让拾取更高效

德国易格斯公司新近开发出一款用于物流和特殊用途机器制造的、创新的智能输送链。PickChain是一个连续旋转的输送链,它集合了能量和数据供应,显著降低了拾取操作所需要的时间。与传统物流和输送相比,它无需多余的起点和返回运动,可进行连续     

SUSAN角点检测和匹配算法在高温变形测量中的应用

 高温变形测量是材料力学性能实验方法研究中的重点和热点之一。为了能够实现在高温环境下精确地进行变形测量,将最小核值相似区(SUSAN)角点检测和光流跟踪匹配技术应用到位移和应变测量方面,设计了基于SUSAN角点特征的高温变形测量算法。该算法充分发挥了SUSAN角点特征的优点,具有测量精度高、抗干扰能力强等优点。在普通环境下,经过模拟散斑图数据的验证,利用该算法进行变形测量,误差在1%以内,精度高、稳定性好。通过高温力学实验发现,该算法能够适用于高温变形测量。本研究扩展了图像识别等技术在非接触测量技术中的应用。     

低空小型无人机空域冲突视觉感知技术研究进展

无人机（UAV）空域冲突感知技术是国家空域集成中最具挑战的关键技术,针对小型无人机在低空空域应用愈加广泛、迫切需要融入低空空域的背景,综述了低空小型无人机空域冲突视觉感知技术的研究进展。首先,论述了低空小型无人机的应用现状,归纳了低空空域环境与小型无人机的典型特征;其次,根据感知对象的类型,将现有的空域冲突感知设备分为协同式与非协同式2类,通过对比总结了机器视觉作为低空小型无人机空域冲突感知设备的优势;然后,论述了视觉信息预处理、入侵目标视觉检测、基于视觉的避障路径规划这3项空域冲突视觉感知关键技术的最新研究进展;最后,总结了该领域有待进一步解决的难点,并对未来的发展方向进行展望。     

基于机器视觉的无接触快速尺寸测量方法

本文基于机器视觉技术提出了一种非接触式的零件尺寸快速测量方法。该方法同时可以做到以较快的速度和较低的成本对零件进行测量。经过大量实验测试,本文算法测量精度在±0.002mm以内,可以适用于大多数需要快速高精度测量工件的场合。     

基于机器视觉的万用表数字识别技术研究

为提高手持式数字万用表校准系统的自动化水平，本文通过研究图像灰度阈值法、传统方法的目标分类和深度学习三种不同类型的字符识别技术，提出了两种基于机器视觉的数字识别方案。测试结果显示，两种方案的字符识别准确率均可达到99.8%，但其在硬件资源占比、编程难易程度上二者还存在显著差异。该机器视觉字符识别功能的成功开发与应用，可为更多无程控通信接口的计量测试设备，及一些不适于人工作业的危险计量工作环境进行类似的数字识别提供借鉴。     

用“机器虫”登陆外星

回顾“机遇”号和“勇气”号先后成功登陆火星的表现，虽说都传回大量火星图片与物质成分数据使人类第一次对火星表面有了直观的了解。但遗憾的是，二辆火星车在凹凸不平、沙砾遍布的着陆点多次遇到麻烦，有二次甚至是命悬一线，耗资数亿美元的宝贝差一点像一堆废铁扔在火星上。历经206天，行程4．8亿千米才辛苦降落火星，     

水火不容

2010年4月27日,联洋深水地平线公司接到一个求救电话,报告说墨西哥湾有艘船在钻油井时发生爆炸污染了海面。当时在现场目击者说看到充满汽油味的泥土像喷泉似的喷向天空,造成大规模的爆炸,当场造成11个工作人员     

无人机空中加油过程中基于机器视觉的相对位姿估计(英文)

本文主要研究了在无人机空中自主加油过程中,利用安装在无人机上的摄像机得到的视觉图像确定无人机与加油机之间相对位置关系的算法。本文以经典的OI算法为基础展开研究,文章主要分为三个部分:首先简要介绍了OI算法的基本实现方法,指出了在OI算法中,旋转矩阵R的初值的选择对于位姿估计的精度有一定的影响。其次主要介绍了一种线性算法用于获取R初值的方法,同时针对空中加油过程中无人机与加油机之间的相对姿态角变化较小的特点,提出了可以将旋转矩阵R的初值设为单位矩阵。论文最后在仿真环境下对相关算法展开实验研究,同时研究了在高斯噪声环境下特征点在加油机表面的分布对位姿估计结果的影响,论文得到如下的结论:1、针对空中加油过程中无人机与加油机之间的相对姿态角变化较小的特点,在高斯噪声环境下,以单位矩阵作为旋转矩阵的初值得到的位姿估计的结果好于以线性算法为初值的结果。2、在相同的高斯噪声环境下,特征点之间的距离越大时得到的位姿估计结果的精度越高。3、特征点的数量对相对位姿估计的精度没有明显影响。     

德国科学家成功研制智能机器手

据中国科技部网站2012年4月27日消息，德国萨尔大学的研究人员近日研制成功一种新型智能机器手，外型及尺寸与人手臂相似，其手指分为3个关节并都可独立操控。机器手由微型电机以高转速、小转矩（约5N．ram）方式绞动控制手指的线索并完成动作。微型电机拉动20cm的线索，能使机器手在1S内举起5kg重物，高达30ITlm。机器手指尖具有高灵敏度的传感器，能握住多种形状复杂物体并可较快移动。这种机器手可应用在家庭生活、灾害救援以及医疗等领域。