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题名数控加工中激光探头光轴垂直度误差标定方法
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作者
刘建通
黄景德
冯悦
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机构
珠海科技学院
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出处
《激光杂志》
CAS
北大核心
2024年第3期243-247,共5页
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基金
广东省高校重点领域专项(No.2020ZDZX2032)
珠海科技学院教学质量工程项目(No.ZLGC20220526)。
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文摘
在数控加工中,由于无法精准地获取激光探头光轴垂直度误差,因此,为了解决这一问题,提出数控加工中激光探头光轴垂直度误差标定方法。通过构建数学模型,确定激光探头光轴的基准平面,并对激光探头光轴的理想垂直度展开计算。对激光探头光轴图像实施二值化去噪操作,并对其展开边界扩展处理。通过Harris算子提取激光探头光轴垂直度特征信息,调整光轴与物面的垂直度,实现激光探头光轴垂直度误差标定。实验结果表明,所提方法对激光探头光轴垂直度误差标定精准度高,误差值保持在-0.5 mm~0.5 mm,表明所提方法的性能好。
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关键词
数控加工
误差标定
HARRIS算子
二值化去噪
激光探头光轴垂直度
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Keywords
CNC machining
error calibration
Harris operator
binary denoising
verticality of optical axis of laser probe
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分类号
TP391
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
TN249
[自动化与计算机技术—计算机科学与技术]
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题名一维弹道修正弹多发同时弹着火控新算法
被引量：4
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作者
黄义
黄景德
由佳
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机构
海军大连舰艇学院舰炮系
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出处
《兵工自动化》
2018年第5期6-7,20,共3页
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文摘
为满足一维弹道修正弹对目标快速猛烈打击的需要,利用一维弹道修正弹阻力环调节射击距离和弹丸飞行时间的能力,建立一种单炮多发同时弹着火控新算法。以弹丸飞行时间最短为原则,确定最后一发弹的飞行时间与射角,依次计算倒数下一发弹的飞行时间与射角,并进行仿真验证。仿真结果表明:该算法具有可行性,对提高一维弹道修正弹快速打击能力具有重要意义。
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关键词
一维弹道修正弹
单炮多发同时弹着
火控算法
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Keywords
one dimensional trajectory correction projectile
MRSI
fire control arithmetic
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分类号
TP391.92
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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题名基于机器视觉的多层玻璃结构缺陷特征识别机制研究
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作者
黄景德
姜晨波
肖启巡
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机构
珠海科技学院机械工程学院
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出处
《测试技术学报》
2022年第2期106-112,共7页
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基金
广东省普通高校重点专项资助项目(2020ZDZX2032)
国家级大学生创业实践资助项目(202013684009S)。
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文摘
多层玻璃结构缺陷持续时间随机且可能很短,其隐患状态对设备运行和生产安全构成了严重威胁,因此,对多层玻璃结构实施实时监测显得尤为重要.本文基于机器视觉技术研究了多层玻璃结构的缺陷特征识别机制.基于缺陷图像边缘的强弱特性建立了针对缺陷图像预处理的平滑滤波组合模型;研究了面向缺陷定位的边缘轮廓抑制方法,确定了强边缘区间,降低了环境因素的干扰;在分析视觉图像信号采集过程的基础上,科学确定了多层玻璃结构缺陷识别系统的硬件性能;建立了基于支持向量机的缺陷特征分类模型及识别算法.实验结果表明,缺陷区域定位准确、识别率高,为多层玻璃结构缺陷特征检测奠定了理论和技术基础.
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关键词
多层玻璃结构
缺陷特征
机器视觉
支持向量机
结构缺陷识别机制
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Keywords
multi-layer glass structure
defect feature
machine vision
SVM
recognition mechanism of structure defect
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分类号
TP216.1
[自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]
X931
[自动化与计算机技术—控制科学与工程]
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题名装备动态失效过程模拟及不确定性分析研究
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作者
黄景德
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机构
珠海科技学院
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出处
《兵器装备工程学报》
CSCD
北大核心
2021年第S01期1-4,共4页
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基金
广东省普通高校重大专项(2020ZDZX2032)
国家级创业实践项目(202013684009S)。
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文摘
分析了动态失效模式检测技术,提出了动态失效检测的多通道的视觉检测方案,设计了失效特征分类器,建立了特征向量获取准则及特征分割模型;提出了不确定性量化评估方法,分析了量化评估过程,以降低不确定性的干扰,实现失效模式的精准分类。本文可为进一步探明隐性或间歇性故障特征识别方法提供参考,适用于机械、机电、电气电子等工业设备,具有实际应用价值。
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关键词
动态失效
间歇性故障
机器视觉
特征分割
不确定性
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Keywords
dynamic failure
intermittent failure
machine vision
feature segmentation
uncertainty
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分类号
TP391
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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