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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针对特征点法在非结构化复杂场景下没有明显特征导致特征提取失败的问题，提出了一种基于布料算法特征提取的改进激光SLAM算法。首先，提出基于布料算法提取垂直方向上的表面点云为特征点的新型特征提取方法，其能有效反应点云周围结构的垂直形状，且包含更多的全局点云信息；其次，采用3DSC方法作为特征点的描述符，确定相邻点云的对应点，利用改进的RANSAC方法进行粗配准，结合ICP方法进行精配准，完成位姿估计，提高配准精度。最后，采用全局描述符LiDAR-Iris进行回环检测，减少累计误差。实验结果表明，该方法在精度、低漂移、稳定性方面优于A-LOAM、LeGO-LOAM和LIO-SAM，提升了系统的整体性能。
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光伏板长期受积尘等污染物影响，其透射率下降，降低了光电转换效率和服役寿命，需要对其定期清洁。为支持机器人自动清洁过程，开发了基于深度学习的光伏板图像自动识别模型，通过Mosaic等图像增强方法，建立了清洁光伏板和含积尘光伏板图像数据集。考虑到清洁机器人的算力限制，确定了以残差网络（Residual Network， ResNet）为基准模型，选择了规模较小的ResNet-18，并对ResNet-18的残差块进行了改进，在多路径的基础上引入了跨尺度特征融合的通道注意力机制，以提升模型精度。经过实验验证，改进后的模型精度相较于改进前提高了2.1%，与其他主流分类网络EfficientNet-B0和 YOLOv5x-cls相比，获得了最高准确率，达到94.6%。同时使用模型可解释性技术，对各个模型错误分类进行了归因分析，确定模型对于不同区域和特征的关注程度，阐明了模型在特定错误分类中的决策依据。最后，将训练好的模型部署到清扫机器人上，使用机器人CPU推理，平均识别时间为121 ms，实现了光伏板积尘的高精、高效辨识。
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为解决自动化装配过程中工件定位难，安装精度差等问题，设计了一种对点云质量适应性强的高精度、高效率的盘盖类工件自动化装配视觉引导系统。首先使用点云包围盒提取点云数据ROI，并对其进行去噪及降采样的预处理步骤。接着提出了一种使用有限元网格中心点制作点云模板的方法，并对PCA算法进行了主轴及质心矫正的改进，提高了算法对点云质量的容忍度，实现了点云数据快速准确配准。最后对点云模板制作方法的有效性、改进PCA算法的配准效果、算法对点云质量的容忍度、算法对不同零件的鲁棒性及系统整体精度进行了实验验证。系统最终的平移误差均值为0.80 mm，RMSE小于0.089 mm；旋转误差均值为1.24 mm，RMSE小于0.116 mm，完全满足了自动化装配的要求。实验结果表明，所提出的方法在点云质量容忍度、配准的精度及效率方面具有优越的综合性能。
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在废旧锂电池模组的自动化拆解过程中，需要快速地对其表面数量众多的各类螺纹紧固件进行精准位姿识别。针对已有特征匹配方法难以适应紧固件周围复杂背景环境及深度学习方法无法实现紧固件中心精确定位与姿态识别的现状，基于轻量化深度学习模型SqueezeNet与紧固件BLOB（Binary Large Object）特征分析，以由粗到精的识别策略将上述两类方法结合，快速实现紧固件的种类判别与精确定位。并在此基础上进一步提出区域相交法用于准确识别各类紧固件的头部姿态角。实验结果表明：所提方法与其他现有识别模型相比，不仅获得了较高的粗定位精度（94.9%），并且紧固件中心精定位误差与头部姿态角误差分别在0.3 mm与3°之内，能够很好地满足机器人拆卸紧固件的应用需求。
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运用机器视觉检测密集、小尺寸杆端关节轴承存在特征信息少以及滑动球面的高可变性，导致识别不精确进而影响生产效率的问题；由此，提出一种深度学习目标检测算法模型，首先为了使网络携带更多语义信息，引入Space-to-depth Convolution（SPD-Conv）无步长卷积模块改进Backbone网络；提出Multi-level Feature Fused SPD（MFSPD）深度特征融合模块重新设计Neck网络，提升对小尺寸目标的特征信息提取能力与检测精度；在Head网络增加一个P4小尺寸检测头，使用加权K-means算法在数据集上获取先验框，增大先验框与特征图层匹配度，加快模型收敛速度；接着引入置信度传播聚类分析算法Confidence Propagation Cluster（CP-Cluster）做后处理，优化预测框置信度与检测速度；然后最后在自制数据集、T-LESS数据集以及COCO数据集上评估算法性能，该目标检测算法在自制数据集与T-LESS数据集上mAP@.5达到96.8%与93.6%，在COCO数据集上mAP为55.7%，实验结果表明算法检测精度与特征信息提取能力效果显著。
