摘要：为实现永磁间隙吸附式爬壁机器人在复杂空间曲面上的可靠吸附与灵活运动,在分析爬壁机器人复杂空间曲面运行须解决的关键问题的基础上,基于爬壁机器人的多体动力学仿真和样机试验,设计了采用多体柔性吸附系统的间隙吸附式爬壁机器人,即爬壁机器人由轮式移动机构和吸附系统组成.吸附系统安装在轮式移动机构的底盘上,且和壁面是非接触的。吸附系统由多个相互独立的吸附装置构成,每个吸附装置通过具有2转动自由度的连接机构和轮式移动机构连接,并由被动的万向滚动轮部分或完全支撑在壁面上,各吸附装置在吸附力的作用下可自调节相对于壁面的位姿。对多体柔性吸附系统的曲面适应性进行优化。仿真及试验结果表明,多体柔性吸附爬壁机器人可自适应壁面形貌和曲率的变化,它在表面是复杂空间曲面的壁面上运行时的吸附和运动性能接近在平整壁面上运行时的相应性能,吸附可靠且运动灵活。

摘要：为满足水轮机叶片修复对爬壁机器人负载能力和运动灵活性的要求,设计了一种具有强吸附能力的永磁吸附装置。吸附装置吸附于水轮机叶片表面时,吸附装置和叶片表面之间有一定的气隙(非接触的),以减小爬壁机器人的运行阻力。非接触吸附装置由多个吸附单元组成,吸附单元之间按照一定方式进行耦合,吸附单元由永磁体和轭铁组成。运用有限元方法,建立吸附装置磁场数值计算模型,对吸附单元关键结构参数及吸附单元间耦合方式进行了分析和优化设计。实验结果表明,该吸附装置在气隙为6.2mm的情况下能提供2400N的吸附力,吸附装置自重小,吸附能力强,适用于曲率半径在1.5m以上的导磁壁面。

摘要：设计一种具有曲面自适应功能的、用于水轮机叶片坑内修复机器人的爬壁式永磁吸附移动平台。对移动平台设计中须解决的移动灵活性和吸附能力间的矛盾及复杂空间曲面自适应问题进行分析。为解决移动和吸附的矛盾,提出永磁非接触吸附轮式移动方案。移动平台采用差动驱动的轮式移动机构,吸附力由和壁面非接触的、具有一定气隙的多个永磁吸附装置提供。各吸附装置通过具有3转动自由度的曲面自适应机构和移动机构底盘连接,这使移动平台可用于表面是复杂空间曲面的水轮机叶片表面。研制移动平台样机,试验结果表明移动平台负载能力强,超过80 kg,可原地转向,运动灵活性好,具有较好的复杂空间曲面自适应能力,能够满足水轮机叶片坑内修复的需要。

摘要：为了实现强噪声、弱光照、低对比度条件下的机场道面细小裂缝检测,设计了基于深度图像的机场道面裂缝检测算法;将采集到的深度图像划分成多个网格,并对每个网格进行扩充,获得了局部道面区域;针对每个网格区域,基于随机抽样一致算法进行局部三次曲面构建和优化估计;在此基础上,在全局尺度下融合全部网格区域的曲面模型,生成整个图像采集区域道面的全局曲面模型;利用全局曲面模型与原始深度图像之间的差值图像,采用自适应阈值方法分割出候选裂缝像素,并利用裂缝的像素总数、长度以及长宽比等多种形态学约束筛选候选裂缝像素,去除错误的候选裂缝像素,从而获得了最终的裂缝检测结果;在机场道面深度图像数据集上进行了试验,以人工标注结果作为真实值,以准确率、召回率以及F值作为量化评估指标,将提出的算法分别与4种有代表性的传统算法进行了对比。试验结果表明:传统算法能够取得的最高准确率、召回率以及F值分别为77.05%、41.02%和50.02%,提出的算法在准确率、召回率和F值3个指标上均有明显优势,其均值分别为91.20%、97.99%和94.12%;提出的算法能够在分辨率为1 984像素×2 000像素的深度图像上检测出最小宽度为3 mm、最小长度为10 cm的裂缝,实现了在复杂机场道面场景中识别细小裂缝的目标。

