机械零件识别系统的研究
机械工程专业毕业设计选题
机械工程专业毕业设计选题选题背景机械工程是一门广泛应用于各个行业的学科，涉及到机械设计、制造、自动化控制等多个领域。
在毕业设计中，选择一个与机械工程相关的选题，既能够体现学生对专业知识的掌握和应用能力，又能够满足实际应用需求，对于学生的综合素质提升具有重要意义。
选题目的本次毕业设计旨在通过深入研究机械工程领域的某个具体问题或挑战，让学生能够运用所学知识和技能进行分析、解决问题，并在实践中提高创新能力和综合运用能力。
通过毕业设计的完成，学生将对所选择的选题有更深入的了解和研究，并为相关领域的发展做出一定贡献。
选题内容1. 题目：基于机器视觉的零件检测与分类系统设计与实现背景介绍：随着制造业的发展和自动化水平的提高，对零件质量检测和分类的需求越来越高。
传统的人工检测方式效率低、成本高，并且易受主观因素影响。
基于机器视觉技术的零件检测与分类系统设计与实现成为了一个热门研究方向。
研究内容：1.系统需求分析：对零件检测与分类系统的需求进行分析，明确系统功能和性能指标。
2.机器视觉技术研究：研究机器视觉技术在零件检测与分类中的应用，包括图像获取、预处理、特征提取、模式识别等关键技术。
3.硬件设计：设计并实现相应的硬件平台，包括图像采集设备、图像处理设备等。
4.软件设计：开发相应的软件系统，实现图像处理算法和模式识别算法，并提供友好的用户界面。
5.系统测试与优化：对设计实现的系统进行测试和优化，验证系统性能和可靠性。
预期成果：1.设计并实现基于机器视觉的零件检测与分类系统原型。
2.验证系统在不同场景下对不同类型零件的准确度和鲁棒性。
3.提出系统的改进措施和优化方案。
2. 题目：基于机器人的智能物流系统设计与实现背景介绍：随着电子商务的迅速发展，物流行业对于自动化、智能化的需求越来越大。
机器人在物流领域的应用已经成为了一个热门话题，其能够提高物流效率、降低劳动成本，并且具有良好的发展前景。
研究内容：1.系统需求分析：对智能物流系统的需求进行分析，明确系统功能和性能指标。
探讨图像识别技术在机械零件质量检测中的运用
探讨图像识别技术在机械零件质量检测中的运用随着科技的不断发展，图像识别技术已经在多个领域得到了广泛的应用，其中就包括机械零件质量检测。
图像识别技术可以通过摄像头或光学传感器获取机械零件的图像信息，并利用人工智能、机器学习等算法对图像进行分析和识别，从而实现对机械零件质量的快速、精准检测。
本文将探讨图像识别技术在机械零件质量检测中的运用。
一、图像识别技术在机械零件质量检测中的优势1. 实时快速图像识别技术可以在极短的时间内对机械零件进行检测，从而实现实时快速的质量判定。
与传统的人工检测方式相比，图像识别技术大大提高了检测效率和速度，减少了人力成本和时间消耗。
2. 高精度精准通过机器学习和深度学习等技术，图像识别系统可以不断优化和提升识别准确度，实现对机械零件质量的高精度精准检测。
这对于一些微小的缺陷或异常情况，图像识别系统也可以进行准确的识别和判定，大大提升了检测的准确性。
3. 自动化智能图像识别技术可以实现对机械零件质量检测的自动化处理，减少了人为干扰和误判的可能性。
而且，图像识别系统还可以根据实际情况不断学习和优化，实现智能化的质量检测过程。
2. 尺寸偏差检测图像识别技术可以利用光学传感器进行机械零件尺寸的测量，实现对尺寸偏差的检测。
通过图像识别系统的算法分析，可以快速准确地判断出机械零件的尺寸是否合格，从而实现对尺寸偏差的自动化检测和判定。
3. 异物检测图像识别技术还可以对机械零件进行异物检测，如金属异物、异物颗粒等。
通过图像识别系统的分析和识别，可以实现对异物的快速检测和定位，提高了质检的全面性和准确性。
三、图像识别技术在机械零件质量检测中的发展趋势1. 深度学习技术的应用随着深度学习技术的不断发展，图像识别系统可以通过大量的数据训练和学习，从而提高对机械零件质量的识别准确度和稳定性。
深度学习技术将成为图像识别系统发展的重要方向，为机械零件质量检测提供更加精准和可靠的技术支持。
2. 多模态信息融合图像识别技术将逐渐向多模态信息融合的方向发展，不仅通过视觉信息进行质量检测，还可以结合声音、温度、震动等多种信息进行综合分析和判定。
基于vision master的机器视觉识别自动化检测方案研究
基于vision master的机器视觉识别自动化检测方案研究摘要：换热器芯体的检测[1]主要是检查其流通板与翅片叠放正确与否。
将机器视觉识别技术应用于换热器芯体叠片的检测，基于vision master研发的换热器芯体的自动化检测的机器视觉识别方案能够高效的完成检测判断，由机器自主完成，适用于大规模工业生产，使换热器芯体的检测完全实现了自动化，极大地提高了检测效率和准确率。
关键词：换热器芯体，机器视觉识别，图像检测Abstrace：The detection of heat exchanger core is mainly to check whether the flow plate and fins are stacked correctly. The machine vision recognition technology is applied to the detection of heat exchanger core lamination. The automatic detection of heat exchanger core based on the machine vision recognition scheme developed byVision Master can efficiently complete the detection and judgment. It is completed by the machine itself and is suitable for large-scale industrial production, so that the detection of heat exchanger core is fully automated. Greatly improve the detection efficiency and accuracy.1、引言近年来，机器视觉识别逐渐成为工业自动化领域的研究热点问题[2]。
