检索结果-南通市图书馆

作者：庄庭达华南理工大学

学位级别：硕士

多传感器融合移动操作机器人具有复杂环境感知、大范围移动操作和类人协调操作能力,适用于非结构环境下的复杂操作任务,是当下移动操作领域的研究热点,而正确地理解自身状态是自主移动操作的前提。基于以上背景,本文以双臂移动机器人为... 详细信息

多传感器融合移动操作机器人具有复杂环境感知、大范围移动操作和类人协调操作能力,适用于非结构环境下的复杂操作任务,是当下移动操作领域的研究热点,而正确地理解自身状态是自主移动操作的前提。基于以上背景,本文以双臂移动机器人为研究对象,融合视觉、IMU(Inertial Measurement Unit,惯性测量单元)和轮速传感器信息,研究机器人的自主定位技术,主要研究内容如下:(1)搭建了一款多传感双臂移动机器人,并以机器人操作系统ROS为基础构建了对应的仿真系统。以智能工厂移动操作为需求,搭建了包含有移动平台、双操作臂、末端灵巧手和多传感器等在内的双臂移动机器人,分析了搭建过程中的关键技术和主要参数。针对该类型机器人系统复杂度高、难以快速开展实验研究的问题,基于ROS构建了对应的仿真系统。以该仿真系统为基础,分别开展了多传感器标定仿真实验和多传感器融合SLAM(Simultaneous Localization and Mapping,同时定位与建图)仿真验证。结果表明所搭建的多传感双臂移动机器人可满足移动操作要求,且相应的仿真系统可用于各类复杂算法的快速验证。(2)针对视觉-惯性融合定位方法应用于地面移动机器人中存在的可观性弱和定位精度低等问题,提出了针对移动机器人的视觉-惯性-轮速融合定位方法。提出了约束帧间运动的轮速预积分模型和约束运动流型的平面约束模型,并将视觉-惯性融合SLAM中的滑动窗口与边缘化算法推广至视觉-惯性-轮速融合定位中。仿真实验结果表明所提轮速预积分模型和平面约束模型是有效的,所提视觉-惯性-轮速融合定位方法具有比视觉-惯性融合更高的定位精度。(3)针对标定参数在移动机器人运行过程中存在的漂移问题,提出了视觉-惯性-轮速融合在线标定方法,实现了传感器内外参数和时间延迟的在线标定。推导了轮速内外参在线标定模型和轮速-IMU时间延迟在线标定模型。针对视觉-惯性融合初始化应用在地面移动机器人难以成功的问题,给出了视觉-惯性-轮速融合初始化方法。仿真实验验证了所提在线标定模型和初始化方法的有效性,最后通过在线实验验证了所提方法的有效性。

关键词：移动操作多传感器融合定位在线标定视觉-惯性-轮速

主题模型与眼动分析在场景分类中的研究及应用

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主题模型与眼动分析在场景分类中的研究及应用

作者：杜宇亮上海交通大学

学位级别：硕士

场景分类是场景理解中的一个基本问题,它主要用于自动标注图像所属的场景类别。为了实现场景分类,通常需要完成两部分工作:图像特征的提取和表示;选择合适的算法和分类器。本文的研究工作主要集中在第一部分。使用单尺度的方法对图像进... 详细信息

场景分类是场景理解中的一个基本问题,它主要用于自动标注图像所属的场景类别。为了实现场景分类,通常需要完成两部分工作:图像特征的提取和表示;选择合适的算法和分类器。本文的研究工作主要集中在第一部分。使用单尺度的方法对图像进行局部特征提取时,如果尺度过大,则会包含一些冗余信息;而如果尺度过小,则会丢失图像邻域之间固有的空间结构信息。为此,本文提出一种基于多尺度的方法,即对图像不同位置的子区域采用不同的尺度来进行特征提取。此外,我们还提出使用分类别多次聚类的方法来优化特征词典的构建。使用LDA主题模型来进行的实验证明了本文提出的方法是有效的。在场景分类时,通常都需要对图像的全部区域进行特征提取。但过多的数据会导致分类方法效率较低,也会带来一些噪声。我们知道,人的视觉注意力很容易被场景中的显著区域所吸引,因此人的视觉注视区域与显著性存在一定的相关性。而这种高级的认知行为可以通过眼动信息反映出来。因此本文又提出将眼动信息引入图像的特征提取阶段,从而得到每幅图像的显著区域,并对其进行分类。使用空间金字塔匹配模型和支持向量机来进行的分类实验结果显示,我们的模型在一些场景中取得了比较好的分类效果;而且整个模型在参数学习和测试这两个部分的效率有了明显提升。在模型部分引入眼动信息并且取得一定提升的基础上,我们尝试从自顶向下的视角,利用眼动分析来探讨人类对场景的认知机理,为此我们进行了两个眼动实验。在实验数据的基础上,我们从视觉注视区域的位置分布及图像熵、视觉注视点的停留时间、眼动路径等方面分析了人眼的视觉注视机制。分析表明,眼动的关注区域不仅具有极大的信息量,而且与场景类别特征存在很大的相关性,这就为进一步建立符合人类视觉认知机理的场景分类模型提供了论证依据。