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针对矿井工作人员安全帽佩戴错检、漏检的问题，提出一种改进安全帽佩戴的检测方法，包括：在YOLOv5s基础上增加小目标检测层，以提高网络对小目标的检测效果；引入一种新的包围框相似度度量，以降低网络对小目标位置变化的敏感程度；重构模型的检测头，以加速网络收敛；重建模型中的特征提取模块，以提升网络对遮挡目标的检测能力。在自建数据集上完成消融实验，实验结果表明：改进后模型的识别精度较原YOLOv5s模型，平均精确率提升了2.1%，平均查全率提升了3.0%，平均查准率提升了1.9%。研究表明，改进后模型具备良好的检测精度，适用于复杂情况下的安全帽佩戴检测任务，对于保证工作人员安全具有积极意义。
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针对当前钢材表面缺陷检测精度较低的问题，提出一种融合注意力机制的CDB-YOLOv5s钢材缺陷检测方法。CDB-YOLOv5s在主干提取网络的C3模块中融入卷积注意力机制构建C3CBAM模块，增强算法对钢材缺陷区域的特征学习，抑制图像背景对检测的影响；在颈部网络使用可变形卷积替换常规卷积，实现感受野的自适应学习，提高特征提取能力；其次，为了提升模型的特征融合能力以加强对小目标缺陷的检测，运用加权双向特征金字塔网络以取代路径聚合网络；鉴于分类和定位的关注内容不同，在输出层采用解耦头结构，通过两个并行分支分别进行分类和回归任务。实验结果表明，CDB-YOLOv5s在NEU-DET数据集上呈现出良好的性能，其平均精度均值达到了79.2%，相较于原始YOLOv5s提升了5.1%，与其他主流算法相比，提出的方法能够更准确的检测出缺陷位置，验证了该方法的可行性和有效性。
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生活水平的提升直接导致生活垃圾体量的增加，垃圾分类对于可回收资源的再利用及环境污染问题的治理具有重要意义。针对垃圾种类繁多、体积大小不一、形态各异的特点，提出一种基于YOLOv5s的垃圾识别及分类方法，并从注意力机制、网络结构及损失函数三个维度对算法进行改进。针对YOLOv5s模型精度较低的问题，提出在网络中添加SE注意力机制；为提升模型对不同尺度垃圾的识别效果，将Neck网络中引入高效的BiFPN结构；为提升模型对遮挡情况下的垃圾目标识别效果，提升模型的训练速度，使用SIOU_Loss作为边界框损失函数。并通过自制的包含2000张、2291个目标框的数据集，对改进模型的性能进行验证。实验结果表明，改进的YOLOv5s网络模型对垃圾的识别精度提高了7.71个百分点，召回率提高了9.69个百分点，研究结果可为垃圾分类机器人识别的相关研究提供参考。
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针对目前烟支表面缺陷检测中存在的可检类型单一、检测速度慢、准确率低等问题，设计了一种基于机器视觉的烟支缺陷检测系统。使用最大类间方差法（OTSU法）的类别方差作为判断依据，计算最佳分割阈值，并结合Canny算子优化其边缘。划分出感兴趣区域（ROI）之后采用使用基于形态学的Blob区域分析算法提取缺陷并进行判断是否剔除。以输送模块、图像采集模块、逻辑运算模块、剔除模块构建烟支缺陷检测系统。经实验验证，在实际加工条件下，该系统能有效检测出卷烟表面上的折痕、破损、脏污、水松纸错牙、爆口等缺陷，准确率可达98%，可以满足对工业生产线的在线检测要求。
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针对现有工业品表面纹理缺陷检测方法存在的检测精度不高、模型体积大等不足之处，提出一种基于多尺度残差特征匹配的工业品表面纹理缺陷检测方法。首先以VGG16模型为骨干网络构建由实际特征提取网络和正常特征重建网络组成的双分支模型，然后对设计的双分支模型进行冗余网络层剪裁，并加入多尺度残差特征提取模块，接着采用迁移学习策略使模型获得良好的初始特征提取能力，最后采用异常样本增强和动态学习率的方法对模型参数进行微调训练，从而获得最佳的纹理缺陷检测模型。实验结果表明，基于多尺度残差特征匹配的缺陷检测模型能够有效实现纹理缺陷图像的多尺度残差特征提取和匹配，从而获得很高的纹理缺陷检测精度，并且还具有模型体积小的特点，有利于实际的工程应用。