探讨图像识别技术在机械零件质量检测中的运用
探讨图像识别技术在机械零件质量检测中的运用随着科技的不断进步，图像识别技术已经在各个领域大显身手，尤其在机械零件质量检测中的应用越来越广泛。
图像识别技术能够通过采集和处理零件的图像数据，快速、准确地对零件的质量进行检测和评估，极大地提高了质量检测的效率和精度，为机械制造行业带来了新的发展机遇和挑战。
本文将探讨图像识别技术在机械零件质量检测中的运用，分析其优势和发展趋势，同时也对该技术的未来发展进行展望。
1.利用图像识别技术实现零件表面缺陷检测传统的零件质量检测通常需要人工目视检查，耗时耗力，并且存在主观性和误判的问题。
而借助图像识别技术，可以通过高分辨率的摄像机和先进的图像处理算法，对零件表面进行全方位、高精度的检测和分析，识别出表面的缺陷、裂纹、气泡等问题，并进行实时报警和处理，大大提高了质量检测的效率和准确性。
2.应用图像识别技术实现零件尺寸测量机械零件的尺寸精度对于整个装配过程和使用性能都具有重要的影响。
传统的尺寸测量需要使用手动测量仪器，耗时且易受人为因素的干扰。
而图像识别技术可以实现对零件尺寸的自动测量和分析，通过图像处理算法可以准确识别出零件的尺寸和形状，大大提高了尺寸测量的效率和准确性。
3.基于图像识别技术的零件缺陷识别与分类针对不同类型的零件缺陷，传统的检测方法需要设计不同的传感器和检测仪器，而使用图像识别技术可以通过一套综合的系统实现对各种缺陷的识别和分类。
通过训练好的深度学习模型，可以对不同类型的缺陷进行自动识别和分类，极大地提高了缺陷检测的准确性和可靠性。
1.高效快速：图像识别技术可以实现对零件质量的快速检测和分析，大大提高了质量检测的效率和生产效率。
2.精准可靠：通过先进的图像处理算法和深度学习模型，可以实现对零件质量的准确识别和评估，避免了人为因素的干扰和误判。
3.自动化智能：借助图像识别技术，可以实现对整个质量检测过程的自动化和智能化，减少了人工干预，提高了检测的一致性和稳定性。
机电一体化毕业论文
机电一体化毕业论文随着科技的不断发展和进步，机电一体化技术已经成为现代工业生产中不可或缺的一部分。
机电一体化技术的应用，使得工业生产的效率和质量得到了大幅度的提升，同时也带来了很多新的研究课题和挑战。
本文将从机电一体化的概念、应用和发展三个方面，探讨机电一体化毕业论文的写作方法和思路。
一、机电一体化的概念机电一体化是指在机械、电子、计算机等技术的有机结合下，实现机械设备的高效、精准、智能控制的一种技术。
它是一种综合性的技术，涵盖了机械、电子、计算机等多个领域的知识和技术，具有很强的实用性和广泛的应用前景。
二、机电一体化的应用机电一体化技术在现代工业生产中的应用非常广泛，几乎涵盖了所有的领域。
以下是机电一体化技术在几个领域中的应用：1、机械制造领域在机械制造领域中，机电一体化技术被广泛应用于机械设备的改造和升级。
通过将传统的机械设备与电子、计算机等技术相结合，实现了机械设备的自动化控制和智能化管理。
这不仅提高了机械设备的生产效率和质量，同时也降低了工人的劳动强度和生产成本。
2、汽车制造领域在汽车制造领域中，机电一体化技术被广泛应用于汽车的控制系统和发动机的制造中。
通过将电子、计算机等技术应用于汽车的控制系统中，实现了汽车的智能化控制和自动化管理。
这不仅提高了汽车的安全性和舒适性，同时也提高了汽车的燃油经济性和环保性能。
3、智能家居领域在智能家居领域中，机电一体化技术被广泛应用于家居设备的智能化管理中。
通过将家居设备与互联网、物联网等技术相结合，实现了家居设备的远程控制和智能化管理。
这不仅提高了家居设备的便利性和安全性，同时也提高了家居生活的舒适性和环保性。
三、机电一体化的发展随着科技的不断发展和进步，机电一体化技术也在不断的发展和完善。
以下是机电一体化未来发展的几个方向：1、智能化发展随着人工智能技术的不断发展，智能化已经成为机电一体化技术的重要发展方向。
通过将人工智能技术应用于机械设备中，可以实现机械设备的自主控制和智能化管理。
图像识别技术及其在机械零件无损检测中的应用
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图像识别技术及其在机械零件无损检测中的应用
摘要：无损检测法是一种常用的故障诊断技术,故障诊断从本质上来讲就是模式识别问题,而模式识别又可以狭义地理解为图像识别.从介绍图像、图像识别、图像识别过程和图像识别系统的基本概念着手,就几种常用图像识别方法的原理和特点进行比较,给出了CCD图像获取系统的组成.最后,结合发动机曲轴的一种自动磁粉探伤系统实例,对系统的图像处理和识别流程进行详细的讨论,并针对一般无损检测系统难以满足曲轴的检测要求和精度要求的状况,提出经过改进的一种适用于曲轴的'整体无损检测系统.该系统有助于高效和完整地获取整个曲轴的图像,提高图像信息的质量,从而提高发动机曲轴表面缺陷检测的准确性和可靠性. 作者：岳文辉肖兴明唐果宁 YUE Wen-hui XIAO Xing-ming TANG Guo-ning 作者单位：岳文辉,YUE Wen-hui(中国矿业大学机电工程学院,徐州,221008;湖南科技大学机电工程学院,湘潭,411201)
肖兴明,XIAO Xing-ming(中国矿业大学机电工程学院,徐州,221008)
唐果宁,TANG Guo-ning(湖南科技大学机电工程学院,湘潭,411201)
期刊：中国安全科学学报ISTICPKU Journal：CHINA SAFETY SCIENCE JOURNAL 年，卷(期)：2007, 17(3) 分类号：X941 关键词：图像识别无损检测图像处理图像获取故障诊断。
机电一体化专业毕业设计
机电一体化专业毕业设计随着科技的快速发展，机电一体化专业的重要性日益凸显。
毕业设计是该专业学生将所学知识应用于实际工程的重要环节，旨在培养学生的独立思考能力、创新能力和实践能力。
本文以机电一体化专业毕业设计为研究对象，探讨其重要性和实施策略。
一、机电一体化专业毕业设计的重要性1、理论知识与实践能力的结合机电一体化专业毕业设计是理论知识与实践能力结合的典范。
通过毕业设计，学生可以将所学的机电一体化理论知识运用到实际工程项目中，从而加深对专业知识的理解。
