ISSN 1009-0134
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2024年, 第46卷, 第11期
刊出日期：2024-11-25
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针对图像噪声导致缺陷检测结果不确定性较高的问题，提出了一种基于灰度平均和中心像素增强的局部二值模式（Grayscale Averaging and Central Pixel Enhancement LBP， GACE-LBP）和两阶段模型的表面缺陷检测方法。首先，改进了LBP纹理特征提取算法，采用局部灰度平均和中心像素邻域连接的方式来抑制噪声敏感性并且加强中心像素的鲁棒性；其次，为了降低单一的深度学习模型预测结果的不确定性，构建了二阶段多特征融合模型，以增强对不确定域样本的判别能力；最后，使用改进熵值法确定划分不确定域的参数，应用于构建两阶段模型中。在存在图像噪声的表面缺陷数据集上的实验验证了方法的有效性。
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晶圆允收测试（Wafer Acceptance Test，WAT）是晶圆制造的核心工艺过程，对该过程中的关键测试参数进行识别有助于提升晶圆良率预测准确性，从而改善企业生产效率、控制生产成本。针对WAT参数维度高、影响晶圆良率的关键特征参数不明显、参数之间存在复杂关联关系等特点，提出一种过滤式结合封装式的混合式特征选择方法。首先，构建基于皮尔逊相关系数法（PCCs）的过滤式特征选择方法对高维原始WAT特征参数数据进行初筛处理，以降低WAT特征参数维度；其次，设计基于鲸鱼优化算法与支持向量机（WOA-SVM）的封装式特征选择方法对关键特征参数组合进行优化，实现关键特征参数不显著、参数复杂关联环境下的关键特征有效提取。基于某晶圆制造企业实际生产数据对提出的WAT关键特征参数选择方法进行验证，结果表明提出的方法是有效的。
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针对传统YOLOv5算法在钢铁零件表面缺陷检测过程中存在诸多难分类样本，全局特征提取不足导致检测精度较低等问题，提出了一种基于YOLOv5-FGC的钢铁零件表面缺陷检测方法。该方法引入Focal-EIOU Loss替换预测框回归的CIOU损失函数，提高了模型的收敛速度和准确率，使边框回归更为精准；在Backbone中加入全局注意力机制（Global Attention Mechanism， GAM），提高全局特征提取能力，对空间和通道中的重要特征进行强化；通过加入C2f模块增加网络模型的梯度路径，让网络能够提取更多的特征，加强了特征提取的鲁棒性，提高了网络对钢铁零件缺陷的检测精度。对比试验以及消融实验表明，改进后的YOLOv5-FGC算法在NEU-DET数据集中的裂纹、夹杂、斑块、压入氧化皮、麻点、划痕六类缺陷中检测的平均精度达到了78.2%，在YOLOv5原始网络模型基础上mAP值提高了4.7%，对比Faster R-CNN模型提高了36.7%，FPS达到了91帧/s，能够快速、准确的对钢铁零件表面缺陷进行检测。
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针对已有目标检测算法在缺陷检测方面识别精度低、泛化能力差的问题，提出一种基于改进YOLOv5s的包装盒缺陷检测方法。首先，针对包装盒缺陷特征复杂难以识别分类的问题，主干特征提取网络CSPDarknet结构替换为Swin-Transformer结构，提高模型对缺陷特征信息的获取能力和检测精度；其次，在预测端加入Dropout和Label smoothing正则化方法，解决破损包装盒图像中不同缺陷特征交叉分布导致模型识别能力差的问题。试验结果表明，改进后YOLOv5s模型检测精度平均精度均值mAP提升了10.7%，测试时，能有效检测出更多的包装盒缺陷。该模型在包装盒缺陷检测识别任务中检测精度提高，误检率和漏检率降低，有效提高了模型泛化能力。
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由于视觉传感器与机械手之间的精确标定较为困难，导致在无标定条件下，视觉反馈信息与机械手控制之间的映射关系存在不确定性，从而影响了控制精度。为实现机械手运动轨迹的动态调整和优化，提出基于GRNN算法的冗余度装配机械手无标定视觉伺服控制。分别对装配机械手工作区域的二维视觉图像的中心矩和几何矩进行计算，并通过组合二阶和三阶归一化中心矩，得到图像Hu矩。以提取到的图像矩作为输入特征，结合GRNN模型，将分子求和层和分母求和层的输出结果进行组合，得到伺服控制增量预测值。结合逆运动学求解法，采用雅可比矩阵的伪逆，将GRNN预测得到的控制增量映射为机械手的关节角度变化量。实验结果表明，采用该方法对机械手进行无标定视觉伺服控制时，机械手移动轨迹与期望轨迹贴合度更高，具备较为理想的控制效果。
