基于U-Net的掌纹图像增强与ROI提取

掌纹因稳定性、唯一性、难复制性及易获取等特点，是极具应用潜力的生物识别特征。针对掌纹识别中，获取掌纹感兴趣区域（ROI）与增强掌纹信息普遍存在的时间成本大，方法之间有依赖关系等问题，提出了一种基于U-Net神经网络结构的掌纹图像预处理方法。通过香港理工大学掌纹库进行实验对比，结果表明，所提方法能消除预处理方法之间的相互影响，实现对掌纹图像的去噪与增强处理，并能快速、高精度提取感兴趣区域。      

基于SFMEA的机载软件安全性需求提取方法研究

软件失效模式、影响分析(SFMEA)是对软件进行安全性分析的重要方法,通过对软件失效的影响分析、失效原因分析可以得到对应的改进措施,可以提高软件的安全性。通过对SFMEA进行扩展,建立包含有失效原因的经验数据的航空机载软件失效原因库,为用户分析提供辅助参考,确保失效原因以及对应的改进措施分析的充分性,并最终提取软件安全性需求保证后续的软件安全性工作。最后给出了上述方法在某发动机控制软件中的应用,过程和结果均表明该方法能够有效的提取软件安全性需求以支持软件安全性工作并最终保证软件安全性。     

基于GB/T 24734的三维自动标注

结合制造企业对三维CAD零件尺寸自动标注的需求,探讨了以国标GB/T 24734为依据的在CAD系统中实现三维尺寸自动标注的技术.设计并实现了三维自动标注的算法,详细阐述了其相关的技术.该算法涉及零件基准识别、特征简化、表面分组、垂向投影标注以及零件特征还原等一系列技术.其中,特征简化和还原主要涉及特征和草图级别的倒角、圆角及阵列操作.为了便于尺寸的布局和识别,采用了表面分组和垂向投影标注的方法来对零件进行分解.以CAXA实体设计软件为平台,实现了上述算法,开发了自动标注模块,并验证了算法的可行性.     

一种适用于曲面结构的机器人制孔误差在线补偿技术

针对工业机器人应用于飞机零部件自动钻孔时各项误差累积造成制孔精度差的问题，提出一种利用单应关系计算机器人驱动坐标三维偏差，以在线补偿机器人制孔精度的方法。首先利用外部测量设备建立机器人制孔系统中各坐标系关系；在标定阶段，通过以一定倾斜角度固联于机器人末端的相机拍摄一幅安装于制孔工作平面上与刀轴正对的平面标定板图像，并据此完成基于单应变换的手-眼关系标定；在实际制孔过程中，机器人在测距传感器及相机的辅助下，从基准孔理论坐标对应的姿态，不断调整至基准孔正上方理想位置，通过手-眼关系计算基准孔实际位置对应的机器人驱动坐标，然后根据一组基准孔的机器人三维驱动误差，计算三维驱动误差变换矩阵，据此获得这组基准孔邻域范围内各待钻孔的机器人驱动坐标补偿量，从而实现待钻孔定位误差补偿。以飞机结构实验件为对象进行了模拟制孔验证，实验结果表明，补偿前待钻孔三维综合定位误差和法向误差测量值范围分别为2.28~2.85 mm和2.09°~3.93°，平均为2.55 mm和3.30°，补偿后制孔最大误差分别不超过0.30 mm和0.21°，满足自动制孔位置精度要求。     

飞机空中交通管制系统自动校准装置研制及难点研究

实现了Aeroflex的IFR6000型空中交通管制系统的全自动校准流程,形成了一套完整的自动校准装置及软件方案。该方案在实现过程中,解决了RF多路复用开关设计、矩阵开关设计、插入损耗、包络提取、特征提取、内存管理等技术难点,考虑到全自动流程的设计要求,使用Step方式,顺序执行测试步骤,自动切换复用开关及矩阵开关,最终实现了无需人工操作的全自动化校准装置,将测试时间由原来的3天缩短至3小时内。     

电气图样标准化自动审查软件开发及应用

使用传统的人工设计、人工审查的方式进行标准的实施和标准化审查存在着诸多缺陷和不足,无法满足数字化、智能化、网络化智能制造工业发展需求。本文提出基于ECIM(电气电缆智能制造平台)在电气电缆设计过程中实施标准化、自动化审查。     

埃马克模块化机床:高效加工典范

2014年中国经济高达7.5%的持续增长,使其仍处于世界经济快速发展的中心。产自中国的产品不仅出口全球各地,而且随着内需如对汽车产品的需求迅速扩大,市场的需求进一步旺盛。然而,随着需求的不断攀升,制造行业与汽车厂商正面临多重生产压力,使其必须不断提高生产效率,才可满足客户需求。埃马克为此给出了完美的解决方案:埃马克金坛新工厂生产的VL与VT系列模块化机床,就能很好地解决上述问题。