同时，毕业设计也锻炼了学生的实践能力，提高了他们的专业技能。
2、创新能力和独立思考能力的培养机电一体化专业毕业设计鼓励学生发挥创新精神，独立思考解决问题。
在毕业设计过程中，学生需要运用所学知识对工程实际问题进行深入研究，提出创新性的解决方案，从而培养了他们的创新能力和独立思考能力。
3、工程素养的提升机电一体化专业毕业设计要求学生具备较高的工程素养。
在毕业设计过程中，学生需要遵循工程规范，工程实际问题，从而培养了他们的工程素养。
这对于他们未来的职业发展具有重要意义。
二、机电一体化专业毕业设计的实施策略1、选题与实际工程相结合选题是机电一体化专业毕业设计的关键环节。
教师应引导学生选择与实际工程相结合的课题，确保设计的课题具有实际意义和应用价值。
这有助于激发学生的学习兴趣和动力，提高他们的实践能力。
2、强化指导教师的作用指导教师在机电一体化专业毕业设计中起着至关重要的作用。
他们应具备丰富的实践经验和较高的学术水平，以便对学生进行有效的指导。
同时，指导教师还需要学生的思想动态和学习进度，帮助他们解决困难和问题。
3、注重团队协作和交流机电一体化专业毕业设计通常需要多个学生进行团队协作。
教师应注重培养学生的团队协作能力，鼓励他们互相交流、分享知识和经验。
这有助于提高学生的综合素质和创新能力。
4、完善评价体系和反馈机制评价体系和反馈机制是机电一体化专业毕业设计的重要组成部分。
基于双目视觉的机械零件位姿检测系统研究
算法实现：使用编 程语言实现算法， 并进行测试和验证
算法评估：对算法 进行评估，比较与 其他算法的优劣
测试目的：验证机械零件位姿 检测系统的准确性和可靠性
测试环境：实验室和实际生产 线
测试方法：对比实验、重复测 试和异常测试
测试结果：高准确率和低误差 率
相机标定是确定相机内 部参数和外部参数的过 程，通过标定可以获得 相机的高精度模型。
双目立体标定：确定左右相机之间的相对位置和姿态，以及基线距离等参数
优化算法：采用优化算法对标定结果进行优化，提高标定精度
优化算法：采用先进的优化算法，提高标定精度和速度 参数调整：根据实际情况调整相机参数和标定板规格，提高标定效果 多视角标定：采用多视角标定方法，提高标定结果的稳定性和可靠性 实践应用：将双目视觉系统应用于实际生产中，不断优化和改进系统性能
常见的相机标定方法包括 张氏标定法、两步法等， 这些方法都需要使用已知 尺寸和位置的标定板作为 参照物。
相机标定的精度直接影 响到双目视觉系统的测 量精度，因此需要进行 高精度的相机标定。
在进行相机标定时，需 要注意消除相机的畸变， 以提高标定精度和双目 视觉系统的测量精度。
相机内参标定：确定相机内部参数，如焦距、光心等 相机外参标定：确定相机相对于标定物的位置和姿态
触、低成本
挑战：光照条 件、目标遮挡、 复杂背景、实
时性
硬件部分：包 括双目视觉相 机、机械零件、
标定板等
软件部分：包 括图像采集、 预处理、特征 提取、位姿计
算等模块
算法部分：采 用基于特征匹 配的位姿计算 方法，实现机 械零件的位姿
检测
应用部分：将 位姿检测结果 应用于机械零 件的自动化装 配和质量控制
机器视觉技术及其在机械制造自动化中的应用
机器视觉技术及其在机械制造自动化中的应用机器视觉技术是近年来快速发展的一种先进技术，它通过对图像进行处理和分析，实现对目标的识别、检测和测量，为人们带来了许多便利和效率提升。
在机械制造自动化领域，机器视觉技术的应用已经得到了广泛的推广和应用。
本文将就机器视觉技术的原理和应用进行介绍，并重点探讨它在机械制造自动化中的作用。
一、机器视觉技术的原理机器视觉技术的基本原理是通过图像传感器获取目标的图像信息，然后通过图像处理和分析算法对图像进行处理，最终实现对目标的识别、检测和测量。
其核心技术包括图像采集、图像处理、特征提取和目标识别等。
1. 图像采集图像采集是机器视觉技术的第一步，通常通过摄像头等图像传感器获取目标的图像信息。
图像的质量和清晰度对后续的图像处理和分析至关重要，因此图像采集设备的选用对于机器视觉系统的性能至关重要。
2. 图像处理图像处理是机器视觉技术的核心环节，它包括对图像进行滤波、边缘检测、灰度变换和直方图均衡化等操作，以提取图像中的有用信息并减少噪声干扰。
图像处理的质量直接影响了后续的特征提取和目标识别的准确性。
3. 特征提取特征提取是机器视觉技术的重要环节，通过对图像进行特征提取，可以将目标的不同特征用数字化的方式表示出来，为后续的目标识别和测量提供基础。
常用的特征包括边缘、纹理、形状、颜色等。
4. 目标识别目标识别是机器视觉技术的最终目的，通过对图像的特征进行比较和匹配，可以实现对目标的识别和分类。
目标的识别通常是通过机器学习和模式识别算法实现的，包括支持向量机、神经网络、决策树等。
机器视觉技术在机械制造自动化中具有广泛的应用，其主要包括以下几个方面：1.产品检测和质量控制在机械制造过程中，产品的质量控制是非常重要的一环。
传统的质量检测通常需要大量的人力和时间成本，而且容易受到人为因素的影响。
而机器视觉技术可以通过对产品图像进行分析，实现对产品表面缺陷、尺寸偏差、装配不良等缺陷的自动检测和分类，大大提高了产品的检测速度和准确性。
基于机器视觉的物品识别与抓取技术研究
基于机器视觉的物品识别与抓取技术研究随着计算机技术的飞速发展，机器视觉技术受到了越来越广泛的关注和应用。
其中，基于机器视觉的物品识别与抓取技术更是备受关注，被广泛应用于生产制造、仓储物流等领域。
一、机器视觉的基本原理机器视觉是指借助计算机和数字图像处理技术来实现对实际场景中物体的感知和理解。
其基本原理如下：1.采集图像：通过摄像头等设备对实际场景进行图像采集。
2.预处理图像：将采集到的图像进行去噪、增强等预处理工作。
3.特征提取：提取图像中的关键特征，如图像中的轮廓、颜色、纹理等。
4.分类识别：将提取到的特征与训练好的分类器进行匹配，实现对物品的分类和识别。
5.抓取操作：根据物品的位置和属性信息，实现对物品的抓取操作。
二、基于机器视觉的物品识别与抓取技术研究为了实现对实际场景中物品的识别与抓取操作，需要结合各种技术手段，例如：1.深度学习：深度学习是近年来兴起的一种机器学习技术，通过神经网络模拟人脑的学习过程，实现对图像特征的自动学习和抽取。
