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固结与游离磨粒协同作用硬脆材料磨抛加工机理研究

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中国机械工程 2024年

作者：罗晨阳郭磊曹雏清曹蕾蕾施鹏飞长安大学道路施工与技术装备教育部重点实验室芜湖哈特机器人产业技术研究院有限公司广西制造系统与先进制造技术重点实验室

为了揭示硬脆材料弹性磨抛加工过程中固结与游离磨粒协同作用下的材料去除机理，设计了一种硅胶基体金刚石砂纸磨抛工具配备不同浓度金刚石抛光浆料进行磨抛加工，首先研究了弹性工具-工件间接触应力场、速度场分布以及磨粒-工件间的接... 详细信息

为了揭示硬脆材料弹性磨抛加工过程中固结与游离磨粒协同作用下的材料去除机理，设计了一种硅胶基体金刚石砂纸磨抛工具配备不同浓度金刚石抛光浆料进行磨抛加工，首先研究了弹性工具-工件间接触应力场、速度场分布以及磨粒-工件间的接触力学，建立了硬脆材料弹性磨抛加工过程中的材料去除模型。进而以SiC工件为加工对象，以磨抛压力、磨具转速、磨料浓度等工艺参数为影响因素完成单点磨抛加工验证实验，对磨抛加工表面材料去除轮廓进行表征。试验结果表明，建立的材料去除模型与实际材料去除深度的误差范围在4.68%-8.22%区间内，材料去除深度与磨抛压力、磨具转速和磨料浓度呈正相关，所建模型能够较好地预测弹性磨抛加工材料去除行为。

关键词：硬脆材料材料去除机理弹性磨抛工具固结磨粒游离磨粒

一种考虑弱刚性关节传动链结构和柔性杆结构的机器人刚度辨识方法

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中国机械工程 2024年

作者：郭万金李儒王利斌郝钦磊曹雏清赵立军长安大学道路施工技术与装备教育部重点实验室长三角哈特机器人产业技术研究院埃夫特智能装备股份有限公司哈尔滨工业大学机器人技术与系统国家重点实验室

为解决含有弱刚性关节传动链结构和柔性杆结构的3T2R型高灵巧性机器人的刚度辨识问题，提出一种考虑弱刚性关节传动链结构和柔性杆结构的机器人刚度辨识方法，研究弱刚性关节传动链结构和柔性杆结构对机器人末端变形的影响，辨识机器人... 详细信息

为解决含有弱刚性关节传动链结构和柔性杆结构的3T2R型高灵巧性机器人的刚度辨识问题，提出一种考虑弱刚性关节传动链结构和柔性杆结构的机器人刚度辨识方法，研究弱刚性关节传动链结构和柔性杆结构对机器人末端变形的影响，辨识机器人各关节刚度。首先，分析机器人紧凑性和经济性复合式构型设计的结构特点及作业姿态调整高灵巧性的运动特点，构建机器人雅可比矩阵，并建立机器人末端变形模型，分析机器人弱刚性关节传动链结构和柔性杆结构对机器人末端变形的影响；其次，考虑机器人弱刚性关节传动链结构和柔性杆结构的共同作用影响及机器人弱刚性大变形的结构特征，进行机器人关节刚度辨识，并对移动关节3进行变刚度建模；最后，设计开展实验验证所提机器人刚度辨识方法的有效性。实验结果表明，所提刚度辨识方法比常规刚度辨识方法所辨识出的机器人关节3、关节4和关节5的刚度分别增大了146.59%、30.18%和36.07 %；在所选6组机器人位姿处末端综合变形实测值和理论计算值的误差率为4%～6％，验证所提刚度辨识方法能够有效辨识机器人各关节刚度。

关键词：刚度辨识弱刚性关节传动链柔性杆机器人末端变形高灵巧性机器人

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新型环状柔性球铰刚度计算与分析

机械设计与研究 2024年第3期40卷 81-86页

作者：贺静马文文张小涛王志军唐山工业职业技术学院河北唐山063299 华北理工大学机械工程学院河北唐山063210 河北省工业机器人产业技术研究院河北唐山063210

