基于逆向工程技术的蜣螂外形数据采集与处理

采用三维激光扫描系统测量了臭蜣螂几何体表外形,获取了臭蜣螂几何体表外形的数据点云。利用逆向工程软件进行数据点云的平滑处理、精简处理及其多视数据的定位与拼接。使用点云数据网格化、曲面特征抽取与数据分片、曲面分割及直接拟合曲面片的造型方法,成功进行了臭蜣螂体表外形三维几何曲面模型的重构。     

基于Geomagic Studio的汽车引擎盖的逆向设计

使用逆向工程软件Geomagic Studio对汽车引擎盖进行逆向设计,对点云数据进行精确的处理以及曲面重构,得到汽车引擎盖的曲面模型,最后将曲面模型进行精度分析,与初始点云数据比较.结果表明:这种设计方式可以比较精确地还原实体的各项特征,能够为汽车引擎盖的后续分析和优化设计提供可靠的曲面模型.     

逆向工程对勺轮式排种器的三维模型优化

针对目前精量播种中排种机构设计周期长等问题,以勺轮式排种器为研究对象,提出一种优化改进中三维模型重构的方法。应用光学三维扫描仪对勺轮式排种器的外形点云数据进行采集,通过Geomagic Studio软件对采集的勺轮式排种器外形点云数据进行处理,得到勺轮式排种器外形的NURBS曲面,将其导入UG软件中对其进行三维模型重构,最终得到该排种器的三维模型,生成的模型与实物之间的最大偏差为0.031mm,为后期优化改进提供方便。通过实践发现,相对于传统设计方法,逆向工程可以高效完成复杂曲面零件的逆向设计,缩短产品开发周期。     

基于局部点云的苹果外形指标估测方法

为了获取果实生长期的外形参数指标,监控果实发育状况,提出了一种基于局部点云的苹果外形指标估测方法。该方法可以通过局部点云数据估测苹果的体积、高度、直径等外形指标参数。利用椭球曲面方程构建苹果几何模型,并计算苹果几何模型的高度、直径、体积。使用Kinect V2相机从任意角度获取点云数据,采用直通滤波法去除点云数据的背景,用包围盒算法精简点云得到苹果局部点云数据后,采用粒子群算法将苹果局部点云数据与苹果模型进行空间匹配,并用遗传算法求解苹果最优匹配模型的参数,利用苹果最优匹配模型参数估测与其匹配的真实苹果的外形指标。实验采集了250个苹果顶部、侧面和底部的局部点云数据,使用本文方法分别估测了250个苹果在3个角度下的外形指标,并对估测值与真实值进行线性回归分析,各个指标的线性回归拟合度R~2均高于0. 7。其中,侧面拍摄时拟合效果最好,R2最高为0. 948。在各个角度下苹果体积估测的平均误差不大于16. 16 mL,高度估测的平均误差不大于2. 92 mm,直径估测的平均误差不大于2. 35 mm,估测结果的平均误差较小,在允许误差范围内。实验结果表明,基于局部点云的苹果外形指标估测方法具有较强的实用性。     

基于Geomagic Wrap的安全锤逆向设计

逆向工程是根据已知的零件(或原型)生成,反向推出产品设计数据的过程。文章以安全锤的逆向设计为例,首先利用三维扫描仪对其进行三维扫描,获取安全锤的点云数据,再使用Geomagic Wrap软件对获取的点云数据进行处理并生成曲面模型,最后对安全锤曲面模型进行偏差分析。结果表明,逆向工程技术可以有效缩短研发周期,节约时间,降低成本,同时为逆向工程技术在安全锤的设计提供参考。     

基于逆向工程技术的鼹鼠前爪趾甲几何模型

利用三维激光扫描系统对鼹鼠前爪趾甲的表面进行扫描,获得趾甲腹面和背面的表面数据点云,对扫描数据精简、平滑处理后,采用点-线-面方法进行了曲面重构,最后进行了重构曲面模型精度分析.分析表明,鼹鼠前爪趾甲重构曲面模型满足精度条件,为后续的几何形态定量分析提供了模型基础.     

