摘要：为实现水果的精确分级,以苹果为分拣对象,设计了基于机器视觉与BA-BP的苹果分级系统。首先,对实时采集的苹果图像进行预处理,得到轮廓图像,采用改进的Canny边缘检测算法提取苹果轮廓,使用最小外接圆法、颜色模型转换和灰度共生矩阵等方法提取苹果果径、色泽度、圆形度和纹理特征;其次,对采集的训练组数据进行滤波和归一化处理,将处理好的数据输入到BP神经网络模型中,再利用蝙蝠算法对BP网络模型进行优化,完成网络模型的训练;最后,将测试组数据分别输入到完成训练的BA-BP神经网络系统和BP神经网络系统中。结果表明,BA-BP神经网络系统识别准确率达到96%,性能明显优于BP神经网络系统,平均分级时间在1.25 s以内。因此,该系统满足实际生产中对于苹果分级的需求,有助于实现对于苹果品级的准确识别。

摘要：在可穿戴下肢外骨骼助力系统的轨迹跟踪控制研究中,针对系统存在人机交互力耦合,建立了人机耦合高阶动力学模型,提出了一种单自由度下肢外骨骼系统的人机协同控制策略。考虑系统存在的模型误差和外界干扰,采用了干扰观测器对系统总扰动进行动态观测和实时补偿;针对模型参数因人而异且难以准确获取的问题,设计了自适应反步滑模控制器;根据Lyapunov稳定性分析,证明了闭环系统渐进稳定。仿真结果表明系统能够快速准确地跟踪期望轨迹且具有较强的鲁棒性,验证了自适应反步滑模控制器的有效性。

摘要：在路径规划时,为使机器人具有高精度定位能力,应考虑可定位性对规划路径的影响。在经典A^(*)路径规划算法基础上,提出一种改进型A^(*)路径规划方法,在搜索路径过程中考虑可定位性。引入克拉美-罗下界预测任一栅格定位方差的上界,将方差上界转化为定位信息熵描述可定位性。设计全新的代价函数,将可定位性纳入其中以综合评估搜索路径。结果表明:与经典A^(*)算法相比,改进方法所得路径能成功避开可定位性差的区域,使路径规划结果具有更高的实用性。

摘要：目的:解决目前水果分级检测方法效率低、误检率高等问题。方法:以苹果为分拣对象,设计一个基于机器视觉的水果分级系统。对实时采集得到的苹果图像进行预处理,使用改进的Canny边缘检测算法进行边缘提取,通过最小外接圆法拟合边缘坐标得到苹果的横切面半径。将采集到的RGB图像转换为HSI图像,根据H分量范围计算红色区域比例,判断苹果的色泽度。统计区域像素点个数,分别求取苹果的面积和周长,计算出苹果的圆形度。结合苹果果径长度、色泽度和圆形度3个特征值对苹果进行综合分级。结果:50个苹果样本试验结果表明,水果分级系统和人工分拣测量的果径误差范围在±1.5 mm以内,样本颜色特征与苹果实际外观相符,圆度值的大小与实际形状优劣相符。结论:该系统满足实际生产中对于苹果分级的需求,有助于实现苹果品级的准确识别。

摘要：网络通信安全对于计算机编程来说实在处于至关重要的地位,在编程中所选取的编程语言、编程方式都会极大地影响计算机链接到网络的安全。其中Java程序语言因为具有动态性、分布性、安全性等多重特性而受到众多关注,Java语言对网络通信方面的相关设计有些极强的适用性,而且通过Java编程在网络通信安全方面有了极大的提高,有些极其重要的应用价值。

摘要：针对传统工业检测中人工测量工件尺寸存在效率低、精度差等问题,设计了基于机器视觉的圆形垫圈尺寸测量系统。在MATLAB软件中对CCD相机进行尺寸标定,对采集的图像进行灰度处理,使用改进后的Canny自适应迭代阈值算法对图像进行边缘检测,对边缘坐标进行双线性插值并提取亚像素边缘坐标,根据最小二乘法对亚像素边缘坐标进行圆拟合,得到工件内径与外径尺寸。实验结果表明,本系统的测量精度可达到±0.02mm,可应用于圆形工件的视觉测量。

摘要：基于交通安全的考虑,为减少城市道路事故发生,考虑到由于人为疏忽导致的意外,文章采用面向驾驶员的二元模糊控制器进行辅助跟驰系统设计:即获取当前车辆速度和与前车距离,按车辆行驶要求及驾驶员水准进行隶属度函数设计,根据驾驶员及路况信息的多样性,由不同输入得到当前需要作出的操作。该设计可以为驾驶员提供辅助跟驰并起到警醒作用,从而减少人为因素导致的城市道路事故。

摘要：针对传统工业中SOP芯片引脚缺陷检测速度慢、精度低等问题,设计了一个基于机器视觉的SOP芯片引脚缺陷检测系统,通过MATLAB软件调用CCD相机采集芯片图像,采用改进的Canny边缘检测等算法实现引脚边缘的连接,采用连通域标记和灰度投影算法对得到的二值芯片引脚图像进行缺陷检测并完成GUI界面的设计。由实验数据可知,系统对芯片引脚缺陷检测的正确率为99.6%,测量误差在±0.03 mm之内,满足了工业生产中SOP芯片引脚缺陷检测实时性和准确性的需求。

摘要：在充分考虑平衡车功能及性能的基础上,设计了基于STM32单片机载人自平衡车的控制系统。通过MPU6050的加速度计和陀螺仪获取平衡车姿态,选择PID参数控制PWM波输出,从而控制电机的转向及转速,使系统能够达到静态平衡和动态平衡。同时,手机APP通过Wi-Fi完成平衡车遥控功能,增强了平衡车控制的灵活性。

摘要：2020年6月15日,2020中央美术学院本科生"彩虹毕业展"正式上线。11个院系、846位本科毕业生的毕业创作在线上展出,堪称中央美院史上最大规模的本科毕业展。