摘要：为获得适用于流式细胞仪的功率稳定、波长稳定、低噪声的激光光源,设计了一款恒功率控制的半导体激光器驱动系统。系统采用多量子阱激光二极管,以STM32为主控核心,以MAX8521芯片为温度控制核心,采用双闭环功率控制,实现对激光器输出光功率的高精度低噪声控制。实验结果表明,该系统的温度波动在±0.016℃范围内,温度控制不稳定度为±0.055%,输出光功率长期不稳定度为±0.078%,光噪声率为0.109%,输出光波长稳定在637~638 nm,仪器分辨率的全峰宽变异系数均小于等于1.70%,优于YY/T0588-2017流式细胞仪行业标准的要求。所设计的半导体激光器驱动系统温控精度高、输出长期稳定、光噪声小、成本低,能够有效满足流式细胞仪检测的需求。

摘要：在工业机器人打磨过程中,环境刚度随未知环境的变化,将对力控制精度产生不利的影响,针对环境刚度变化的问题,该文提出一种基于神经网络阻尼比模型的自适应导纳控制方法。在导纳控制设计中,根据力误差与系统阻尼比之间的机理关系,设计激励函数,构造神经网络阻尼比模型;通过该模型使阻尼比在线调整,适应末端环境的刚度变化,实现力到位置自适应转换的导纳控制。与常规导纳控制进行仿真比较,结果表明所提出的力控制策略力误差更小,响应速度更快,能适应变刚度的未知打磨环境。

摘要：点云场景边界的精确分割对提升三维点云整体分割精度和小目标的分割精度都非常重要。针对现有三维点云语义分割算法中存在的对点云场景边界分割不准确的问题,设计了一种新的多尺度特征融合对比学习方法,并将其集成到PointMetaBase网络上,提出了MFFCL-PMB三维点云语义分割网络。该网络将解码器各层的输入和输出平行多路径地输入多尺度特征提取网络,其次将多尺度特征进行拼接融合,最后由边界搜索模块确定点云场景边界点,在边界点对应的多尺度融合特征上进行对比学习,使网络学习到使特征区分度更大的权重。MFFCL-PMB在数据集S3DIS的测试集区域5上的mIoU为70.9%,相比原始的PointMetaBase,在边界上的mIoU增加了1.4%,内部区域mIoU增加了1.2%,总体mIoU增加了1.2%,边界mIoU增量比内部区域增加的mIoU更大,说明MFFCL-PMB有效增强了PointMetaBase在边界上的分割表现并提高了网络在点云总体上的语义分割性能。

摘要：针对机器人在打磨过程中环境刚度和位置未知,传统的阻抗控制难以有效保持打磨质量的问题,提出了一种基于调节参数神经网络自学习的阻抗控制。由于基于李雅普诺夫稳定性理论设计的阻尼参数补偿方法中调节参数的选取直接影响系统的控制性能,根据阻尼补偿的数学描述,构建神经网络,用于其参数自适应调节,设计不同的激励函数用于反映阻尼在多种因素影响下变化的特征。通过所搭建的神经网络在线学习,实现参数的优化,以适应打磨过程环境变化。在斜面、平面及曲面等不同环境下,考虑其刚度突变、刚度动态变化、期望力动态变化等因素的仿真实验,结果表明所提出的控制方法与传统控制方法相比,具有更小的超调和稳态误差,并能够适应环境参数未知的情况,明显提高打磨质量和效率。

摘要：在工业机器人抓取过程中,针对物体无纹理、存在遮挡、场景杂乱的情况下的6D位姿精确估计问题,提出一种多层特征融合与混合空间通道注意力的物体6D位姿估计算法。设计了一种垂直连接的双向特征融合金字塔网络,实现多层特征融合,提升对目标关键点的检测性能。嵌入混合空间通道注意力机制,聚焦空间和通道两个维度上的特征信息,增强模型的局部表征能力。在LineMod数据集及Occlusion LineMod遮挡数据集上的实验结果表明所提出算法的优越性及有效性,且能够有效处理背景杂乱及遮挡问题。

