摘要：为保证自动焊接的质量,提高焊缝识别的准确性和适应性,提出一种焊缝特征提取的关键点检测方法.基于卷积神经网络设计了焊缝特征提取网络,该网络通过卷积、池化操作提取焊缝特征.将来自深层的特征图进行上采样,最后将深层特征图和浅层特征图相融合,提高焊缝特征提取精度.输出焊缝图像的热力图来预测焊缝特征点位置,实现多种坡口焊缝的识别定位,且不需要非极大值抑制算法,提升了特征提取速度.采集不同的焊缝特征图像,进行网络模型训练.结果表明,焊缝特征点定位均方根误差为0.187 mm,网络模型在焊缝特征点识别任务中检测精度较高,而且适应性和泛化性较强,满足自动焊接的要求.

摘要：为了能够高效率、高质量地铺设防风固沙草方格沙障,进行了小型草方格沙障机器人机械结构创新设计。设计了含有凸轮和双曲柄组合调节机构的开沟装置,解决了开沟装置结构复杂、占用空间大的问题。设计了以散草为原料的输草机构,解决了现有草方格铺设机器只能以草帘为原料进行铺设的不足。制作了样机并测试机构运行稳定性。该机器人能够辅助人工在荒漠中进行草方格沙障的铺设作业,减轻工人繁重的体力劳动,具有铺设效率高、通过性好、铺设质量高等优点。

摘要：在频谱监测工作中,往往需要掌握感兴趣地域内辐射源的频谱占用状态,从而对电磁环境实施有效管控。本文面向频率捷变干扰源设计了一种基于隐马尔可夫模型的频谱占用预测方法。首先,构建了频谱监测场景下面向频率捷变干扰源的频谱占用预测系统方案;进而,采用前向和后向迭代来计算观测序列似然概率,采用BaumWelch算法来估计隐马尔可夫模型参数;最后,通过预测状态概率估计值来判定频谱占用状态。仿真结果表明,本文方法性能良好,能够在仅有观测数据的条件下,对频率捷变干扰源的下一步频谱占用状态进行有效预测。