关键词：场景分类特征提取多尺度眼动显著性

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基于视频的车流量检测技术研究

基于视频的车流量检测技术研究

作者：吴志伟华南理工大学

学位级别：硕士

近年来，基于视频的车流量检测技术以其参数设置灵活、检测范围广、安装维护方便等优点得到广泛应用。本文以相机拍摄的道路视频为研究对象，重点研究车流量检测技术中的车辆检测与车辆跟踪算法，并结合VC++与OpenCV开发一套全天候车流... 详细信息

近年来，基于视频的车流量检测技术以其参数设置灵活、检测范围广、安装维护方便等优点得到广泛应用。本文以相机拍摄的道路视频为研究对象，重点研究车流量检测技术中的车辆检测与车辆跟踪算法，并结合VC++与OpenCV开发一套全天候车流量检测原型系统。论文主要工作如下：一、研究了视频样本的采集方法，采用家用数字DV拍摄不同时段、不同天气和不同路况的道路交通视频，构建了一套视频样本库，用于本文算法研究和车流量检测实验。二、提出了混合高斯背景模型的一种改进方法。针对混合高斯模型运行过程中“鬼影”长期存在的缺陷，通过在初期采用新的权值和方差更新方法，加速了“鬼影”的消除;针对混合高斯模型对所有像素点均采用固定分布数建模会造成内存空间浪费的缺陷，通过设定一个分布数上限值，对未达到上限值的像素点采用分布数自适应变化的方法，有效地减少了模型总分布数，节约了内存空间。实验结果表明，改进后的混合高斯模型在“鬼影”的消除和计算速度上具有很大的优势。在混合高斯模型的基础上，提出了一种基于颜色和纹理的阴影检测算法。利用阴影覆盖区域像素点亮度值比背景亮度值低，颜色和纹理保持不变的特性，通过计算各像素点颜色畸变、亮度畸变和一阶梯度值，并与背景各像素点进行比较，从而区分阴影点和非阴影点。实验结果表明，该算法能准确地检测出阴影点。三、研究了基于外接矩形框和卡尔曼滤波的车辆跟踪算法。利用同一车辆在相邻两帧中面积和运动距离相近的特点，提出了两个匹配指标：面积指标和距离指标，并结合卡尔曼滤波完成了车辆的跟踪。四、研究了基于车前灯的夜间车流量检测算法，采用基于灰度直方图的自适应阈值区域生长算法进行车灯的提取，并通过车灯配对和车灯跟踪完成了夜间车流量的检测，给出了车辆跟踪轨迹。五、设计了全天候车流量检测原型系统，给出了其主要功能模块，并利用该系统对样本库中的视频进行实验，统计车流量数据，通过与虚拟线圈法所得结果进行比较，结果表明该系统具有较高的准确率。

关键词：车流量检测背景差法阴影检测车辆跟踪夜间车辆检测

基于动态电阻的典型汽车零部件点焊质量评估方法研究

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基于动态电阻的典型汽车零部件点焊质量评估方法研究

作者：姜来华南理工大学

学位级别：硕士

电阻点焊技术被广泛应用于现代汽车车身结构件的拼接环节,而作为电阻点焊技术的直接产物,汽车零部件的点焊质量显著影响着整车的牢固性和安全性。因此,高效、精准、无损的点焊质量评估对于实现汽车生产制造中的质量管控具有重要意义。... 详细信息