2.机器人控制：机器人控制是指通过计算机对机器人进行控制，实现机器人的运动、抓取等操作。
3.机械臂设计：机械臂是一种具有多自由度的机器人机构，通过机械臂的设计可以实现对物品的精确抓取和操作。
4.3D打印技术：3D打印技术可以实现对机械臂等机构的快速制造和部署。
通过各种技术手段的有机结合，可以实现对实际场景中物品的自动识别和抓取操作。
例如，可以在生产制造流水线上应用该技术，实现对零部件的自动识别和抓取，在提高生产效率的同时，也能够降低成本和提高安全性。
三、机器视觉在未来的应用前景随着机器视觉技术的不断发展和逐步成熟，其应用前景也越来越广阔。
未来，基于机器视觉的物品识别与抓取技术将得到广泛应用于：1.制造业：通过对制造流程的自动化控制和优化，提高生产效率和降低生产成本。
2.物流仓储：通过对物品的自动识别和抓取，实现物流仓储业务的高效、精准管理。
3.智能家居：通过对家居场景的自动识别和把握，实现智能家居的自动化控制和智能化服务。
基于无损检测的机械零件缺陷识别算法研究
基于无损检测的机械零件缺陷识别算法研究随着工业技术的进步和自动化设备的广泛应用，机械零件的安全性和可靠性要求也越来越高。
而机械零件在长时间使用后，由于外部环境的影响或者内部工艺问题，可能会产生一些隐性的缺陷。
这些缺陷有时候难以直观地观测到，因此需要借助无损检测技术来进行准确识别。
现如今，基于无损检测的机械零件缺陷识别算法得到了广泛关注和研究。
这些算法可以通过对零件进行X射线、超声波、红外线等无损检测手段获取的数据的分析和处理，来判断零件是否存在缺陷。
在这方面的研究中，一种常用的算法是用图像处理技术来分析无损检测图像。
首先，通过无损检测设备获取的图像会包含丰富的信息，但同时也存在干扰和噪声。
接着，算法会采用滤波和增强等图像处理算法来去除噪声，提高图像的质量和清晰度。
然后，借助特征提取技术，算法会从处理后的图像中提取出一些与缺陷相关的特征，比如纹理、边缘和颜色等。
最后，通过机器学习或者神经网络等方法，将提取到的特征与已知的缺陷样本进行对比和匹配，从而识别出零件是否存在缺陷。
除了图像处理算法，还有一种常见的算法是基于信号处理的方法。
这种方法主要利用无损检测设备获取的信号，比如超声波信号或电磁信号等，来分析零件的状态。
首先，算法会对信号进行滤波和功率谱分析等处理，以降低噪声和提取信号中的有用信息。
接着，算法会利用特征提取算法来从信号中提取与缺陷相关的特征，比如频率、幅度和相位等。
最后，通过与已知的缺陷特征进行对比和匹配，算法可以判断零件是否存在缺陷。
从上述两种算法可以看出，基于无损检测的机械零件缺陷识别算法在实际应用中具有广泛的应用前景。
这些算法不仅可以提高零件的安全性和可靠性，还可以降低由于缺陷导致的事故和损失。
然而，这些算法还存在一些挑战和改进的空间。
比如，如何提高算法的准确性和稳定性，如何处理复杂和多变的环境干扰，以及如何降低算法的计算复杂度等等。
在未来的研究中，可以探索一些新的思路和方法。
比如，可以利用深度学习的技术来提高算法的准确性和鲁棒性。
《基于深度学习的工件缺陷检测系统研究与设计》
《基于深度学习的工件缺陷检测系统研究与设计》一、引言随着制造业的快速发展，工件质量检测成为生产过程中的重要环节。
传统的工件缺陷检测方法主要依赖于人工视觉和经验判断，不仅效率低下，而且易受人为因素影响。
近年来，深度学习技术的崛起为工件缺陷检测提供了新的解决方案。
本文旨在研究并设计一个基于深度学习的工件缺陷检测系统，以提高检测效率和准确性。
二、深度学习在工件缺陷检测中的应用深度学习是一种模拟人脑神经网络的工作方式，通过大量数据的训练和学习，可以自动提取和识别图像、语音、文本等信息的特征。
在工件缺陷检测中，深度学习可以通过训练模型自动学习和识别工件表面的缺陷特征，从而实现高精度的缺陷检测。
三、系统设计1. 硬件设备系统硬件设备主要包括工业相机、光源、工控机等。
工业相机负责捕捉工件表面的图像，光源提供合适的照明条件，工控机则负责运行深度学习算法和进行图像处理。
2. 软件设计软件设计是本系统的核心部分，主要包括图像预处理、特征提取、模型训练和缺陷检测四个模块。
（1）图像预处理：对工业相机捕捉到的图像进行去噪、增强等预处理操作，以提高图像质量。
（2）特征提取：通过深度学习算法自动提取工件表面的缺陷特征。
常用的深度学习模型包括卷积神经网络（CNN）、生成对抗网络（GAN）等。
（3）模型训练：利用大量标注的工件图像数据对模型进行训练，使模型能够学习和识别各种缺陷特征。
（4）缺陷检测：将训练好的模型应用于实际检测中，对工件表面的缺陷进行自动识别和判断。
四、系统实现1. 数据采集与标注为了训练模型，需要大量的标注工件图像数据。
数据采集与标注是本系统的关键步骤，需要严格按照要求对图像进行标注和分类。
2. 模型训练与优化利用采集的标注数据对深度学习模型进行训练，通过调整模型参数和优化算法，提高模型的检测精度和速度。
同时，需要对模型进行定期的更新和优化，以适应不同类型和规模的工件缺陷检测任务。
3. 系统集成与测试将训练好的模型集成到实际检测系统中，对系统进行全面的测试和验证。
机器人分拣系统的设计与控制技术研究
机器人分拣系统的设计与控制技术研究随着科技的不断进步和人们对生活质量的需求不断提高，机器人逐渐成为了产业升级和生活智能化的重要推手。
机器人分拣系统是一项运用机器人技术，替代人工将物料进行分类、识别、分拣等动作的自动化装备，适用于各类物料、零部件、工具等领域，具有高效、精度高、安全等优势。
本文将就其设计与控制技术进行深入分析。
一、机器人分拣系统的结构与工作原理机器人分拣系统通常由物料传输系统、分拣机器人、视觉系统、控制系统等部分组成。
其中，物料传输系统主要负责将待分拣的物料送达到机器人操作区域，通常包括传送带、输送线等。
分拣机器人负责根据预设的规则对物料进行分类、分拣、检测等操作，通常包括机械臂、手爪等机构组成。
视觉系统则负责采集物料的图像信息，并对其进行处理和分析，通常包括CCD相机、激光测量仪等。
控制系统则是整个机器人分拣系统的大脑，负责监控和控制各个部分的运行，根据外部指令或内部算法进行逻辑判断和调配。