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针对传统工业机器人进行装配操作时，其运动轨迹存在平稳性差、平滑度低，以及因机械冲击与振动造成的使用寿命缩短的问题，提出一种基于改进多目标灰狼算法的轨迹优化方法。改进算法采用非线性因子来及时地协调全局勘探和局部探索能力；利用Tent映射改进多目标灰狼算法种群初始化策略，能有效提高收敛速度，改善初始化种群分布不均的问题；引入粒子群算法位置更新策略确定寻优方向，加快迭代搜索最优解的速度。采用5次B样条构建插值函数，以时间-冲击为优化目标进行仿真实验验证，结果表明改进多目标灰狼算法能够有效缩短机器人运行时间，减少关节磨损，达到了提高机器人工作效率，延长机器人使用寿命的目标。
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螺旋折流板是管壳式换热器中重要的折流元件，螺旋折流板曲面空间位置信息是解决螺旋折流板管孔加工的关键。针对螺旋折流板纹理弱、遮挡多、尺度变化大，传统方法难以实现三维重建的问题，提出融合CNN特征点提取与GNN匹配的三维重建方法。通过MV-CE100-30GC工业相机获取螺旋折流板不同视角的图像，利用基于大数据的计算机视觉基础模型SAM对图像进行分割处理，在对比当下主流的四种不同特征点提取和匹配算法的基础上，确定了SuperPoint和SuperGlue算法在螺旋折流板曲面特征点提取与匹配上的优势，将匹配结果通过Pycolmap工具箱进行三维重建，获取螺旋折流板三维空间位置信息。通过对比螺旋折流板上标记点的测量值和重建值的大小，其测量精度可以满足管孔加工定位精度要求。
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针对目前难以对大型法兰平面度进行现场测量的问题，设计并搭建了一种基于旋转式线结构光和机器视觉的大型法兰平面度测量系统。首先，利用张正友标定法对相机进行标定，并采用高斯滤波与最大极值稳定区域相结合的算法（M-Steger）提取亚像素级激光条中心点。其次，以激光条中心点提取结果为基础，利用交比不变原理对光平面进行标定，从而得到相机和激光器之间的位置关系。再次，通过旋转标定，将坐标系统一到同一个坐标系下，完成线结构光传感器的标定。最后，通过线结构光三维重建得到法兰上表面点云，采用最小二乘法进行点云拟合进而计算法兰平面度。实验结果表明，M-Steger法对激光条中心点的提取精度可达10 μm，抗噪性较强。法兰平面度的测量误差最大值为0.17 mm，可以满足法兰平面度现场测量需求。
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准确定位输电通道环境下的输电线路和施工机械等具有对输电线路造成破坏风险的目标，对于确保输电线路的安全运行具有重要意义。因此，高性能的分割技术对于电网安全至关重要。然而，现有语义分割方法忽略了全局通道信息和多尺度特征之间的表示差距，从而抑制了网络聚合判别特征的能力。提出了一种新颖的基于双向特征增强的语义分割网络（Bidirectional Feature Enhance Network，BFEN），该网络由编码器-解码器结构组成，通过交互地探索全局空间和通道上下文来捕获丰富的特征表示。为了在解码层细化密集的全局上下文特征，提出了一个十字条带注意力（Cross Stripe Attention，CSA）模块，自适应地捕获带有方向信息的长距离空间依赖性和长距离通道依赖性。十字条带注意力模块是一个轻量级的模块，计算负担可以忽略不计。在输电线路和施工机械数据集上的性能达到了82.2% MIoU，优于目前主流的分割方法。
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人工智能技术在各个领域飞速发展，特别是智能控制领域。传统PID控制存在参数整定和性能优化过程繁琐、控制效果不理想的问题。人工神经网络算法可以利用控制系统中的输入输出信号，不断更新控制网络来调整PID的控制参数，使得PID控制可以迅速达到理想的控制效果。首先总结了单神经元网络、BP神经网络、RBF神经网络算法的原理，以及与PID控制领域结合的方法，然后将振动台传递函数模型作为被控对象，对比了各种算法的参数整定效果，分析了各种算法的优点与不足。其次通过数值仿真验证了智能算法在PID控制参数自整定中的有效性和优越性，最后对未来的神经网络控制研究方向提出了建议。
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针对飞机大修过程中不确定因素使得大修拆卸时间及拆卸总工时存在较大不确定性的问题，提出一种基于概率分析量化不确定性的飞机大修可行拆卸序列评估和基于改进帝国竞争算法的飞机大修拆卸序列优化方法。首先对飞机大修拆卸的不确定性进行了分析，主要考虑了基本拆卸时间、拆卸方向和拆卸工具的不确定性，将飞机大修拆卸总工时最小作为拆卸序列优化的目标，构建了考虑不确定性的飞机大修拆卸序列优化模型；然后基于蒙特卡洛方法进行可行拆卸序列的量化评估，并基于帝国竞争算法进行拆卸序列优化；最后，以飞机起落架为实例，验证了所提出的考虑不确定性的飞机大修拆卸序列优化方法的有效性。