电阻点焊技术被广泛应用于现代汽车车身结构件的拼接环节,而作为电阻点焊技术的直接产物,汽车零部件的点焊质量显著影响着整车的牢固性和安全性。因此,高效、精准、无损的点焊质量评估对于实现汽车生产制造中的质量管控具有重要意义。传统的基于破坏性手段的点焊质量检测方法存在耗时费力、反馈滞后、经验依赖性强等局限性,然而,汽车实际生产过程中的点焊过程数据蕴含着反映点焊质量信息的深度表征特征。基于此,为有效提升点焊质量评估技术的智能化水平,本文以电阻点焊过程中的动态电阻为数据桥梁,以机器学习为技术手段,开展点焊质量深度特征挖掘与特征空间构建工作,建立典型汽车零部件点焊质量评估模型,实现点焊质量评估过程的自动化与无损化。本文具体研究内容如下:(1)结合典型汽车零部件的实际生产环节,搭建了点焊工艺过程数据采集平台,采用获取到的动态电阻数据,基于支持向量机模型建立了一种点焊质量评估方法。首先,通过分析动态电阻数据在时间维度上的特点,联合统计指标提取出蕴含于动态电阻数据中的时域特征;其次,采用过滤法和基于线性核的主成分分析方法开展特征的选择与降维,完成低信息丰富度特征的剔除和高质量特征空间的构建;最后,使用降维后的特征作为模型的输入,验证了特征的有效性以及支持向量机模型对代表点焊质量的动态电阻数据的分类评估效果。(2)针对人工特征提取工作量大、对动态电阻数据特征提取不够充分的问题,搭建了能够自动提取数据特征的一维卷积神经网络来对点焊质量进行评估。首先,引入卷积神经网络的基本模块组成特征提取器,实现对一维时序数据深度表征特征的有效挖掘,搭建了点焊质量评估模型架构;然后,引入了 Batchnorm层和Dropout层作为防止模型过拟合的手段,设定网络的具体结构参数;最后,使用原始数据对模型进行训练,对卷积网络特征提取的效果进行了可视化。(3)针对实验样本数据量小,一维卷积神经网络存在一定程度过拟合的问题,搭建了 WGAN-GP生成模型进行数据增强。首先,分别采用四层全连接层网络构建生成器和判别器,使用各质量类型焊点的动态电阻数据训练该生成模型,实现对原始数据内在分布特征的学习和新样本的生成;然后,使用扩充后的训练集重新训练一维卷积神经网络,验证了搭建的生成模型的数据增强效果,实现了点焊质量评估模型分类准确率的改善;最后,对数据增强的效果进行了对比验证,表明本文搭建的用于汽车车身电阻点焊质量评估的一维卷积神经网络不仅具有很好的自动特征提取能力,还具有可拓展优化的优势。

关键词：点焊质量评估动态电阻支持向量机卷积神经网络数据增强

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一种粘滑驱动微操作系统的研究

一种粘滑驱动微操作系统的研究

作者：魏骏杨华南理工大学

学位级别：硕士

跨尺度精密定位技术是微纳操作领域中的关键技术。作为一种满足该技术要求的累积式驱动方法,粘滑驱动系统结构紧凑,驱动波形简单,具有理论与应用价值。本文设计了一种基于柔顺机构的粘滑驱动微操作系统,并以提高该系统驱动性能为目标。... 详细信息

跨尺度精密定位技术是微纳操作领域中的关键技术。作为一种满足该技术要求的累积式驱动方法,粘滑驱动系统结构紧凑,驱动波形简单,具有理论与应用价值。本文设计了一种基于柔顺机构的粘滑驱动微操作系统,并以提高该系统驱动性能为目标。主要研究内容如下:首先,粘滑驱动的实现受到驱动波形、系统动态特性、接触面摩擦力变化等诸多因素的影响。为进行定量分析并实现对系统的控制,通过抽象物理参数建立了系统的动力学模型。经讨论,将驱动机构简化为二阶质量-弹簧-阻尼模型,接触面摩擦学模型选用Lu Gre模型。针对柔顺机构的特点,对高频驱动下系统的可靠性进行了分析,给出了驱动波形参数许用值与压电陶瓷预紧力的关系式。其次,为抑制系统残余振动以提高粘滑驱动性能,对点阻滤波器、输入整形器两种开环前馈控制方法进行了研究。通过绘制残余振动比与上升时间比曲线,分析对比了两种方法的鲁棒性与响应速度。最后,对粘滑驱动系统进行了仿真分析,并搭建粘滑驱动微操作实验平台进行实验研究。仿真分析了驱动信号参数、二阶系统参数、运动块质量及预压力参数对驱动速度的影响,并且对开环前馈控制方法抑振效果进行了对比分析。仿真分析和实验结果均验证了理论模型的正确性和开环控制方法抑制残余振动、改善驱动性能的有效性。实验表明,柔顺机构的振动现象是制约微操作系统驱动性能的主要原因。

