基于机器视觉的测量技术现在已经相当成熟,但目前使用机器视觉进行工业零件测量的多为小尺寸零件,对于超出工业相机有效物距的零件的测量较少。应用图像拼接方法,将拍摄到的单个齿轮的多个图像拼接成一个完整的齿轮图像,以便后续进行齿轮的测量。在图像拼接过程中,将SURF特征点检测与FREAK特征描述子相结合,节省了特征匹配的时间,提高了拼接速度;使用两次BFMatcher(暴力匹配)及对称性验证,提高了特征匹配点的质量;对特征匹配点进行多次筛选,保证了变换矩阵的准确性;去除变换矩阵中的缩放和剪切动作,保证了图像只进行刚性变换;采用加权图像融合方法,保证了图像的无缝拼接。经实验和误差分析,结果表明该齿轮拼接技术方法速度快、精度高。

为了减小热误差对数控机床精度的影响,提出了基于DBSCAN聚类算法的温度传感器测点优化方法和基于BP神经网络的数控机床建模方法。通过DBSCAN对特征数据进行聚类分析消除部分线性相关传感器数据。求解聚类后的每个类别中的传感器数据与主轴误差值的皮尔森相关系数,将类别内相关系数按从大至小进行排序,选取类别内相关系数最大的作为优化后的传感器数据,以此将温度测量点从16个减少到5个。添加动态随机数完成数据增强,提高模型泛化性。建立了温度和主轴位移的BP神经网络模型,其准确度可达0.94,为机床热误差补偿提供了重要的理论依据。

对机床主轴系统的发热与变形情况进行理论与实验研究。对主轴系统进行受力分析,建立三维模型。运用传热原理对机床主轴系统的温度场进行有限元热特性分析,得出机床主轴高速运转下的热变形的仿真结果,机床主轴系统最右端轴向伸长3μm,上翘9.1μm。在此基础上开展实验,借助红外温度传感器与位移传感器测得机床主轴系统的热变形,验证了有限元分析得合理性,为下一步的机床热误差补偿提供必备的条件。该机床主轴系统的热变形在径向和轴向的差别较大,后续热误差补偿应主要考虑径向变形。

为了解决现实生活中室外露天停车场遇到比较大的车流量时,人们因不知道停车场中空余车位的位置信息而给停车场管理工作带来的困难。做了如下创新性研究,利用无人机俯拍停车场,同时将视频图像传至电脑,通过图像处理得到停车位在图像中的相对位置坐标。然后利用得到的相对位置坐标和基于迁移学习的VGG-16网络,完成对停车场中停车位状态的检测,并且能够实时输出空余车位对应的编号使工作人员能够知道空余车位的具体位置。这样就方便工作人员对停车场的管理,可以提高停车场的运行效率。

为克服传统机械式试验机磨损快，滑块质量过大的缺点，该试验机设计了特殊的润滑与密封装置，同时采用弹性铰链来消除连结间隙，大大降低了噪声。该试验机还设计了慢速装置，以测量滑动摩擦力。用该试验机对三轮汽车、摩托车等车用减震器进行实测，结果表明本系统测量可靠，操作快捷、方便。