为了降低柔性球铰的加工难度和制造成本,提出了一种环状柔性球铰。对该类型球铰的刚度特性与设计方法进行了研究。利用分割法、数值计算方法、位移矩阵法和位姿变换公式对其进行刚度建模。采用变量唯一的方法分析环状柔性球铰结构参数... 详细信息

为了降低柔性球铰的加工难度和制造成本,提出了一种环状柔性球铰。对该类型球铰的刚度特性与设计方法进行了研究。利用分割法、数值计算方法、位移矩阵法和位姿变换公式对其进行刚度建模。采用变量唯一的方法分析环状柔性球铰结构参数对其刚度的影响。根据所得的刚度数学模型,采用一组实例进行刚度计算,同时对其进行有限元和刚度实验分析,分析结果表明,有限元和刚度实验分析结果与其理论值最大误差不超过7%,验证了所推导刚度矩阵的正确性和设计方法的有效性,对柔性球铰的设计和力学特性研究具有重要的参考价值。

关键词：环状柔性球铰刚度建模刚度分析有限元分析刚度分析实验

下肢外骨骼机器人交互力激励估计与稳定性分析

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机器人 2024年第1期46卷 54-67页

作者：汪步云李正正许德章程军梁艺杨鸥安徽工程大学人工智能学院安徽芜湖241000 安徽工程大学机械工程学院安徽芜湖241000 芜湖云擎机器人科技有限公司安徽芜湖241007

为解决下肢外骨骼助行稳定性判据忽略人机交互需求的问题,提出了一种考虑人机交互力的助行稳定性判别和助行速度优化方法。首先,建立并分析了人行走和人-机协同行走的倒立摆模型,并融合质心加速度和足底压力信息来间接表达难以测量的人... 详细信息

为解决下肢外骨骼助行稳定性判据忽略人机交互需求的问题,提出了一种考虑人机交互力的助行稳定性判别和助行速度优化方法。首先,建立并分析了人行走和人-机协同行走的倒立摆模型,并融合质心加速度和足底压力信息来间接表达难以测量的人机交互力,进而给出了CoM-CoP-CoA(质心-足压中心-加速度合成点)数学表达式,探究了人机交互力对外骨骼助行稳定性的影响。其次,在上述数学表达式的基础上,采用区域比较法,提出了基于矩阵不等式的外骨骼助行稳定性判据。再次,为探究助行速度与稳定裕度的关联关系,通过改进的稳定裕度描述法,提出了一种稳定裕度评价函数,用以优化外骨骼的助行速度。最后,开展了3种助行速度下的人机协同行走对比实验,分析了实验结果,并优化了人机协同行走时的速度。实验结果表明,所提出的稳定性判据和评价函数能够实现对外骨骼助行稳定性的判别及助行速度的优化。

关键词：下肢外骨骼机器人人机交互多模信息融合助行稳定性稳定裕度优化

轮毂窗口毛刺机器人打磨刀路规划与工具姿态优化

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中国机械工程 2024年

作者：郭万金孙浩利乾辉田玉祥曹雏清赵立军长安大学道路施工技术与装备教育部重点实验室长三角哈特机器人产业技术研究院埃夫特智能装备股份有限公司哈尔滨工业大学机电工程学院

为解决机器人在打磨去除轮毂窗口边缘毛刺时存在刀位点稀疏或冗余与分布不均、作业工具姿态获取困难和变化剧烈等问题，提出一种含有刀位点规划和工具姿态获取与优化的轮毂窗口毛刺机器人打磨路径规划方法。首先，提出一种机器人刀位点... 详细信息