关键词：粘滑驱动残余振动前馈控制微操作

基于SNMP及SYSLOG协议的网络管理系统的设计与实现

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基于SNMP及SYSLOG协议的网络管理系统的设计与实现

作者：邓博展哈尔滨工程大学

学位级别：硕士

伴随网络技术手段的快速发展,越来越多的网络设备被开发出来,网络环境也演变得愈发复杂,也由此导致网络管理工作难度的提升,所以网络管理成为计算机网络中的一门具有挑战性的课题。网络设备资源的高度集中化,虚拟化产品、应用对管理要... 详细信息

伴随网络技术手段的快速发展,越来越多的网络设备被开发出来,网络环境也演变得愈发复杂,也由此导致网络管理工作难度的提升,所以网络管理成为计算机网络中的一门具有挑战性的课题。网络设备资源的高度集中化,虚拟化产品、应用对管理要求的提高,必然的导致了局域网网络结构复杂化和规模的迅速扩大;园区网的安全、高效的管理,如今已受到各个行业企业和事业单位高级管理层的特别关注,甚至已经把园区网管理视作公司发展的战略发展方向。特别是引入云存储等云计算平台后,更加促使网络的复杂性和异构性的迅速突进,园区网管理问题已成为制约企业部门发展和沟通的重要因素。本文首先回顾了网络管理技术的发展,介绍了通用的网络管理模型。接着选取了snmp及syslog两个典型的网络管理协议,作为论文的研究方向,从协议原理、特点及报文的结构等方面进行了理论分析。结合民用航空机场安检分层系统现状,分析系统结构、梳理网络管理功能需求,对网络管理系统的系统功能进行有针对性的设计。本文采用cacti开源平台,在安检分层系统中搭建了网管服务器,对各类设备进行snmp及syslog配置。经过运行测试,网络管理平台完整收集了终端设备的cpu、内存、磁盘使用率、磁盘IO、接口流量等数据;对系统日志进行集中管理、分类、统计;对网络拓扑进行绘制;实现了网络异常的自动告警等功能。网络管理系统在使用过程中运行良好,实现了预期网络管理的目标。

关键词：性能监测简单网络管理协议网络管理网络流量

单分子磁体镝酞菁的溶剂热合成、形貌调控及磁性能研究

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单分子磁体镝酞菁的溶剂热合成、形貌调控及磁性能研究

作者：李林瑞东北大学

学位级别：硕士

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基于深度强化学习的软体机械手目标抓取研究

基于深度强化学习的软体机械手目标抓取研究

作者：邱悦华南理工大学

学位级别：硕士

随着社会老龄化进程加速,服务型机器人的需求量大大增长。对于现有的机器人系统,在非结构化环境下自发学习如何对未知物体进行感知及稳定、安全的操作是一项具有挑战性的工作。针对这个问题,本文以日常场景中堆叠物体为抓取对象,围绕软... 详细信息

随着社会老龄化进程加速,服务型机器人的需求量大大增长。对于现有的机器人系统,在非结构化环境下自发学习如何对未知物体进行感知及稳定、安全的操作是一项具有挑战性的工作。针对这个问题,本文以日常场景中堆叠物体为抓取对象,围绕软体机械手的控制及对未知物体的分类、机器人对物体的感知及操作这些关键技术进行研究。本文主要包括以下几个方面的内容:(1)软体机械手抓取系统搭建与标定。首先,根据服务型机器人感知环境及操作物体的任务需求,搭建包括了机械臂、软体机械手、深度视觉传感器的机器人硬件平台。其次,基于智能机器人系统的实时通讯需求,搭建了以ROS(Robot Operating System)为主体,Python-urx库为控制机械臂的核心模块的通讯系统。实现了多传感器融合以及各部件协调统一,完成了整体通讯流程的测试。最后,对所搭建的机器人抓取系统进行标定。(2)基于力感知的软体手控制与物体预分类研究。首先,为了满足软体手机器人的任务需求,提出了基于ROS的软体机械手实时通讯方法。再次,基于配置于软体机械手手指的两个薄膜压力传感器,提出了软体机械手负反馈控制方法。最后,基于上述的通讯及控制方法,提出了基于聚类算法的软体机械手物体预分类方法,并进行了实验验证。(3)基于自监督学习的机器人推抓协作算法研究。首先,为了应对基于学习的机器人抓取方法存在的遗忘问题,提出了使用自监督非策略的深度强化学习方法,并且针对软体机械手的特点进行了强化学习Q函数建模,并在强化学习中加入软体机械手的传感信息作为反馈。其次,提出使用两个深度卷积网络计算强化学习的最优值。再次,针对服务型机器人的复杂操作任务如物体堆叠场景下的操作,讨论了推动物体和抓取物体两种操作方式及它们的协同使用,并基于此设计了三种动作策略。最后,对提出的自监督学习抓取算法及动作策略,在仿真环境下进行了模型训练及训练效果的对比。(4)软体机械手抓取综合实验研究。首先,结合软体机械手的负反馈控制方法及物体预分类方法,进行稳定抓取的实验验证。其次,对前面章节所提的基于自监督学习抓取算法及协同动作策略的模型,在仿真环境下进行评估及对比,分析该模型的性能。最后,按照前面所提的所有方法,设计了整套软体手机器人的实验流程。实验结果表明机器人能够在排列紧密的物体中执行推动动作,为抓取动作提供操作空间;也能够在抓取动作空间足够的情况下进行不同形状物体的抓取。表明了本文所提的抓取方法的可行性以及整体方法的泛化能力,且在真实环境下无需重新训练模型就能达到前述效果,说明了本文所提方法在有效的基础上能够节省成本,经济可行。