机器人分拣系统的工作原理通常可以分为以下几个步骤：首先，物料被送至机器人操作区域，视觉系统开始采集物料的图像信息。
其次，利用机器学习和优化算法，视觉系统将物料信息与预设规则进行比对和分析，确定需要进行的分拣动作。
然后，控制系统发出指令，分拣机器人通过机械臂、手爪等机构实现物料的分类、检测、移位等操作。
最后，分拣完毕的物料被送至目标储存位置或下一步操作区域，机器人分拣系统开始进入下一轮操作。
二、机器人分拣系统的设计在机器人分拣系统设计中，根据具体应用场景和物料特性进行正确的机器人选择和定制非常重要。
首先，需要根据物料的种类、尺寸、重量等特性，选择合适的机器人品牌和型号，机器人分拣系统的负载能力和操作灵活度直接影响整个系统的稳定性和效率。
其次，在选定机器人后，需要对其进行设计和定制，例如机械臂的长度、手爪的形状、视觉系统的分辨率等等都需要根据具体场景进行优化，保证机器人分拣系统的无误和高效。
除此之外，机器人分拣系统的安全性设计也是至关重要的一个方面。
探讨图像识别技术在机械零件质量检测中的运用
探讨图像识别技术在机械零件质量检测中的运用【摘要】本文探讨了图像识别技术在机械零件质量检测中的应用。
在引言中介绍了背景、研究意义和研究目的，正文部分包括图像识别技术概述、机械零件质量检测现状、图像识别技术在机械零件质量检测中的应用案例、技术优势与挑战以及未来发展方向。
最后在结论部分总结了研究成果，展望了未来发展趋势，并提出了推广应用建议。
通过本文的研究，可以看出图像识别技术在机械零件质量检测中具有很大潜力，可以提高效率、减少人为错误，并为未来的智能制造发展带来更多可能性。
【关键词】机械零件、质量检测、图像识别技术、应用案例、技术优势、挑战、发展方向、结论总结、研究展望、推广应用建议1. 引言1.1 背景介绍随着工业化的快速发展，机械零件的生产和质量检测变得越来越重要。
传统的机械零件质量检测方法通常需要大量人力投入，且容易受主观因素的影响，导致检测结果的准确性和一致性存在一定的问题。
如何借助先进的技术实现自动化、高效率的机械零件质量检测成为了研究的热点之一。
本文旨在探讨图像识别技术在机械零件质量检测中的运用，分析其优势和挑战，以及未来的发展方向。
通过本研究，我们将为提高机械零件质量检测的准确性和效率提供理论支持和实践指导。
1.2 研究意义机械零件质量检测一直是制造业中的重要环节，对产品质量的控制和提升起着关键作用。
传统的机械零件质量检测方式存在着人力成本高、效率低、容易出现漏检和误检等问题，而图像识别技术的引入，可以有效提高检测的精度和效率。
研究图像识别技术在机械零件质量检测中的应用具有重要意义。
通过深入探讨和研究，不仅可以为制造业提供更加高效、准确的质量检测方案，还可以推动机械制造行业向智能化、自动化方向发展。
这对于提升我国制造业整体竞争力和实现智能制造战略目标都具有重要意义。
1.3 研究目的研究目的是通过对图像识别技术在机械零件质量检测中的应用进行深入探讨，探索其在提高机械零件质量检测效率、减少人为误差、降低成本等方面的作用。
小波与BP神经网络在零件识别应用中的研究
小波与 Ｂ Ｐ神 经 网 络 在 零 件 识 别 应 用 中 的研 究
何 春香 ， 刘 泊
（ 哈尔滨理 工大学 测控技术 与通信工程学院 ， 黑龙江 哈尔滨 １０ ４ ） ５０ ０
摘
要： 针对 目前在 线零件 识别 系统在速 度和精 确度 上存在 的缺 陷 ， 用小波 多尺度边缘检 测 采
Ｋｅ ｒ ｓ： ａ ｅｅ ｒｎｓｏ ｍ ；ｍｕ ｓ ａｅ；ｅ ｇ ｅ ｅ ｔ ｎ；ｎ ｕ ａ ｅｗｏ ｋ ｙ ｗｏ ｄ Ｗ ｖ ｌｔｔａ ｆ ｒ ｈｉｃ ｌ ｄ ｅ ｄ ｔｃｉ ｏ ｅ ｒ ｌｎ ｔ ｒ
于其 地 方法而 言 ， 图像经 小 波 分 析后 其 特征 更 加 明
１ 引 言
识别系统研究 ， 目前识别的方法有很多种， １ 研 文［ ］
究 了基 于 数 字 图 像 轮 廓 特 征 的 机 械 零 件 识 别 ； 文
２ 图像 的预处理和特征提取
识别系统主要包括 图像信息获取 、 图像预处理 、 特 征提取 、 分类识 别 四大部分 ， 统基 本 原理 如 图 ｌ 系
技术， 合 Ｂ 结 Ｐ神经 网络的识 别 系统 ， 出了一种 新的基 于 小波和 Ｂ 提 Ｐ神 经 网络的 零件 识 别技 术。 实
验 结果表 明 ， 方法不仅提 高了识别 准确 率 ， 该 还使 目标 识别 具有更好 的抗噪 能 力．
关键词 ： 波变换 ；多尺度 ； 缘检 测 ； 经 网络 小 边 神 中 图分 类号 ： Ｐ ９ ． Ｔ ３ １４ 文 献标 识码 ： Ａ 文章编 号 ：１０ — ６ ３ ２ ０ ） ５ ０ ５ — ４ ０ ７ ２ ８ （０ ８ ０ — ０ ０ ０
（ ｃｏｌ ｆ ａｕｅ ｏ ｔｌ ｅｈ ｏ ｇ ｎ ｏ ｕ ｉ ｔｎＥ ｇｎｅ ｎ ，Ｈ ｒｉ Ｕ ｉ ｒｉ ｆ ｃ ｎｅａｄＴｃ ｎｌ ｙ ａｂｎ１０４ ，Ｃ ｉａ Ｓ ｈｏ Ｍｅｓｒ —ｃｎｒ ｃｎｌ ｙａｄＣ ｍｍ ｎｃ ｉ ｎｉｅｒ ｇ ａｂｎ ｎｖ ｓｙｏ ｉ ｃ ｎ ｅｈｏｏ ，Ｈ ｒｉ ５０ ０ ｈｎ ） ｏ ｏＴ ｏ ａｏ ｉ ｅ ｔ Ｓｅ ｇ
基于图像识别的机械装配零件检测研究
基于图像识别的机械装配零件检测研究引言：随着科技的不断进步和生产需求的增加，机械装配零件的质量检测变得愈发重要。
传统的零件检测方法以人工目视为主，这种方法不仅费时费力，还容易受到人为因素的影响，因此需要引入自动化技术来提高检测效率和准确性。
本文将讨论基于图像识别的机械装配零件检测的研究现状、方法和应用前景。
一、图像识别技术在机械装配零件检测中的应用随着人工智能和计算机视觉技术的发展，图像识别技术在机械装配零件检测中得到广泛应用。
通过将装配零件的图像输入计算机系统，系统可以对图像进行处理和分析，以判断零件是否达到要求的标准。
图像识别技术的应用可以使机械装配零件检测变得更加快速、准确和可靠。
二、基于图像识别的机械装配零件检测方法1. 图像预处理在进行图像识别之前，首先需要对图像进行预处理，以消除噪声、增强图像的对比度和清晰度。
常用的图像预处理方法包括滤波、直方图均衡化和边缘检测等。
2. 特征提取特征提取是图像识别的关键步骤，其目的是从图像中提取出对物体进行区分的有效信息。
