旋转训练器旋转角度自适应调整方法研究
旋转训练器未实时根据训练人员的身体素质和条件,自适应调整旋转角度,导致阻力曲线有时无法满足人体发力曲线要求,提出一种旋转训练器旋转角度自适应调整方法。分析旋转训练器的结构,设计训练器元件。通过动力学原理分析人体运动特征,构建旋转器的动力表达式,定义旋转角度的最佳取值范围,采用补偿因子,优化角度自适应调整方法,实现旋转角度自适应调整。实验结果表明,旋转角度自适应调整方法的结构摩擦系数值仅为0.28,在6s后动能达到平稳状态,训练过程中力和力矩的变化也较为平滑,因此,该方法降低了摩擦力,可以快速达到稳定状态,其具备可行性和有效性。
非接触式螺栓松动在线检测方法研究
为了保证机械装备高质量的工作性能,需要对螺栓连接结合面在服役状态下的连接质量进行实时的监测。针对目前接触式螺栓松动监测方法的缺点,提出通过detectron2深度学习方法,对松动螺栓进行快速的识别和判断。通过imglab对现有的图片进行标注,确定目标检测的种类及角点位置;对标注数据集进行训练,最终可实现对松动的螺栓进行辨识。结果表明相对于传统的螺栓松动监测方法,该方法不仅能快速识别和定位松动的螺栓,还能预测角点的位置,并计算出螺栓松动后旋转角度,为螺栓连接件的健康监测提供一种新的方法。
踝关节训练器关节旋转角实时优化方法
为了降低踝关节训练器的磨损程度,优化训练效果,提出了踝关节训练器旋转角度实时优化方法。在踝关节训练器脚踏板下安置旋转器实现旋转运动,利用加速度传感器采集运动过程中的旋转角,并采用卡尔曼滤波算法融合关节旋转器与加速度传感器数据,使用加速度传感器获取的观测数据修正关节旋转器获取的预测数据,动态优化关节旋转角度,减小关节旋转角度误差。实验结果表明该方法可使踝关节训练器关节旋转角度更加准确,提高关节旋转器的角速度收敛精度,降低踝关节训练器的磨损程度。
基于特征的二维图像拼接法测量几何量
针对单元摄像机受测量范围、测量精度和测量效率制约的问题,采用二维图像拼接的方法,达到大测量范围、高精度和多参数综合测量的目的.通过对比不同特征对测量效果的影响,提出采用一点一线法进行拼接测量,并就一点一线法中点和线的参数值对拼接结果的影响进行了误差分析,最后进行了实物几何量测量实验.
一种双目视觉多目标分拣系统设计与测试
针对人工包装USB组件效率低和分装错误率高的问题,开发一套集识别、选择和分选于一体的智能分拣系统。提出一种改进的分拣算法,利用边缘曲线等价方法确定工件形状,通过多目标形心图像区域分割快算方法确定各组件中心,采用Harris角点检测算法获取旋转角度。构建分选识别相机和旋转纠偏相机相结合的双目视觉智慧分选和包装模式。结果表明:最大旋转角度误差为0.75°,最大质心偏差为0.68 mm,测试成功率达99.5%以上,所构建的智能分拣系统对USB组件不同摆放位置模板匹配的误差和抓取误判率均满足设计要求。研究结果为智能化设备研究提供了参考。
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