以高速动车组关键零部件智能制造中自动化立体仓储系统设计为例,讨论了其核心设备巷道堆垛机不同种类的适用范围,确定了“四立柱重载堆垛机”的方案设计,针对项目特点介绍了
针对钢板不同规格、任意排布角度的自动分拣、码放的需求,阐述了一款大型桁架式钢板自动分拣机器人的机械设计方案,并对机器人整机进行了有限元分析。分析结果表明,机器人Y梁
针对现有汽车制造过程中外观质量检测环节存在的问题,提出通过深度学习算法完成对车辆外观质量检测方法的研究。利用深度学习算法在抗干扰性、识别精度、处理速度等方面的算法优势,将其应用在汽车实际生产过程中。首先对深度学习理论进行梳理与研究,确定合适的算法与模型;依据实际的生产场景特点来抽离实验场景构建所需核心要素,并完成实验环境的搭建;在获取原始图像之后,对其进行灰度映射、噪声滤波等预处理,同时完成对图像
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针对装甲车辆行进过程中因自身、天气、道路等因素导致碰撞事故发生的情况,研究与车辆碰撞事故发生有关的节点变量及其之间的可信关系,提出一种基于动态贝叶斯网络的装甲车辆
针对目前磁瓦合格分类人工识别效率低。提出了一种基于高斯混合模型的磁瓦合格检测方法,通过Halcon软件将工业相机采集到的磁瓦样本图片进行图像灰度化,降噪,滤波,阈值分割,形态学处理,处理后根据主成分分析法,提取出磁瓦的面积、周长和中心几何距等特征参数,再根据特征参数的不同进行汇总赋值,利用高斯混合模型分类识别出磁瓦样本的合格与不合格品。实验结果表明,Halcon编程检测出四十片磁瓦共耗时约7s,平