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期刊信息/Journal information
仪表技术与传感器
仪表技术与传感器

刘凯

月刊

1002-1841

info@17sensor.com

024-88718630

110043

沈阳市大东区北海街242号

仪表技术与传感器/Journal Instrument Technique and SensorCSCD北大核心CSTPCD
查看更多>>本刊是国内外公开发行的国家一级刊物，连续荣获国家优秀科技期刊奖，是中国仪器仪表及传感器行业综合性应用技术性期刊；中国科技论文统计用刊；中国科学引文数据库来源期刊；中国学术期刊综合评价数据库来源期刊；国家机械·仪表工业类核心期刊；美国Ei数据库收录期刊。
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    基于FPGA与DMD的微型近红外光谱采集系统设计

    谢振坤王硕魏志鹏
    61-65页
    查看更多>>摘要：为解决DMD型近红外光谱仪采集时间长、光谱实时性较低的问题,提出采用现场可编程门阵列(FPGA)作为主控单元,以DMD为核心的近红外光谱采集系统设计.FPGA控制图案数据通过24 bit 的并行接口实时传输,驱动DMD选通入射光,同时进行A/D转换,实现光谱数据快速采集.对于阿达玛矩阵适配数字微镜面的问题,FPGA 图案显示设计中,将常规阿达玛编码模板拆分为适配DMD微镜面的编码图案.最后通过样品采集实验对系统的性能进行测试验证,结果表明在900～1 700 nm的工作波段内,214 个样本点的平均信噪比达到 4 600∶1;在连续采集模式下,系统单次采集耗时优于0.147 s,满足工作中光谱实时采集的应用需求.

    数字微镜振列近红外光谱数据采集信号处理现场可编程门阵列信噪比

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    基于格拉姆角场边缘实现的轴承故障诊断系统

    屈绍宇李沅卢研宏
    66-72页
    查看更多>>摘要：为解决2D-CNN轴承故障诊断前,将一维信号编码为二维特征矩阵导致的模型部署流程复杂和采集端资源浪费的问题,设计了一种基于格拉姆角场边缘实现的轴承故障诊断系统.系统以ZYNQ为核心,通过PL(可编程逻辑)端完成了格拉姆角场编码等信号预处理,采用以太网将特征矩阵传输至上位机,输入到2D-CNN模型进行故障诊断.在硬件方面,设计了电源电路和信号调理电路,实现了A/D 转换.测试结果表明:系统采集准确率大于95%,动态范围为97.45 dB,轴承故障诊断准确率大于95%,简化了2D-CNN轴承故障检测流程.

    格拉姆角场轴承故障诊断卷积神经网络ZYNQ信号预处理

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    轴承套圈磨削实时监测系统研究

    史帅涛张明柱王一帆周思康...
    73-77页
    查看更多>>摘要：磨削作为轴承套圈加工过程中的关键一步,提高其效率和安全性是要解决的重要问题.针对此问题,设计了一套基于STM32 的轴承套圈外圆磨削实时监测系统,主要由STM32 控制器、数据采集模块、电源模块、界面显示模块和数据存储模块组成.该监测系统通过STM32 控制器的ADC模块完成对声发射信号的采集,并实时计算声发射信号的均方根值(RMS),根据磨削过程中砂轮与工件接触前后的RMS值差异来判断是否接触,并反馈给数控系统,实现消空程和防碰撞的功能.试验结果表明:该系统判断结果准确、响应速度为3 ms、可缩短1～1.5 s的磨削加工时间,具有较高的应用价值.

    声发射实时监测STM32轴承磨削RMS

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    转盘式船型开关自动装配控制系统的设计与实现

    项亚南邓小龙潘丰
    78-82,110页
    查看更多>>摘要：针对某船型开关传统的人工装配模式效率低、产品质量依赖个人经验等问题,通过研究船型开关的形状结构和装配特征,基于分割器多工位转盘,设计了一种低成本、高效益的底座与开关自动装配机械结构,并利用PLC和触摸屏搭建工业网络硬件结构.根据船型开关装配工艺流程及控制要求设计了船型开关控制系统流程算法,实现了船型开关的自动上料与组装、质量检测、次品及合格品自动分选下料的流程.人机交互式的触摸屏设计完成对装配过程的在线检测与管理,该控制系统已在相关生产企业中得到应用,产品一致性较好,经济效益明显.

    船型开关多工位转盘自动装配工业网络在线检测

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    融合聚集因子和正余弦搜索的阿基米德优化算法

    孙民民张小庆曾竣哲李娜...
    83-92页
    查看更多>>摘要：针对阿基米德优化算法(AOA)收敛精度差、跳出局部最优能力弱的不足,提出一种融合聚合因子与正余弦搜索的改进阿基米德优化算法(YMAOA).首先,引入Sobol序列初始化种群,增强种群多样性;其次,将密度因子重构为非线性递减趋势,同时设计非线性权值平衡算法在不同时期的探索能力和收敛速度;然后,设计基于聚集因子判断的随机反向学习策略,增强全局探索的寻优性能;同时在算法局部优化阶段融合正余弦搜索机制进行位置更新,协助算法跳离局部最优.将改进算法与标准AOA及其他同类算法在9 个基准函数上进行对比实验,结果表明:YMAOA算法在寻优精度和收敛能力上有明显提升,对比同类改进AOA算法,YMAOA兼具收敛速度和跳出局部最优能力的优势,Wilcoxon秩和检验结果也证明YMAOA在搜索性能上具有显著性优势.

