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Defect detection and repair algorithm for structures generated by topology optimization based on 3D hierarchical fully convolutional network

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Biomimetic Intelligence & Robotics 2024年第2期4卷 24-31页

作者： Zhiyu Wan Hai Lan Sichao Lin houde dai School of Advanced Manufacturing Fuzhou UniversityJinjiang 362251China Quanzhou Institute of Equipment Manufacturing Haixi InstitutesChinese Academy of SciencesJinjiang 362216China Fujian Key Laboratory of Special Intelligent Equipment Safety Measurement and Control Fujian Special Equipment Inspection and Research InstituteFuzhou 350008China

Customized 3D-printed structural parts are widely used in surgical *** satisfy the mechanical properties and kinematic functions of these structural parts,a topology optimization technique is adopted to obtain the optimal structural layout while meeting the constraints and ***,topology optimization currently faces some practical challenges that must be addressed,such as ensuring that structures do not have significant defects when converted to additive manufacturing *** address this problem,we designed a 3D hierarchical fully convolutional network(FCN)to predict the precise position of the defective *** on the prediction results,an effective repair strategy is adopted to repair the defective structure.A series of experiments is conducted to demonstrate the effectiveness of our *** to the 2D fully convolutional network and the rule-based detection method,our approach can accurately capture most defect structures and achieve 89.88%precision and 95.59%***,we investigate the impact of different ways to increase the receptive field of our model,as well as the trade-off between different defect-repairing *** results of the experiment demonstrate that the hierarchical structure,which increases the receptive field,can substantially improve the defect detection *** the best of our knowledge,this paper is the first to investigate 3D defect prediction and repair for topology optimization in conjunction with deep learning algorithms,providing practical tools and new perspectives for the subsequent development of topology optimization techniques.

关键词： Topology optimization Additive manufacturing Deep learning 3D semantic segmentation Defect detection

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基于导纳控制的社交机器人伴随与避障控制策略

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机器人 2024年第3期46卷 305-316页

作者：廖哲霖彭建伟姚瀚晨苏泽凡戴厚德福建农林大学机电工程学院福建福州350002 中国科学院福建物质结构研究所福建福州350005

目前社交机器人与目标人体并排行走(人体伴随与避障)时的运动控制策略的研究相对缺乏。为提升陪伴任务中用户的舒适度、机器人的运动柔顺度及其安全避障能力,本文提出了一种基于导纳控制的人体伴随与避障控制策略。首先,基于人机交互空... 详细信息

目前社交机器人与目标人体并排行走(人体伴随与避障)时的运动控制策略的研究相对缺乏。为提升陪伴任务中用户的舒适度、机器人的运动柔顺度及其安全避障能力,本文提出了一种基于导纳控制的人体伴随与避障控制策略。首先,基于人机交互空间理论设计了交互力模型以构建人机动态交互关系,避免机器人侵犯目标人的亲密区域以提升目标人的舒适度;其次,将导纳控制模型与交互力模型结合,通过设置合理的导纳参数提升机器人运动控制的柔顺度;最后,引入行为动力学模型模拟人类的避障行为,以保障人体伴随任务的安全性。此外,提出了一组评价指标以验证伴随控制器的性能。根据仿真实验结果,在柔顺度方面,相较于PID法和虚拟弹簧模型(VSM)法,本方法下速度变化量分别降低69.6%和67.1%;在舒适度方面,机器人未给目标人带来不适;在安全性方面,本方法的避障失败率仅为10%,优于人工势场(APF)法和VSM法的40%和50%。实物实验中,机器人的柔顺度和舒适度指标均较好,避障失败率仅为5%,有效实现了安全友好的人体伴随与避障控制。

关键词：人机共融伴随导纳控制行为动力学社交机器人避障

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基于物理信息机器学习的酶促反应系统参数估计

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化学工程 2024年第7期52卷 77-81,94页

作者：刘承杰俞辉陈宇戴厚德福州大学先进制造学院福建泉州362000 中国科学院福建物质结构研究所福建福州350108 福建农林大学机电工程学院福建福州350100 福建省特种设备检验研究院福建省特种智能装备安全与测控重点实验室福建福州350008