常用的特征提取方法包括SIFT（尺度不变特征变换）、HOG（方向梯度直方图）和CNN（卷积神经网络）等。
3. 分类和识别在特征提取之后，可以利用分类器对不同的特征进行分类和识别。
常用的分类器包括SVM（支持向量机）、KNN（K-最近邻算法）和深度学习模型等。
三、基于图像识别的机械装配零件检测的应用案例1. 精密零件检测图像识别技术可以被应用于检测精密零件的尺寸和表面缺陷，以确保零件的质量稳定。
2. 装配错误检测通过对装配过程的图像进行识别，可以及时发现装配错误，提高产品质量，并减少了因错误装配而造成的推迟和成本。
3. 零件分类通过图像识别技术，可以将装配零件进行分类和识别，从而提高装配的效率和准确性。
四、基于图像识别的机械装配零件检测技术的挑战和前景尽管图像识别技术在机械装配零件检测中已经取得了一定的成功，但仍然存在一些挑战。
例如，不同光照条件下的图像差异、多种材料和复杂结构的装配零件等，都会对图像识别的准确性产生影响。
机器视觉技术在机械工程中的应用研究
机器视觉技术在机械工程中的应用研究近年来，机器视觉技术在机械工程领域的应用研究取得了长足的进展。
机器视觉技术是一种通过计算机视觉和图像处理技术实现自动控制的技术，能够模拟人类的视觉系统，对图像进行处理和分析，从而实现对物体的检测、识别、测量等功能。
在机械工程中应用机器视觉技术，可以提高生产效率、优化产品质量、降低成本，并具有广阔的应用前景。
首先，机器视觉技术在机械工程中的应用最直接的就是在生产线上进行产品质量检测。
在传统的生产线上，需要大量的人力去进行产品的质量检测，效率低下且难以保证一致性。
而引入机器视觉技术后，可以通过相机等设备对产品进行拍摄，并对图像进行处理和分析，从而实现对产品质量的快速检测。
这不仅提高了检测的准确性和稳定性，还大幅度提高了生产效率。
其次，机器视觉技术在机械工程中的应用还涉及到产品的测量和定位。
在机械制造中，对产品进行精确的测量和定位是非常重要的，而机器视觉技术能够快速、精确地对产品进行测量和定位。
通过对产品的图像进行处理和分析，可以获取产品的尺寸、形状等信息，并可以实现对产品的自动定位。
这不仅可以提高产品的加工精度，还能够减少误差，降低生产成本。
此外，机器视觉技术还可以在机械工程中实现对物体的自动识别和分类。
在一些工业装配线中，需要对不同的零件进行自动分类和分拣，传统的方法需要通过机械手等设备进行操作，操作成本高且容易出错。
而机器视觉技术可以通过对物体的图像进行处理和分析，实现对物体的自动识别和分类，从而实现自动化操作。
这不仅提高了生产效率，还减少了人力资源的消耗。
此外，机器视觉技术还可以在机械工程中应用于机器人系统的控制。
机器人系统是目前机械工程领域的热点研究方向之一，而机器视觉技术在机器人系统的控制中具有重要的作用。
通过引入机器视觉技术，机器人可以实现对环境的感知和识别，从而更好地适应复杂的工作环境。
例如，在工业生产线上，机器人可以通过机器视觉技术实现对产品的自动抓取和组装，大大提高了生产效率和产品质量。
工程图纸识别与理解的研究现状分析
工程图纸识别与理解的研究现状分析工程图纸识别与理解是工程项目中的重要环节，对于工程建设、维护、改造等方面具有至关重要的意义。
随着计算机技术的发展，自动化识别与理解工程图纸成为可能，大大提高了工程效率和准确性。
本文将分析目前工程图纸识别与理解的研究现状，探讨各种方法和技术的优缺点，并展望未来研究趋势和发展方向。
工程图纸识别与理解的研究方法主要涵盖了图像处理、计算机视觉、深度学习等领域的多种技术。
其中，以下几点值得：图像处理技术：通过一系列图像处理算法，如滤波、边缘检测、形态学处理等，提取工程图纸中的特征信息，为后续识别与理解提供基础数据。
计算机视觉技术：利用计算机视觉技术，如目标检测、图像分割等，对工程图纸中的各种元素进行定位和分类，从而实现自动化识别与理解。
深度学习技术：深度学习技术通过大规模数据训练，使得模型具备了较强的学习和推断能力。
利用深度学习模型，如卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）等，可以进一步提高工程图纸识别与理解的准确性和效率。
各种方法和技术都有其优缺点。
图像处理技术算法简单、易实现，但面对复杂的工程图纸时，难以提取出完整的特征信息。
计算机视觉技术能够准确定位和分类工程图纸中的元素，但面对复杂背景和噪声时，效果不佳。
深度学习技术可以实现高度自动化的识别与理解，但需要大量数据进行训练，且对硬件资源要求较高。
未来工程图纸识别与理解的研究趋势将朝着以下几个方向发展：多学科融合：未来的研究将进一步融合图像处理、计算机视觉、深度学习等多个领域的技术，以解决工程图纸识别与理解中的复杂问题。
数据驱动：随着数据采集和标注技术的进步，未来的研究将更加注重数据的获取和利用，通过大规模数据训练出更精准的模型。
模型优化：针对现有模型的不足，未来研究将不断优化模型结构、调整参数和方法，以提高工程图纸识别与理解的准确性和效率。
端到端解决方案：未来的研究将致力于提供端到端的解决方案，从数据采集到识别、理解、生成等各个环节都实现高度自动化和智能化。
基于机器视觉的零件表面缺陷检验系统开发
基于机器视觉的零件表面缺陷检验系统开发摘要进入21世纪科技的快速发展，工业设备多实现自动化，机器代替了人工，智能化成为一种不可避免的事情。
但在工件检测方面，目前仍以人工为主。
为了实现智能化检测，人们开始了基于机器视觉的检测与研究。
传统的人工检测在现代工业存在些许问题，在零件检测中需要提出更好的检测方法。
本文搭建机器视觉检测成像系统，主要的工作原理是：将待测零件放在工作平台上，在特定的光照环境下，通过相机和镜头所组成的图像摄取装置对目标物体进行拍摄，将所拍摄的图像转换成图像信号并传输给图像采集卡，再由图像采集卡传输给图像处理系统。
本文以工件为研究对象，利用东北大学数据集对模型进行训练，以及通过对机器视觉检测成像的研究，搭建一组基于机器视觉的检测装置。
本文研究内容主要分为两个部分：机器视觉成像系统和零件表面缺陷检验结果与分析。
关键词：深度学习；机器视觉；零件表面缺陷；目标检测第一章前言1.1研究背景及意义工业生产过程中，对零件的测量方式分为接触式测量方式和非接触式测量方式。