    阿基米德优化算法聚集因子正余弦优化密度因子反向学习

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    基于双目视觉的废旧零件三维重建方法研究

    张涛李晓宇魏敏张昭...
    93-98,115页
    查看更多>>摘要：针对再制造过程中废旧零件三维重建难度大和尺寸检测精度差、依赖人工等问题,提出了一种基于被动式双目视觉的废旧零件三维重建方法.首先,通过双目相机采集废旧零件的照片,采用张正友标定算法获取相机内外参数,并对左右图像进行极线校正;其次,利用改进的AD-Census算法获取视差图,包括基于正态分布的Census变换改进和基于最短臂长的自适应权重设置,以提高匹配精度;最后,通过三角测量原理将得到的视差图转化为三维点云图,实现对零件的三维重建,并进一步进行尺寸测量.实验结果表明,所提出的方法在废旧零件三维重建中取得了良好的效果,且在尺寸测量方面的绝对测量误差控制在0.1 mm以内,能够满足废旧零件尺寸测量的检测精度要求,适用于实际生产中废旧零件表面信息分析.

    双目视觉双目标定立体匹配三维重建尺寸测量

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    基于神经网络的复合材料应变场反演方法研究

    赵欣杨晨旭张春光杨博文...
    99-105页
    查看更多>>摘要：针对飞机蒙皮关键位置载荷预测困难,难以实现结构全局应变场监测的问题,文中提出了一种基于深度神经网络的应变场重构方法.针对飞机蒙皮的易损伤特征设计了含孔试验件,通过疲劳试验机和应变片搭建了应变采集系统.针对有限元模型和真实响应之间的误差问题,采用最小二乘法修正有限元分析结果.建立神经网络训练数据集,并且使用多层算法针对各数据集进行神经网络架构及参数优化,实现了结构到应变的精确等效.结果表明:应变场重构模型预测准确率在 90%以上,实现了从局部有限测量点到整体结构的全局应变重构理论.

    复合材料深度神经网络应变重构动态载荷最小二乘法

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    基于机器视觉的微孔板液位检测研究

    樊驰豪张晓青郭阳宽端木正...
    106-110页
    查看更多>>摘要：在使用人工检测微孔板的多孔液位时耗时费力、准确率低下,针对此问题提出一种基于机器视觉的微孔板液位检测方法.通过设计相机采集角度、打光方式等搭建视觉检测系统并采集到清晰的单排液位图像;基于零均值归一化互相关的匹配原理,设计算法对中值滤波后的图像进行位姿校正,结合液位图像重心定位8 个单孔液位位置;设定相似度双阈值实现对液位的检测,并对不规则液位图像加入掩码进行二次匹配检测.通过实验验证,该方法对溶液容积变化范围为-10～10 μL及以上的液位检测准确率达100%,满足检测微孔板液位的准确性需求.

    机器视觉液位检测图像处理微孔板零均值归一化互相关匹配

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    基于机器视觉的薄片精密叠装技术

    郭文欣陈明刘强
    111-115页
    查看更多>>摘要：针对薄片人工叠装效率低、一致性差的问题,提出一种基于机器视觉的动态环境下精密叠装技术.首先,对原始图像采用降采样、二值化、形态学等相结合的目标识别算法进行预处理以消除动态环境下与目标无关的干扰信息,增强目标特征的可检测性.其次,设计的位姿检测算法采用辐射线搜索法将薄片外圆离散化为360 份进行边缘点采样以定位缺口,实现正反方向识别和位姿计算.最后,设计一种靶片标定方法以实现系统标定,通过粗调和精调姿态的步骤,引导机器人将薄片精确叠放在专用定位模具上,从而实现精密叠装.实际测试显示设计系统叠装成功率100%、精度达到0.02mm.

    机器人薄片叠装姿态检测视觉定位标定

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    基于极限学习机的并联机器人无模型误差补偿算法研究

    相铁武蒋欣怡高春晖左洪福...
    116-120,126页
    查看更多>>摘要：针对工业并联机器人精度性能限制其在精密装配等高端制造领域应用的问题,文中以六自由度Stewart并联机器人为研究对象,提出了一种基于极限学习机的无模型误差补偿算法,旨在有效提升六自由度Stewart并联机器人的位姿精度.首先,建立六自由度Stewart并联机器人坐标系框架.其次,提出基于极限学习机的无模型误差补偿算法,并通过实验分析确定了极限学习机的网络框架以及隐藏层神经元个数.实验结果表明,基于极限学习机的无模型误差补偿算法将六自由度Stewart并联机器人的最大位置和姿态误差分别有效降低了90.96%和 97.01%,精度提升效果优于传统的BP 神经网络和CSBP神经网络.

    并联机器人机器人标定极限学习机精度提升误差补偿

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