关键词：软体机械手控制深度强化学习抓取

D022Mn3Ga薄膜中界面耦合与磁晶各向异性的第一性原理研究

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D022Mn3Ga薄膜中界面耦合与磁晶各向异性的第一性原理研究

作者：张丰源东北大学

学位级别：硕士

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基于深度学习的手机玻璃盖板缺陷检测研究

基于深度学习的手机玻璃盖板缺陷检测研究

作者：郝强华南理工大学

学位级别：硕士

作为手机屏幕的重要组成部分,手机玻璃盖板具有保护触摸屏、保证透光率的功能。在其生产过程中,由于生产生成过程中不可避免的会存在包括划伤、凹凸点,墨渍、点污等产品缺陷和质量问题。为提升产品良率,对生成后的手机玻璃盖板进行有效... 详细信息

作为手机屏幕的重要组成部分,手机玻璃盖板具有保护触摸屏、保证透光率的功能。在其生产过程中,由于生产生成过程中不可避免的会存在包括划伤、凹凸点,墨渍、点污等产品缺陷和质量问题。为提升产品良率,对生成后的手机玻璃盖板进行有效的质量检测成为必须。针对手机玻璃盖板缺陷检测问题,本文以深度学习图像处理理论为基础,展开了如下研究:(1)搭建了针对手机玻璃盖板缺陷检测的双侧远心线阵视觉图像采集系统,并对成像模型和动态扫描成像标定方法进行了研究。通过对线阵相机扫描方向做类投影变换处理,进而结合仿射成像建立了双侧远心线阵成像系统的几何成像模型;分析了影响成像效果的各类畸变因素,包括扫描方向速度波动导致的畸变以及成像镜头畸变;给出了所提成像模型的内外参数求解方法及标定流程并通过真实标定实验和仿真实验对所提方法的有效性进行了验证。实验结果表明该方法可有效实现双侧远心线阵成像系统行、列两个方向的标定。(2)针对手机玻璃盖板缺陷检测中的缺陷识别问题,提出了基于YOLO和SSD的改进型缺陷识别深度学习网络。结合了目标识别网络SSD、YOLO＿v3的网络结构与损失函数特点,提出了适用于手机玻璃盖板缺陷检测的轻量化改进网络。给出了缺陷识别网络的对比实验方案与识别结果评估标准,并通过实验验证了本文轻量化改进网络在缺陷识别数据集上的识别效果的有效性。进行手机玻璃盖板样本进行实际产品缺陷检测实验,通过实验验证了本文缺陷检测算法准确性与检测速度实时性。(3)针对手机玻璃盖板缺陷检测中的缺陷分类问题,开发了基于GAN网络的均衡模拟样本生成方法,并对基于深度学习的手机玻璃盖板缺陷分类算法进行了探索。提出了基于卷积生成对抗网络(GAN)缺陷模拟方法,并通过缺陷模拟实验对凹凸点、墨渍、划伤三类稀缺缺陷进行模拟效果评估。基于深度学习理论设计了手机玻璃盖板缺陷分类模型。通过缺陷分类实验验证了采用GAN网络的均衡样本生成能有效提高缺陷分类网络的分类能力,基于ResNet50的深度学习分类网络获得最优缺陷分类准确率。实验显示缺陷分类方法分类效果与GAN网络缺陷模拟效果达到本文需求。

关键词：缺陷检测缺陷分类缺陷模拟生成成像标定深度学习