摘要：为抑制船舶图像目标检测受光照变化、海浪干扰、背景杂波等因素的影响,设计视觉显著性和稀疏表示学习相融合的船舶图像目标检测方法,提升船舶图像目标检测效果。利用船舶图像建立船舶图像字典;通过稀疏表示算法结合字典,稀疏编码船舶图像;依据稀疏编码结果,在船舶图像内提取视觉显著图;通过自适应阈值法,分割视觉显著图,得到船舶目标候选区域,缩小船舶目标检测范围;在概率神经网络内,输入船舶目标候选区域,判断其是否为船舶目标,完成船舶图像目标检测。实验证明,该方法可有效稀疏编码船舶图像,并提取视觉显著图;该方法可有效分割视觉显著图;在简单背景与复杂背景下,该方法均可精准检测船舶目标。

摘要：针对ORB-SLAM3算法中特征点存在易丢失、精度低,进而导致双目在复杂场景下运动轨迹误差大的问题,本文设计了一种改进的ORB-SLAM3算法。首先,在ORB特征匹配算法中引入自适应角点检测技术,增加特征点的采集数量,并采用光流法跟踪图像特征,提高关键帧的创建成功率;其次,以特征点为中心,作区域搜索,提高实时性;然后,采用双向左右一致性检验筛选最优视差,应用Prosac算法去除误匹配点对;最后,结合深度信息对关键帧进行筛选,提高关键帧的质量,优化相机位姿。采用KITTI和EuRoc数据集进行了试验,验证了改进算法在绝对轨迹误差上具有良好的优化效果。

摘要：为满足某型飞行器校靶测试系统的研制调试需求,提出一种基于虚拟仪器与PXI总线技术的校靶测试模拟系统研制方法。分析模拟系统的功能需求,选用符合要求的功能模块和外部设备,并设计转接适配器;对部分特殊信号进行特征分析并构建合理的信号模型;按照模拟系统软件的功能需求,结合线程同步技术在Visual Studio软件开发环境下完成系统软件研制;测试结果表明,模拟系统信号输出稳定可靠,电压输出精度优于±0.01 V,频率输出精度优于0.1 Hz,时间控制精度优于0.01 s,满足校靶测试系统调试需求,可有效辅助测试系统研制调试,缩短研发周期,降低调试成本。

摘要：扭转强度是评价装配式凸轮轴的重要指标,为了解决液压胀接装配式凸轮轴扭转强度较低的问题,提出了通过改善微观组织提高扭转强度的方法。基于芯轴退火、拉伸实验,建立了退火工艺参数与晶粒尺寸关系的数学模型,分析了不同退火工艺参数对力学性能参数的影响规律,基于液压胀接仿真结果,研究了不同退火工艺参数对液压胀接装配式凸轮轴接触面积和扭转强度的影响规律,探究了晶粒尺寸对其扭转强度的影响规律。研究表明:退火温度、保温时间与芯轴晶粒尺寸满足奥氏体晶粒长大模型,随着退火温度以及保温时间的提高,芯轴屈服强度、抗拉强度和显微硬度逐渐降低,断后伸长率逐渐提高,塑性提高使胀接后凸轮与芯轴间的接触面积增加,相较于未退火芯轴,液压胀接装配式凸轮轴的扭转强度提高。结果证明改善芯轴微观组织可以提高液压胀接装配式凸轮轴的扭转强度,该方法对液压胀接装配式凸轮轴生产加工具有重要的指导意义。

摘要：声纹身份验证技术越来越多的应用于IoT智能设备中,针对多说话人语音环境,应用传统VAD模块的声纹验证系统错误拒绝率严重升高,甚至无法工作。本文从语音分离技术入手,设计实现了一种只对目标说话人触发的轻量化SD-VAD模型。首先,通过在基线模型中引入CNN和BiLSTM结构,使神经网络获得更强大的特征提取能力和上下文依赖性。其次,重新定义类内加权损失,对不同的分类混淆错误施加不同的惩罚,使模型重点关注目标说话人相关的分类,最大程度保留目标语音的完整性。最后,本文将SD-VAD应用于声纹验证模型的前端。实验结果表明,本文改进的结构相较于基线模型,mAP提升了1.5%,目标说话人类的AP提升了1.9%。相较于传统VAD模块,使基于ECAPA-TDNN的声纹验证系统错误拒绝率(FRR)降低了13.95%,较大提升了声纹验证系统的鲁棒性和使用灵活性。