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为充分掌握偏心连杆平衡抽油机应用情况，提出偏心连杆平衡抽油机曲柄轴转矩多目标动力学ADAMS仿真方法。以某型号偏心连杆平衡抽油机为研究对象，构建其曲柄连杆结构多目标数学模型后，将该数学模型导入到ADAMS仿真软件内，利用ADAMS仿真软件搭建抽油机曲柄轴转矩多目标动力学参数模型，并在不同情况下对偏心连杆平衡抽油机曲柄轴转矩展开仿真。仿真结果说明：当偏心连杆平衡抽油机曲轴转速为1850 r/min时，其柄轴转矩的初始数值为0，随着时间增加该数值呈现指数型下降趋势，时间超过1.6 s后，柄轴转矩数值逐渐恢复为0；抽油机曲柄轴转矩的第一主轴和第二主轴在X方向上的颈荷载数值均低于Y方向，且第二主轴颈荷载存在2个峰值，第二主轴受第一气缸和第二气缸同时激励。
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针对留胚米生产加工过程中生产环境复杂和工艺繁多、传统人工难以实时监测控制的问题。介绍了基于Web技术的留胚米生产线在线控制可视化系统的设计研发。系统包括实时监测和在线交互控制。首先，明确系统功能需求，并设计人机交互平台和数据交互通讯服务方案。其次，设计人机交互平台架构，包括产线建模、数据库存储和UI设计等。通过Blender对生产线进行建模，并使用AI和Substance对模型进行贴图优化，提供模型交互服务。设计配置信息存储库和产线运行状态信息存储库来支持数据存储。根据需求分析，设计UI交互界面原型，使用Vue框架搭建人机交互界面。然后，设计数据通讯服务框架，基于HTTP和Socket实现后端服务器与前端人机交互、数据库和产线工控机之间的通讯，实现在线交互功能。
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针对目前有线式、大体积搅拌摩擦焊系统对信号源的数据采集精度低且形式单一等问题，提出了一款基于无线蓝牙技术实时传输扭矩、压力和温度等多源信号的微型测量系统。系统主要由下位机及上位机两部分组成。下位机包括STC15W408AS主控芯片、惠斯通全桥应变片、HX711A/D 转换芯片、K型热敏电偶、MAX6675温度信号采集芯片及HC-08蓝牙串口通信模块。上位机采用QT软件搭建可视化界面，通过调节界面参数实现系统的蓝牙无线通讯；上位机通过对实验数据进行管理、分析进而达到反馈焊接系统工作实况的目的。通过对系统进行静态标定及对AZ31镁合金进行搭接焊接验证了测量系统的可行性，为优化焊接设备和工艺参数提供数据支持。
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针对传统云计算平台在智能制造设备信息集成系统开发中所面临的两大挑战：多源异构节点数据难以融合和设备数据处理高延时问题，采用基于"云-边-端"结构的边缘计算网关，改善传统云计算结构中生产设备与云平台直接连接的方式，设计基于CODESYS软PLC的多协议边缘计算网关，实现不同协议节点数据的融合，包括Modbus/TCP、Ethernet/IP、PROFINET、EtherCAT、Modbus/RTU、OPC UA等。并基于CODESYS RTE对Windows系统内核进行实时性改造与网络通信结构的优化，降低设备通信延时时间；建立工业物联网标准试验平台，进行边缘计算与传统云计算的对比实验，结果显示多协议边缘计算网关成功实现了多源异构节点数据的融合，相较于传统云计算，在数据处理和决策方面既大大降低了延时时间，又提高了可靠性。
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针对相控阵关键部件装配过程中，需高效、精密测量以缩短装配总时间并提高装配质量的问题，对测量面通过计算机图形学技术进行数据处理与分析，提出以遗传算法求解旅行商问题确定测量路径规划的方式，降低测量路径长度及测量时间，提高测量效率及质量；针对测量数据，提出采用自适应的点云滤波及采样的方式，在保证数据完整性的同时，有效去除噪声点；进一步，采用有限单元法，针对泊松重建算法获得的网格曲面模型，进行装配部件进行力学分析；最后，根据力学分析结果，对装配方案进行规划及优化。仿真及实验结果表明，所提出的方法可以显著提高相控阵天线关键部件测量、重建及装配的效率与质量。
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为优化永磁辅助开关磁阻电机（Permanent Magnet Assisted Switched Reluctance Motors，PMA-SRM）的平均转矩和转矩脉动系数，提出一种基于极差分析和敏感性分析，代理模型和NSGA-III算法相结合的优化方法。首先介绍PMA-SRM的拓扑结构，选取结构和控制参数作为初始优化参数，通过极差分析和敏感性分析选取主要优化参数。然后，基于优化后的核极限学习机（Beluga Whale Optimization Kernel Extreme Learning Machine，BWO-KELM）建立电机的代理模型。最后，采用基于参考点的非支配遗传算法（Reference-Point-Based Non-Dominated Sorting Genetic Algorithm III， NSGA-III）对建立的BWO-KELM模型多目标优化，从生成的Pareto前沿中选取最优解。有限元仿真基于结果表明：建立的代理模型具有较高的拟合精度，优化后PMA-SRM的平均转矩提高38.56%，转矩脉动系数降低了77.71%。仿真实验表明，所提代理模型与NSGA-III算法相结合的方法可用于电机的优化过程，减少电机优化的工作量。