摘要：机场道面外来物(foreign object debris,FOD)具有类型多样、形状各异、背景复杂、目标弱小等特点,并且严重影响飞行器安全,故其高精度实时检测具有重要意义。针对以上问题,提出基于超分辨率特征金字塔并带有纹理信息提取模块的FOD实时检测网络(FOD real-time detection network,FOD-RDN)。该网络采用Darknet-53作为主干网提取特征,通过超分辨率特征金字塔对形状各异的小目标进行检测,并设计了纹理信息提取模块降低复杂背景的干扰。同时采用双通道YOLO检测器和基于CIoU的损失函数,进一步提升网络对FOD的检测精度和速度。实验结果表明,本文算法在满足实时性要求的情况下,在FOD数据集上整体检测精度达到了91.8%,相比于主流目标检测网络在FOD目标检测方面具有更好的检测效果。

摘要：针对机场道面地下目标检测任务中,探地雷达(GPR)生成的B-scan图背景复杂、包含大量噪声,尤其是单个B-scan图不能反映地下目标的完整信息等问题,构建一种三维通道和空间注意力的UNet(3D-CSA-UNet)模型对地下目标进行自动检测。首先,设计三维通道和空间注意力并行模块(3D-CS-Block),使模型重点关注雷达C-scan中的地下目标信息,抑制背景和噪声的干扰;其次,设计多尺度的三维分割模型从雷达C-scan中提取不同大小的特征图,以增强3D-CS-Block提取目标特征的能力;最后,使用交叉熵损失函数计算每个尺度下特征图的损失值,从而提高模型的检测精度。在采集的实际机场道面地下目标数据集上,相较于3D-FCN、3D-UNet等模型,3D-CSA-UNet对于脱空、钢筋和钢筋平行目标预测的平均F1至少提高12.33、9.05、11.05个百分点。实验结果表明,3D-CSA-UNet可以较好地满足工程实际要求。

摘要：针对已有方法对机场道面地下管线定位误差较大的问题,提出一种机场道面地下管线三维定位算法。首先,对探地雷达所成管线的B-scan图像进行预处理,将处理后的图像输入Faster-RCNN网络中,对B-scan图像中的管线进行目标识别;其次,由于管线目标符合双曲线形态特征,采用双曲线顶点获取算法确定顶点位置;最后,设计三维空间直线拟合(three-dimensional space line fitting,TDSLF)算法来判断地下管线的具体位置,进行地下管线的三维重构。所提算法实现了地下管线的自动识别与定位,与真实机场道面地下管线实际位置的最大误差仅为4 cm。

摘要：介绍了一套机器人自动焊接系统的激光辅助示教方法,针对汽轮机空心叶片的焊接坡口特点,设计了图像获取与处理方法,提高了空心叶片机器人焊接系统的智能程度,减少了操作人员的示教工作量,自动化焊接应用效果良好,为空心叶片机器人焊接生产线的工程实施提供了基础。

摘要：及时准确地检测机场跑道地下病害对保障飞行安全至关重要,由于机场道面结构层复杂,其电磁波传播环境复杂、噪声强度大,致使地下病害的探地雷达数据特征被严重干扰。为此,提出了一种基于尺度融合的机场跑道地下病害检测算法SF-SSD。首先,在VGG16主干网络上设计具有更宽感受野的RFB模块,抑制了病害周围的噪声干扰,提取更多原始雷达数据特征;然后,使用尺度融合的方式融合网络浅层特征,获取不同类型病害间的细微差异,形成高辨识度的病害细节纹理特征;最后,根据6种不同分辨率的特征图生成6种尺度先验框进行类别预测和位置回归,通过非极大值抑制的方式筛除冗余的先验框。在真实机场跑道地下病害数据集上进行了测试,并与目前5种经典目标检测算法进行对比。实验结果表明,SF-SSD算法可以较好地从辨识度低、噪声强度大的雷达数据中完成病害自动检测,并取得了最高的平均准确率,达到了82.18%。

摘要：介绍了一种适用于大型钢结构件自动化焊接的爬行式焊接机器人系统,机器人本体由移动平台和三自由度操作机构组成,控制硬件和软件系统都采用分层设计。基于激光传感器和码盘数据融合设计焊缝跟踪算法。在工厂现场环境下,对机器人系统开展了工艺评定试验,通过焊接模拟件研究了焊接工艺,并针对实际产品开展了立焊应用试验。试验结果表明,该机器人系统能够稳定地工作,焊接质量和成型效果达到实际产品焊接标准。