摘要：为精准获取机械零件尺寸,明确产品质量是否达到安全标准,提出一种复杂网络下机械零件三维轻量级识别方法。将机械零件三维信息转换为复杂网络下加工数据,利用邻接矩阵描述网络节点与边的内在关联,创建机械零件三维模型;把零件数据点拟作局部多项式曲面,推算各点在曲面内的投影残差,计算特征点相关指数,使用折线生长技术提取模型特征线;将三维模型变换成体素矩阵,确立不同三维特征间的差异,通过二维典型视图训练卷积神经网络,在正、反向传播运算后输出三维轻量级识别结果。仿真结果表明,所提方法有效提升了机械零件三维模型识别精度与效率,鲁棒性强,为机械零件的高质量生产提供可靠数据支持。

摘要：针对现有芦笋机械收获技术的特点,将现有芦笋收获机分为集中式和选择式2大类,分别对2种类型收获机的收获原理、作业特点和工作效率进行详细分析,并指出集中式和选择式收获机各自存在的关键问题。在分析芦笋田间生长形态的基础上指出,三维识别定位和机器人技术是最有可能成为解决芦笋高效收获的关键技术,将其应用于芦笋收获作业,并提高算法的实时识别效率,可以提高作物探测精度和分离收获效率,从而降低收获过程损失。通过与新型种植模式的集成,机器人收获技术必将解决芦笋机械化收获这一世界性难题。

摘要：在分析了RV减速器配件支撑盘和针齿壳的装配要求后,设计了由AGV和机械臂组成的移动装配机器人系统来代替人工实现工件的装配,以提高RV减速器工件的装配速度与精度,减少人为因素影响。提出了二次目标定位的机械臂定位控制策略,弥补了AGV的定位误差,提高了机器人的识别精度,减小了系统整体运行时间。利用HALCON软件实现对装配对象的识别与定位,加入了去除物体阴影的自适应阈值算法,提高了目标的识别速度和精度。大量实验测试表明,所设计的机器人能够完成RV减速器支撑盘和针齿壳的定位抓取和装配工作,最大定位误差为0.906mm,平均定位误差为0.4325mm,平均识别时间为0.695s。在现有软硬件条件下,该系统能够替代人工完成1mm内的间隙配合装配工作。