为解决机器人在打磨去除轮毂窗口边缘毛刺时存在刀位点稀疏或冗余与分布不均、作业工具姿态获取困难和变化剧烈等问题，提出一种含有刀位点规划和工具姿态获取与优化的轮毂窗口毛刺机器人打磨路径规划方法。首先，提出一种机器人刀位点规划方法，采用NURBS曲线形态特征参数描述轮毂窗口边缘曲线，开展轮毂窗口边缘机器人刀位点规划。其次，提出一种考虑轮毂点云和窗口表面特征的轮毂窗口内侧面法向量获取方法，并建立刀位点处局部坐标系，描述机器人工具姿态。再次，建立机器人末端工具姿态优化模型并优化求解，获得连续平滑的轮毂窗口机器人末端工具姿态。最后，开展轮毂窗口边缘毛刺机器人打磨实验，验证所提轮毂窗口毛刺机器人打磨路径规划方法的有效性。结果表明，在轮毂窗口毛刺打磨去除过程中，机器人关节角曲线相较平滑，机器人可以精准到达所规划的刀位点且其末端工具有效接触窗口边缘并保持适宜的加工姿态；经毛刺打磨后的不同轮毂窗口边缘倒角最大不超过1.50 mm，多处不同位置倒角测量的最大平均值为0.64 mm，均在工艺规范规定范围内，毛刺去除效果与打磨均匀性较好。

关键词：机器人打磨刀路规划刀位点规划工具姿态优化轮毂窗口

基于平滑性无监督领域自适应的开放世界目标检测

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武汉大学学报(理学版) 2024年

作者：黄正翔李书玮齐恺蔡杰超徐锲卢笑吴成中王耀南湖南师范大学工程与设计学院智能传感与康复机器人湖南省高校重点实验室江西省通讯终端产业技术研究院有限公司

开放世界目标检测（Open World Object Detection, OWOD）旨在检测环境中的未见目标，是智慧教育领域中诸多问题的上游任务。现有的方法通过选择前K个置信度最高的前景进行预测，直接将在已知类别上训练的检测器泛化到检测其他的未知前... 详细信息

开放世界目标检测（Open World Object Detection, OWOD）旨在检测环境中的未见目标，是智慧教育领域中诸多问题的上游任务。现有的方法通过选择前K个置信度最高的前景进行预测，直接将在已知类别上训练的检测器泛化到检测其他的未知前景目标上。然而这种方法使检测器偏向检测已知类别，从而难以识别全部未知目标。对此，提出了一种基于平滑性无监督领域自适应的开放世界目标检测方法。首先，利用二阶段目标检测Faster RCNN为每一张图像生成候选区域，将目标得分高与目标得分极低的候选区域作为源域，将剩余候选区域作为目标域。然后，采用平滑性无监督领域自适应方法，学习前后景分类器，该方法通过引入平滑域对抗训练过程，能有效地提高域对抗方法在分类任务中的性能，实现对已知和未知类别的前景目标无偏向预测。本文在MS-COCO数据集以及自行构建的化学实验器材检测数据集上评估模型的性能。实验表明，相比于直接选择置信度最高的预测，本文提出的方法能更好地平衡已知和未知目标的检测，提高检测器的整体性能。

关键词：开放世界目标检测无监督领域自适应域对抗训练平滑度增强

基于改进YOLOv5s的遥感图像目标检测方法

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激光与光电子学进展 2024年第18期61卷 285-291页

作者：程凯伦胡晓兵陈海军李虎四川大学机械工程学院宜宾四川大学产业技术研究院

针对遥感图像目标检测的小目标排列密集、背景区域复杂的问题，对YOLOv5s模型进行改进。主干网络采用包含深度可分离卷积的协调注意力（CA）模块，引入通道与空间的多维注意力机制，挖掘空间方向与位置相关性，提高特征提取能力和长距... 详细信息