日常使用最为频繁的就是接触式测量，但存在效率低和精度不高的问题，同时对人力的需求大。
由于市面上常规的测量方法存在问题，因此本文致力于研究新的检测方法。
机器视觉为非接触式测量提供了一种既满足精度又可控制成本的检测方式。
1.2 机器视觉1.2.1 YOLO发展史YOLO是一个end-to-end的目标检测卷积神经网络，属于单阶段目标探测器且依赖于不同尺度的锚框。
YOLO算法具体流程为：输入一个图像，利用特征提取网络CSP提取其特征，输出其特征图；将图像分割成数个网格单元；使用当前目标中心坐标所属的网络单元即特征上的锚框来预测当前目标，并输出预测特征图。
1.3本文研究及结果本文以零件为研究对象，通过对机器视觉检测成像的研究，搭建一组基于机器视觉的检测装置。
本文研究内容主要分为两个部分：机器视觉成像系统和零件表面缺陷检验结果与分析。
第二章YOLOv5算法的应用2.1 YOLOv5模型YOLO模型是一种快速的对象检测模型，与同期的出现网络模型相比，在同等空间尺寸下更加强大，且随着模型的迭代演变，模型的检查也更加稳定。
《基于深度学习的工件缺陷检测系统研究与设计》
《基于深度学习的工件缺陷检测系统研究与设计》一、引言随着制造业的快速发展，工件质量检测成为生产过程中的重要环节。
传统的工件缺陷检测方法主要依赖于人工视觉和经验判断，不仅效率低下，而且容易受到人为因素的影响，导致检测结果的不稳定。
为了解决这一问题，本文提出了一种基于深度学习的工件缺陷检测系统，旨在提高工件检测的准确性和效率。
二、深度学习在工件缺陷检测中的应用深度学习是一种模拟人脑神经网络工作的机器学习方法，具有强大的特征学习和表达能力。
在工件缺陷检测中，深度学习可以通过训练大量的图像数据，自动学习和提取图像中的特征，从而实现高精度的缺陷检测。
三、系统设计（一）系统架构设计本系统采用模块化设计，主要包括数据预处理模块、深度学习模型训练模块、工件图像检测模块和结果输出模块。
其中，数据预处理模块负责对原始图像进行预处理，如去噪、归一化等；深度学习模型训练模块负责训练和优化缺陷检测模型；工件图像检测模块负责对工件图像进行检测；结果输出模块负责将检测结果以可视化形式展示。
（二）数据预处理数据预处理是提高工件缺陷检测准确性的关键步骤。
本系统采用的数据预处理方法包括去噪、归一化、裁剪和标注等。
其中，去噪可以去除图像中的噪声和干扰信息，归一化可以使图像的像素值在一定的范围内，便于模型的训练。
此外，本系统还采用了数据增强技术，通过旋转、翻转、缩放等方式增加训练样本的多样性。
（三）深度学习模型选择与训练本系统采用了卷积神经网络（CNN）作为缺陷检测模型。
在模型选择上，我们采用了残差网络（ResNet）作为特征提取器，搭配全卷积网络（FCN）进行缺陷识别和定位。
在模型训练过程中，我们采用了大量的工件图像数据，通过反向传播算法优化模型的参数，使模型能够更好地学习和提取图像中的特征。
（四）工件图像检测与结果输出在工件图像检测过程中，我们将预处理后的工件图像输入到已训练好的模型中，模型会自动对图像进行特征提取和缺陷识别。
对于识别出的缺陷，系统会以可视化形式在工件图像上标注出来，并输出详细的检测报告。
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∑xf ( x , y)
∑ 式中 x
=
m10 m00
=
( x , y) ∈c
f ( x , y)
( x , y) ∈c
∑Байду номын сангаасf ( x , y)
∑ y
=
m01 m00
=
( x , y) ∈c
f ( x , y)
( x , y) ∈c
p , q = 0 ,1 ,L
规格化的边界矩定位为
ηpq = μpqΠμ0p0+ q + 1
·22· 煤 炭 技 术 第 25 卷
波 (加权组合) 作为 F2 的输入 ,而自上而下的自适应 滤波 Zji 则充当了学习期望的角色 。
调整子系统可以确定候选模式与输入模式是否 匹配 。F2 的候选模式向 F1 反馈学习期望 Zji ,在 F1 中计算 Zji 与输入模式的匹配度 ,然后调整子系统将 匹配度与一固定门限比较 ,确定输入是否属于 F2 的 候选模式 ,若是 , Zij 与 Zji 重新学习以包含输入信息 ; 若不是 ,调整子系统即向 F2 发出重置信号 ,F2 重新 搜索其它模式 。学习结果存储于 Zij 和 Zji 中 ,以保 持长期记忆 。
Study on the Recognition System of Mechanical Accessories
ZHANG Xiao - hong
(Liaoyang Municipal Equipment Administrative Dept ,Liaoyang 111000 ,China)
Abstract : This system synthesizes the neural network and the relatively edge invariant moment in order to rec2 ognize many mechanical accessories. This system is based on the feature of the relatively edge invariant moment and adopts the ART —2 neural network. This system is high efficient and accurate. It has well developing fore2 ground. Key words :neural network ; edge invariant moment ; mechanical accessory ; pattern recognition
对于离散函数的密度函数 f ( x , y) ,它的 ( p +
q) 阶边界矩的定义 :
∑ mpq =
xpyqf ( x , y)
( x , y) ∈c
式中 p , g = 0 ,1 ,L
中心化边界矩为
∑ μpq =
( x - x) p ( y - y) qf ( x , y)
( x , y) ∈c
