFAC算法优化出的控制参数可作为锅炉过热蒸汽温度调节的基准值。 相似文献