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针对运载火箭增压输送系统中的拼焊型管路产品,以实现管路产品焊接的柔性装配为最终目标,开展了装焊精确定位柔性辅助系统的设计与开发。根据拼焊型管路的传统制造模式,焊接装配是采用专用装焊工装保证导管的空间走向和总体尺寸,因而每项导管对应一套专用装焊工装,管路结构的调整将导致原工装的返修甚至报废,造成生产成本高且严重影响导管的研制周期,该问题在研制型号中尤为突出。随着型号越来越多,专用装焊工装数量也显著增多,给工装管理也带来了极大的挑战。本文通过装焊精确定位柔性辅助系统的设计与开发,以导管特征点的坐标为控制指令实现柔性装配系统按照装配要求进行精确走位和定位,以柔性化的装配系统实现不同规格、不同空间走向的拼焊型管路产品的焊接装配。 相似文献
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为了实现航天用电子元器件的全自动及非接触识别,并减少由照明系统造成的图像亮度不均、偏色等问题对检测结果的影响,通过结合局部、区域和总体三个层次特征提升物体检测精度,提出了一种基于多特征图像增强深度卷积神经网络(MFIE-DCNN)的航天用电子元器件分类算法。MFIE-DCNN算法包含多特征学习和深度学习,其学习过程类似于人类视觉系统,能够对形状、方向和颜色特征进行深度挖掘,突出元器件边界信息,抑制背景杂波干扰。实验结果表明,该算法能够区分电路板板载元器件的种类,检测准确度优于传统算法。对比基于稀疏自动编码器的深度神经网络,检测结果提高了近20%。 相似文献
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