ART - 2 神经网络的结构如图 1 所示 。其中 ,注 意子系统包括短期记忆特征表示场 (STM - F1) 和短 期记忆类别表示场 (STM - F2) ,F1 和 F2 之间的连接 通道为自适应长期记忆层 (LTM —Zij ,Zji) 。
特征表示场 F1 的结构包括 3 个独立的子层[1] : 上层接受自上而下的学习期望 ;下层接受处理后的 输入数据 ; 中层则进行自上而下的学习期望与自下
收稿日期 :2006 - 03 - 20 ;修订日期 :2006 - 04 - 12 作者简介 :张晓红 (1971 - ) ,女 ,辽宁凤城人 ,工程师 ,现在辽宁市市政设施管理处从事设备管理工作 。
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0 前言
随着计算机软硬件及信息处理技术的发展 ,模 式识别技术得到日益广泛的研究和应用 。神经网络 具有模拟人类形象思维的特点 ,兼有自组织 、自学习 和记忆的功能 。神经网络模型模拟了人脑神经系统 的工作特点 ,其结构由许多具有非线性变换能力的 神经元组成 ,单元间通过权重系数广泛连接 ,具有大 规模的并行结构 ,信息分布存储于各连接权重系数 中 ,具有很高的容错性和鲁棒性 ,这些是神经网络用 于模式识别的基础 。
基于特征输入的神经网络 ,可以完成从模式空 间经特征空间到类别空间的变换 。同时 ,神经网络 对特征向量的构成也有一定要求 : ①特征向量各分 量能够反映样本的本质特征 ; ②向量维数不可过大 。 由于边界矩具有以上优点 ,所以本文选择了边界矩 作为图像特征 。
1 ART - 2 神经网络学习算法的研究
图 1 ART - 2 神经网络的结构示意图
而上的输入数据的匹配选择 。F1 下层和中层构成 了一个闭合的正反馈回路 。其中标记为 Wi 的神经 元接受输入信号 Ii ,而标记为 Vi 的神经元接受上层 送来的信号 bf ( qi ) 。回路中包括两次规格化运算和 一次非线性变换 ,非线性变换的目的是对小幅度信 号进行抑制 。F1 中层和上层构成了另一个闭合的 正反馈回路 ,其中标记为 Pi 的神经元既接受中层送 来的信号 ui ,又接受 F2 场送来的信号 。在这个回 路中同样也包含两次规格化运算和一次非线性变 换 。类别表示场 F2 的功能是选择竞争优胜者 ,经过 竞争抉择运算得到一个最大输出分量 ,并抑制了其 它的输出 。当有信号输入时 ,F2 迅速产生相应的候 选模式并存储于 F2 中 ,在自适应长期记忆层 LTM 中 ,信号经 F1 处理后 ,通过自下而上的 Zij 自适应滤
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第 25 卷第 2006 年 6
6期 月
煤 炭 技 术 Coal Technology
但文献[ 5 ]提出的边界矩也是连续函数的边界 矩 ,连续函数的边界矩具有平移 、旋转和比例不变 性 ,但图像都是数字形式的 ,即是离散的 ,它只具有 平移不变性和旋转不变性 ,并不具有比例不变性 ,本 文针对这种情况 ,给出了一种新的边界矩形式 ,使其 具有平移不变性 、旋转不变性和比例不变性 。
移 、旋转不变性 ,并不具有比例不变性 ,而是与比例 系数和矩的阶数有关 ,因此 ,本文提出了另外一种边 界矩 ,即相对边界矩 。
对上述 7 个边界矩重新组合 ,得出一组更一般 化的六个边界矩度量 ,即相对边界矩 ,这种边界矩具 有平移 、旋转和比例不变性 。
ψ1 = <2Π<1 ,ψ2 = <3Π<2 <1 ,ψ3 = <4Π<3 ,ψ4 = <5Π<4 ,ψ5 = <6Π<4 <1 ,ψ6 = <7Π<5 。
Vol125 ,No106
Jun ,2006
偏心进给车削非圆截面零件的方法
姚 宇1 , 王斌武2
(1. 鸡西矿业集团公司 机电总厂 , 黑龙江 鸡西 158130 ; 2. 桂林航天工业高等专科学校 , 广西 桂林 541004)
摘 要 :根据非圆截面的成形方法和所需运动 ,从偏心进给车削非圆截面的原理人手 ,介绍了用刀具偏心驱动进给 或工件的偏心运动的方法 ,实现刀具相对工件的往复进给来车削非圆截面的几种装置及其工作原理 。 关键词 :偏心进给 ; 刀具 ; 工件 ; 非圆截面 中图分类号 :TG51 文献标识码 :A 文章编号 :1008 - 8725 (2006) 06 - 0023 - 03
3 图像识别的实验
本文所用的图像采集模块由 Panasonic WV CP230/ G彩色 CCD 摄像机和 DH —CG300 图像采集 卡构成 ,以 Visual C + + 作为平台 ,编制程序进行实 验的 ,下面以轴和垫片为例 (如图 1 所示) 进行识别 实验 。
本文采用上述算法对两个零件进行了实验 ,只
式中 p + q = 2 ,3 ,L
从规格化的二阶矩和三阶矩可以导出一组七个
不变矩 : <1 =η20 +η02 <2 = (η20 - η02 ) 2 + 4η211 <3 = (η30 - 3η12 ) 2 + (3η21 - η03 ) 2 <4 = (η30 +η12 ) 2 + (η21 +η03 ) 2 <5 = (η30 - 3η12 ) (η30 +η12 ) [ (η30 +η12 ) 2 - 3 (η21 +η03 ) 2 ] + (3η21 - η03 ) (η21 + η03 ) [ 3 (η30 + η12 ) 2 - (η21 +η03 ) 2 ] <6 = (η20 - η02 ) [ (η30 + η12 ) 2 - (η21 + η03 ) 2 ] + 4η11 (η30 +η12 ) (η21 +η03 ) <7 = (3η21 - η03 ) (η30 +η12 ) [ (η30 +η12 ) 2 - 3 (η21 +η03 ) 2 ] + (3η12 - η30 ) (η21 + η03 ) [ 3 (η30 + η12 ) 2 - (η21 +η03 ) 2 ] 经证明所定义的 <1 , <2 , <7 的边界矩只具有平
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6期 月
煤 炭 技 术 Coal Technology
Vol125 ,No106
Jun ,2006