针对遥感图像目标检测的小目标排列密集、背景区域复杂的问题，对YOLOv5s模型进行改进。主干网络采用包含深度可分离卷积的协调注意力（CA）模块，引入通道与空间的多维注意力机制，挖掘空间方向与位置相关性，提高特征提取能力和长距离依赖关系捕捉能力；颈部网络采用双向特征金字塔网络（BiFPN）结构，充分融合深层与浅层特征信息，提高不同尺度特征融合效果。实验表明，针对遥感目标DIOR数据集，相较于改进前模型的结果：改进后模型的均值平均精度（mAP）提高9.8百分点；各类平均精度（AP）均有提升，大部分类别平均准确率提高5百分点以上；网络精确率提高了7.2百分点，召回率提高了10.8百分点，缓解漏检、误检问题，增强了模型对遥感图像中复杂背景下密集小目标的检测效果。

关键词：机器视觉遥感图像目标检测 YOLOv5s 注意力机制

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基于改进YOLOv5s的遥感目标检测方法

激光与光电子学进展 2024年

作者：程凯伦胡晓兵陈海军李虎四川大学宜宾产业技术研究院四川大学机械工程学院

针对遥感图像目标检测的小目标密集排列、背景区域复杂的问题，对YOLOv5s模型进行改进。主干网络采用了包含深度可分离卷积的CA模块，引入通道与空间多维注意力机制，挖掘空间方向与位置相关性，提高特征提取能力和长距离依赖关系捕捉... 详细信息

针对遥感图像目标检测的小目标密集排列、背景区域复杂的问题，对YOLOv5s模型进行改进。主干网络采用了包含深度可分离卷积的CA模块，引入通道与空间多维注意力机制，挖掘空间方向与位置相关性，提高特征提取能力和长距离依赖关系捕捉能力；颈部网络采用BiFPN结构充分融合深层与浅层特征信息，提高不同尺度特征融合效果。实验表明：针对遥感目标数据集DIOR，改进后模型平均准确率均值（m AP）提升9.8%；各类平均准确率（AP）均有提升，大部分类别平均准确率数值提升在5%以上；网络精确率提高了7.2%，召回率提高了10.8%，缓解漏检、误检问题，增强了模型对遥感图像中复杂背景下密集小目标的检测效果。

关键词：机器视觉遥感图像目标检测 YOLOv5s 注意力机制

基于多通道特征融合学习的印制电路板小目标缺陷检测

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仪器仪表学报 2024年第5期45卷 10-19页

作者：张莹邓华宣王耀南吴成中吴琳湘潭大学自动化与电子信息学院湘潭411105 机器人视觉感知与控制技术国家工程研究中心长沙410082 江西省通讯终端产业技术研究院有限公司吉安343099

提出了一种多通道特征融合学习的印制电路板小目标缺陷检测网络YOLOPCB,首先删除YOLOv7主干网络中最后一组MPConv层与E-ELAN层,去掉融合层的ECU模块与20×20的预测头,使用跨通道信息连接模块串联精简后的主干和融合网络;其次设计了浅层... 详细信息

提出了一种多通道特征融合学习的印制电路板小目标缺陷检测网络YOLOPCB,首先删除YOLOv7主干网络中最后一组MPConv层与E-ELAN层,去掉融合层的ECU模块与20×20的预测头,使用跨通道信息连接模块串联精简后的主干和融合网络;其次设计了浅层特征融合模块与新的anchors匹配策略,增加了两个低层次、高分辨率检测头;最后将YOLOv7主干网络中的3个E-ELAN作为输入,将融合层中最底部的E-ELAN和两个拼接模块作为输出,使用自适应加权跳层连接以增加同维度内信息量。在PCB Defect公开数据集上平均精度达到94.9%,检测速度达到45.6 fps;最后在企业现场制作的Self-PCB数据集中,YOLOPCB达到了最高精度76.7%,比YOLOv7检测精度提升了6.8%,能有效提高印制电路板小目标缺陷检测能力。

关键词：印制电路板小目标检测图像特征提取多特征融合自适应加权融合算法