为揭示物理信息神经网络在生化领域中的潜力,研究一种基于现代物理信息机器学习工具的新参数估计方法,并通过酶促反应过程模型的案例研究进行了演示,比较软、硬边界约束设置对计算结果的影响。实验分析表明,利用软、硬2种不同约束的物... 详细信息

为揭示物理信息神经网络在生化领域中的潜力,研究一种基于现代物理信息机器学习工具的新参数估计方法,并通过酶促反应过程模型的案例研究进行了演示,比较软、硬边界约束设置对计算结果的影响。实验分析表明,利用软、硬2种不同约束的物理信息神经网络均能获得精确的模型参数估计值,并在所有的可观测变量上的拟合优度R^(2)在0.98以上,所得到的系统模型能够较好地反映系统的动态过程。所提出的方法融合了模型驱动与数据驱动方法的优势,并且能够在基于采样40次的含噪声小型数据集上获得稳健的训练结果,显著降低对数据量的要求。

关键词：物理信息嵌入酶促反应神经网络参数估计硬约束

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基于卷积注意力机制的2D-LiDAR实时人体检测算法

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传感器与微系统 2024年第2期43卷 153-156,164页

作者：刘鹏华郑宝志姚瀚晨戴厚德厦门理工学院电气工程与自动化学院福建厦门361024 中国科学院海西研究院泉州装备制造研究中心福建泉州362216

针对激光雷达(LiDAR)数据稀疏且信息含量低,难以识别人体特征的难题,提出一种基于卷积注意力机制的人体腿部实时检测方法。通过深度引导的滑动窗口对激光点信息预处理,使对象在不同的距离上有相同的特征信息。通过时间信息聚合,获得LiDA... 详细信息

针对激光雷达(LiDAR)数据稀疏且信息含量低,难以识别人体特征的难题,提出一种基于卷积注意力机制的人体腿部实时检测方法。通过深度引导的滑动窗口对激光点信息预处理,使对象在不同的距离上有相同的特征信息。通过时间信息聚合,获得LiDAR数据更丰富的空间表现,减少运算时间。通过卷积注意力模块与自回归模型卷积神经网络,对空间邻域关联错位的特征进行分析。为验证本文提出算法对行人腿部的检测效果,在DROW验证集的3种评估半径下,曲线下面积(AUC)提高21%以上,F1提高14%以上,检测时间平均降低13 ms。实验结果表明:本文算法相比于DROW算法具有更高的检测精度与更快的运算速度。

关键词：一维卷积神经网络注意力机制二维激光雷达人体腿部识别

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基于改进KCF的移动机器人视觉行人跟踪系统

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控制工程 2024年第4期31卷 627-635页

作者：宋仁和林名强戴厚德姚瀚晨富巍厦门理工学院电气工程与自动化学院福建厦门361024 中国科学院海西研究院泉州装备制造研究中心福建泉州362216 中国科学院大学人工智能学院北京100049

针对视觉跟踪机器人在跟踪目标被大面积遮挡和短暂丢失的场景下容易跟踪失败的问题,提出了一种基于改进核相关滤波(kernelized correlation filter,KCF)的移动机器人视觉行人跟踪系统。在传统KCF算法的基础上引入平均峰值相关能量(avera... 详细信息

针对视觉跟踪机器人在跟踪目标被大面积遮挡和短暂丢失的场景下容易跟踪失败的问题,提出了一种基于改进核相关滤波(kernelized correlation filter,KCF)的移动机器人视觉行人跟踪系统。在传统KCF算法的基础上引入平均峰值相关能量(average peak correla-tion energy,APCE),结合APCE响应值和最大响应值判断目标丢失情况,并加入了两级重检测机制。在OTB2013数据集的目标丢失(out of view,OV)场景中,改进算法的成功率和精度分别达到0.626和0.592像素,比传统KCF算法分别提升了8.7%和10.9%,有效提高了算法在目标遮挡和短暂丢失场景下的跟踪鲁棒性。在有行人干扰的场景中进行跟踪实验,实验结果表明所提视觉行人跟踪系统能够稳定跟踪目标行人。