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对轴承故障类型的准确诊断有利于提高设备可靠性和效率，在早期诊断和预测故障方面开展研究具有重要意义。目前有一部分诊断方法通过手动提取故障特征进行分类，另一部分使用神经网络的诊断方法，但缺乏网络自适应调参的能力，泛化能力不足。因此提出使用遗传算法优化卷积神经网络进行故障诊断，其中一维卷积神经网络可以提取轴承故障信号中的微弱特征，使用遗传算法对卷积神经网络的网络参数进行自适应调参，提高了模型的诊断精度和泛化能力。实验结果表明，该模型的诊断平均准确率为98.56%，比传统的诊断方法1d-CNN、MLP和SVM分别提高了3.26%，10.45%，13.72%。
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水下垃圾识别，对水下机器人进行的清理工作至关重要。研究一种基于YOLOv8-MHSA-DCN的水下垃圾识别算法。针对水下光照环境复杂导致的水下图像质量低下，提出一种基于多尺度融合的水下图像增强算法，在白平衡算法和伽马矫正算法的基础上进行融合，该方法提高了水下图像质量。在识别算法方面，基于Transformer网络，添加MHSA注意力机制，丰富特征和语义信息；在骨干网络中将普通卷积替换为深度可变形卷积，增强特征提取能力。数据集上实验结果表明，该识别算法检测平均精度由81.8%提高到83.3%，且计算时间仅为5.6 ms，与原有模型相比，拥有更好的综合性能。
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针对传统视觉检测磁瓦表面缺陷精度低的问题，提出一种改进的YOLOv7磁瓦表面缺陷识别方法。首先，结合图像处理技术对有限的缺陷图像数据进行数据增强处理，制作了磁瓦表面缺陷数据集；其次，采用WIoU替换原YOLOv7模型中的CIoU，提升对普通质量锚框的关注度，同时在模型主干部分添加全局注意力模块GAM，使得模型在多个维度上对图像重要特征进行捕捉，提高检测精度；然后，通过使用部分卷积PConv减少改进后的模型参数量和计算量；最后，通过实验对比分析，表明改进后的模型相较于原模型的平均精度提升了4%、召回率提升了10.4%，单张图像处理时间为52.6 ms；同时与目前几种主流的算法进行比较，发现改进后的YOLOv7模型效果更佳，对磁瓦表面缺陷检测具有较大的应用价值。
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以某钢铁企业烧结机的实际生产数据为基础，构建了基于一维卷积神经网络模型的烧结矿低温还原粉化指数（RDI）预测模型。首先对实际生产数据进行预处理，接着通过随机森林特征选择、k折交叉验证确定最优的特征参数组合。然后对一维卷积神经网络的结构、各项参数进行训练调整，建立了最终的一维卷积神经网络预测模型。最后将预测结果与基于MLP神经网络、线性回归模型、随机森林模型的预测结果相比，一维卷积神经网络模型在预测的平均相对误差以及命中率上都有较好的表现。为了进一步提高模型的预测精度，采用了马尔可夫链来修正预测结果，最终模型的拟合优度R2达到0.8478、在误差范围 2.5%内的命中率达到94.7%，基本达到了对烧结矿RDI进行实时预测的目的。
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针对传统图像分割算法具有实时性低、丢失细节的问题，提出了一种利用SFM混沌映射改进粒子群并与麻雀搜索算法结合的智能优化算法（MSAPSO），实现OTSU阈值分割。首选利用SPM混沌映射产生的混沌现象，初始化粒子种群，提高粒子的随机性与遍历性，随之加强粒子全局搜索能力；其次使用自适应粒子群优化，惯性权重动态更替变化，用来调节局部与全局搜索能力的平衡；然后引入麻雀算法思想，使其引领粒子群向最优解范围内搜索，达到加快收敛的同时跳出局部极值；最后通过对不同标准图像测试，并与多种算法比较分析，仿真结果表明，所提方法相较其他群体智能算法，有更快的收敛速度和更好的阈值精度，表明所提算法的可行性和有效性。
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为了提高水厂混凝剂投加量的预测精度，提出一种改进麻雀搜索算法（ISSA）优化极端梯度提升树（XGBoost）的混凝投药预测模型。首先将Sobol序列、双样本学习策略和柯西-高斯变异策略与麻雀搜索算法结合；然后利用改进的麻雀搜索算法对XGBoost模型中主要的超参数进行优化，建立混凝投药预测模型。该模型以源水流量、浊度、温度、pH、耗氧量为输入，混凝剂投加量为输出。最后利用桂林某水厂的历史生产数据，通过20次重复实验对该模型进行训练和测试。结果显示，ISSA优化XGBoost模型的平均均方根误差（RMSE）达0.4895 mg/L，平均决定系数（R2）达0.893，验证了该模型具有良好的预测精度和稳定性。