关键词：行人跟踪机器人改进KCF 虚拟弹簧模型平均峰值相关能量

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融合DenseNet和注意力机制的永磁定位方法

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传感器与微系统 2024年第2期43卷 37-40页

作者：郭鹏飞戴厚德杨千慧姚瀚晨黄巧园中国科学院福建物质结构研究所福建福州350002 中国科学院大学北京100049 厦门大学信息学院福建厦门361005

基于永磁体的定位技术为运动跟踪、机器人定位导航和医疗器械跟踪领域提供了一种无线、高精度、低成本的解决方案。为解决基于磁偶极子模型和LM(Levenberg-Marquardt)算法的定位方法过于依赖初始值、计算耗时受限的问题,利用基于磁偶极... 详细信息

基于永磁体的定位技术为运动跟踪、机器人定位导航和医疗器械跟踪领域提供了一种无线、高精度、低成本的解决方案。为解决基于磁偶极子模型和LM(Levenberg-Marquardt)算法的定位方法过于依赖初始值、计算耗时受限的问题,利用基于磁偶极子模型先验知识的约束条件构造惩罚函数,提出一种融合密集卷积网络(DenseNet)和注意力机制(SE Block)的永磁定位方法。实验结果表明:在48~118 mm的高度范围内,本文方法定位精度可达(1.79±1.05)mm和1.12°±0.53°,平均计算耗时降低至1.6 ms,提升了永磁定位系统计算的速率和稳定性。

关键词：磁定位深度学习密集卷积网络注意力机制

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基于遗传算法的磁互斥振动能量采集器多参数优化方法

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微纳电子技术 2024年第6期61卷 106-115页

作者：叶信威戴厚德夏许可姚瀚晨福州大学电气工程与自动化学院福州350116 中国科学院海西研究院泉州装备制造研究中心福建泉州362216

为了提高电磁式振动能量采集器的发电效率,为无线传感网络和可穿戴电子设备提供微型、高效、可持续的供电装置,提出了一种基于遗传算法的磁互斥振动能量采集器多参数优化方法。由于多级磁铁同极互斥结构的弹簧-阻尼-质量模型参数复杂,... 详细信息

为了提高电磁式振动能量采集器的发电效率,为无线传感网络和可穿戴电子设备提供微型、高效、可持续的供电装置,提出了一种基于遗传算法的磁互斥振动能量采集器多参数优化方法。由于多级磁铁同极互斥结构的弹簧-阻尼-质量模型参数复杂,通过将磁铁个数、磁铁长度、线圈相数、各相线圈长度、线圈连接方式的最大发电效率问题描述为遗传算法的多参数优化问题,实现发电效率最大化条件下能量采集器结构参数组合的精确匹配。实验结果表明,参数优化后样机发电性能显著提升,在激励加速度为0.5g、频率为9.5 Hz时,优化前后样机输出电压均达到峰值,分别为2.18和4.86 V。在激励加速度分别为0.3g、0.5g、0.7g时,优化后样机最大输出电压分别为3.68、4.86、6.0 V,最大输出功率分别为9.28、16.18、24.66 mW。

关键词：遗传算法参数优化磁同极互斥振动能量采集器无线传感网络

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基于改进蜉蝣优化算法的机器人磁定位方法

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计算机与现代化 2024年第5期 11-15,21页

作者：张源超杨贵志薛广姚瀚晨彭建伟戴厚德厦门理工学院电气工程与自动化学院福建厦门361024 厦门市高端电力装备及智能控制重点实验室福建厦门361024 中国科学院福建物质结构研究所福建福州350002

针对现有物流机器人自主导航停车充电方案在远距离时停车定位精度差,造成自动回充模式下移动机器人无法对准充电桩的难题,提出一种基于改进蜉蝣优化算法(MA-LM)的物流机器人停车定位方法。本文方法将多个磁传感器阵列的磁钉定位数据融合... 详细信息

针对现有物流机器人自主导航停车充电方案在远距离时停车定位精度差,造成自动回充模式下移动机器人无法对准充电桩的难题,提出一种基于改进蜉蝣优化算法(MA-LM)的物流机器人停车定位方法。本文方法将多个磁传感器阵列的磁钉定位数据融合,提高物流机器人停车定位的定位精度和定向精度。为了量化评估磁钉定位的提升效果,本文方法使用9个磁传感器组成的传感器阵列和两轮差速移动机器人在充电桩场景测试。相较于遗传优化算法和粒子群优化算法,本文提出的MA-LM算法的定位精度具有优势,在停车定位环节使用MA-LM算法的物流机器人达到定位精度±1.65 mm和定向精度0.9°。

关键词：物流机器人蜉蝣优化算法磁钉导航停车定位充电桩导航

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基于导电织物的关节弯曲角度测量传感器

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传感技术学报 2022年第4期35卷 440-446页

作者：周国鹏赵冉刘腾子戴厚德中国科学院海西研究院泉州装备制造研究所福建晋江362216 中北大学山西太原030000 中原工学院河南郑州450007

柔性电容式拉伸传感器,可用于测量关节弯曲和肌肉拉伸等人体动作,具有低功耗,线性度高等优点,作为新一代可穿戴传感器在运动检测、医疗康复领域具有广泛应用前景。但现有电容式拉伸传感器存在应变灵敏度(Gauge Factor,GF)不高的缺点,导... 详细信息

柔性电容式拉伸传感器,可用于测量关节弯曲和肌肉拉伸等人体动作,具有低功耗,线性度高等优点,作为新一代可穿戴传感器在运动检测、医疗康复领域具有广泛应用前景。但现有电容式拉伸传感器存在应变灵敏度(Gauge Factor,GF)不高的缺点,导致在关节微小弯曲测量方面精度较低。针对此,提出了一种基于无机硅胶和导电织物的分段式结构柔性电容式应变传感器。传感器采用不同杨氏模量硅胶设计了非线性结构的介电弹性体,并以柔性导电布作为电极。同时,建立了传感器的关节弯曲角度感知模型。实验结果表明,该传感器由于采取了分段式结构设计,因此稳定性好,提高了在中等应变情况下(0~50%)的应变灵敏度因素(GF=1.5)。将其安装于手套上测试,弯曲角度预测模型能够对关节弯曲角度进行较好的预测。该柔性电容式应变传感器制作工艺简单,可低成本大规模制造。其分段式结构设计与角度传感模型适用于医疗康复训练和机器人操控等创新应用。

关键词：柔性电容式传感器关节弯曲角度角度传感模型

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基于鞋垫传感器测量垂直地面反作用力的算法

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医用生物力学 2023年第3期38卷 568-573页

作者：邓盛中戴厚德陈昱光万郅玙福州大学先进制造学院福建晋江362251 中国科学院海西研究院泉州装备制造研究中心福建晋江362216

目的提出一种实用、高精度的足底压力动态监测算法,通过电容式鞋垫传感器测量走路时垂直地面反作用力(vertical ground reaction force,vGRF),并验证预测精度的可靠性。方法4名健康男性受试者穿戴电容式鞋垫传感器,在Kistler三维测力台... 详细信息

目的提出一种实用、高精度的足底压力动态监测算法,通过电容式鞋垫传感器测量走路时垂直地面反作用力(vertical ground reaction force,vGRF),并验证预测精度的可靠性。方法4名健康男性受试者穿戴电容式鞋垫传感器,在Kistler三维测力台上采集快速和慢速行走数据。对电容式鞋垫传感器采集到的数据进行像素化处理,处理后的数据输入残差神经网络ResNet18,预测得到高精度vGRF。结果与Kister测力台收集的数据分析比较,快速和慢速行走的归一化均方根误差(normalized root mean square error,NRMSE)分别为8.40%和6.54%,皮尔森相关系数(Pearson correlation coefficient)均大于0.96。结论本研究为移动场景下GRF动态测量提供了一种新型算法,可以用于实验室外完整GRF估计,而不受测力台数量和位置的约束,潜在应用领域包括步态分析以及有效捕捉病理性步态。

关键词：鞋垫传感器垂直地面反作用力动态监测残差神经网络步态分析

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