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双馈风力发电机采用双矢量模型预测电流控制策略时，相较于单矢量模型预测电流控制扩展了备选电压矢量范围，但将滚动优化次数增大两倍，导致计算量增大从而影响其实用性。针对此问题，在双矢量模型预测电流控制策略的基础上提出一种基于双矢量的快速预测电流控制算法。首先利用有效电压矢量以及合成电压矢量的运动轨迹将电压平面划分为6个扇区，各扇区又细分6个子扇区；其次通过判断参考电压矢量所在扇区，选择下一时刻最优的第1矢量和第2矢量；最后，合成新的电压矢量，实现对系统的运行控制。并通过仿真与实验验证，结果表明所提方法在显著降低算法复杂度的同时保留了双矢量模型预测的良好控制性能。
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针对常规扰动观测法中存在的搜索速度慢、跟踪精度低、稳态振荡大等问题，提出一种基于黑寡妇优化算法改进的模糊变步长扰动观测法，构建微生物燃料电池的最大功率点跟踪控制系统，实现微生物燃料电池的最大功率跟踪控制。黑寡妇优化算法对模糊逻辑控制器的主要参数进行实时寻优，以提高模糊控制器的控制精度和适应能力；模糊控制器根据功率和电压变化情况实时调节扰动观测法的搜索步长，PWM调节器根据模糊控制器的输出指令对Boost变换器的占空比进行调整，使微生物燃料电池的内外电阻达到实时匹配。仿真运行结果显示，基于黑寡妇优化算法的模糊变步长扰动观测法的最大功率点跟踪速度较常规扰动观测法和变步长扰动观测法分别加快了71.7% 和64.6%，跟踪误差分别减少了5.9%和5.0%。黑寡妇优化算法改进的模糊扰动观测算法大大加快了响应速度，提高了跟踪精度，减少了稳态振荡，并能有效抑制扰动信号的影响，是实现微生物燃料电池最大功率跟踪的有效方法。
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在“双碳”目标引领下，我国正构建以可再生能源为主体的新型电力系统，燃煤机组频繁调峰调频已成为常态，研究变负荷瞬态过程中的能耗特性对维持新型电力系统的经济稳定运行意义重大。研究建立了燃煤机组变负荷瞬态过程㶲分析模型，进行了多区间多速率下某燃煤机组变负荷瞬态过程中的能耗特性分析，揭示了机组瞬态过程能耗变化规律的根本原因。结果表明：当机组进行不同负荷区间变负荷时，升负荷过程能耗增加是由㶲损增加与蓄㶲增加共同引起的，降负荷过程能耗由于㶲损的增加量部分被蓄㶲释放量抵消，煤耗率增幅明显降低，当负荷区间由90%~100% THA降低至50%~60% THA时，升、降负荷过程中煤耗率分别增加14.2、7.8 g·（kW·h）-1，故升负荷过程中通过变负荷区间前馈给煤量有利于改善机组控制效果；机组变负荷速率越高，升负荷煤耗率增加，降负荷煤耗率降低，造成上述现象的原因是升降负荷过程中蓄㶲变化方向相反；此外，降负荷过程调用蓄㶲量越快，但同时㶲损增加，因此需通过蓄㶲释放分布规律调控运行参数以降低㶲损。综上，蓄㶲变化量是引起瞬态过程中能耗差异的关键，需利用蓄㶲变化量对机组运行策略进行优化以改善机组控制效果。上述结论对机组瞬态运行策略提供了技术指导。
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不同于快速成型（RP）制造最优方案选择常采用单一质量属性或者成本属性评价方法，提出考虑距离-形状因素的属性评价方法，基于新方法结合RP制造过程资源环境属性实现快速成型制造的最优方案选择。首先，建立适合于RP制造过程的资源环境属性评价体系，提出可量化指标。然后，建立考虑距离-形状因素的属性评价方法计算模型，利用综合熵权法避免指标权重或主观或仅客观的倾向，TOPSIS法和灰色关联分析法结合避免传统单一方法偏重序列距离分析或者偏重序列形状分析的缺点。最后，以SLA快速成型制造过程为例，以该计算模型对法兰零件在相同工况下不同摆放角度的5个制造方案进行综合评价。实验结果表明：该计算模型具有可行性和实用性，可用于RP制造过程的资源环境属性综合评价和决策。
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近几年由于化纤行业的快速发展，物流包装自动化程度越来越高，企业对自动包装生产线的要求也越来越高，因此提高自动包装系统的产量和效率显得尤为重要。丝箱的推丝机构是化纤自动包装系统中的核心设备，而推丝机的运行效率、可靠性和便捷性决定了自动包装线的运行效率。因此研究推丝机构的控制与调度具有重要的意义。针对推丝机构作业特点，全面梳理了丝箱出库上线的工艺流程，详细介绍了推丝机控制的关键参数与控制调度流程，尤其是对第一层和最后一层丝锭作业的动作进行了优化，并增加了位置校验功能，从而优化了推丝机作业节拍和提高了自动包装系统的包装上线量，为自动包装系统全流程高效作业奠定了坚实的基础。