兔子爪趾曲面重构及特征曲线的提取

通过交线构造曲面和点云拟合构造曲面两种方式重构兔子爪趾曲面并分析误差,结果表明第一种方式得到的曲面最大偏差为0.254 mm,后者最大偏差为0.341 mm。相较而言交线构造曲面更适合爪趾等复杂曲面的重构。以交线构造的曲面为基础提取具有特殊结构的脊线和前端轮廓线。拟合得到的脊线方程相关系数为0.999 3,轮廓线方程相关系数为0.996 2。     

摇臂式喷头内流道曲面的逆向重构研究

用线切割机床将雨鸟30IBH摇臂式喷头内流道切割成a,b两部分,使三维光学扫描仪的投影光束能够到达其表面进行多视扫描,获取不同视角下流道a,b的点云数据。去除多视点云中的噪点后,用三点法拼接多视点云,得到流道a,b的点云数据;再将流道a,b的点云数据拼接成喷头内流道的点云数据;采用弦偏差采样法将点云数据精简后,用基于边的方法把点云分割成喷管和小喷嘴两部分,选择非均匀有理B样条(NURBS)模型分别按照点-线-面的顺序进行曲面重构。曲面重构的精度分析结果表明,最大几何误差为0.292 9mm,平均几何误差为0.076 2mm,满足预期的精度要求,实现了摇臂式喷头的内流道曲面重构。     

蜻蜓膜翅前缘脉的纳米力学性能

利用激光三维扫描系统测量了黄蜻膜翅样品的几何外形,获取了黄蜻膜翅几何表面的外形数据点群.利用逆向工程软件对黄蜻膜翅点群数据删除跳点、坏点及与研究无关的数据点并进行平滑和精简处理.根据黄蜻膜翅的外形特征,通过框选点群命令,从点群数据中提取其边界曲线,并对曲线进行调整,将调整好的边界曲线两两拼接在一起,形成黄蜻膜翅较完整的边界曲线.采用由点和曲线形成曲面中的混合点群加边界曲线的造型方法,成功进行了黄蜻膜翅外形三维几何曲面模型的重构.     

基于逆向工程的黄蜻膜翅几何数据采集与处理

利用激光三维扫描系统测量了黄蜻膜翅样品的几何外形,获取了黄蜻膜翅几何表面的外形数据点群.利用逆向工程软件对黄蜻膜翅点群数据删除跳点、坏点及与研究无关的数据点并进行平滑和精简处理.根据黄蜻膜翅的外形特征,通过框选点群命令,从点群数据中提取其边界曲线,并对曲线进行调整,将调整好的边界曲线两两拼接在一起,形成黄蜻膜翅较完整的边界曲线.采用由点和曲线形成曲面中的混合点群加边界曲线的造型方法,成功进行了黄蜻膜翅外形三维几何曲面模型的重构.     

基于逆向工程的饲料搅拌机刀片三维造型设计

针对TMR饲料搅拌机梅花刀刀刃曲线复杂,不易找出曲线方程进行正向设计的问题,利用逆向工程技术得到梅花刀的三维模型。利用非接触式激光扫描仪对梅花刀片表面进行三维扫描,并获取三维点云数据,研究曝光率对扫描结果的影响;利用Geomagic Studio软件对点云数据进行优化处理;利用Geomagic Design软件对刀片曲面进行重构;利用Geomagic Control将重建后的三维几何模型与原始点云数据进行误差对比分析,完成逆向工程技术在梅花刀片结构设计中的应用初步研究。     

基于点云的谷粒高通量表型信息自动提取技术

在进行水稻的数字化考种、表型与基因关联分析和数字农业仿真模拟时,需要大量的谷粒表型信息作数据支撑。本文提出了一种基于三维点云的谷粒高通量表型信息自动提取方法,能同时自动获取谷粒的三维模型和40个表型参数,实现谷粒形状的定量和定性描述。首先,通过对谷粒点云数据进行聚类分析,完成谷粒点云的分类;其次,实现谷粒的三维重建,对谷粒离散点云进行柱面构网,获取谷粒点云的三维模型数据;最后,根据不同表型参数的特点,实现了谷粒的三维表面积和体积、长、宽、高、3个主成分剖面的周长和面积等11个基本参数与长宽比、长高比和体积比等11个衍生参数以及18个形状因子的自动提取。利用Handyscan 700型手持式激光扫描仪获取的谷粒高精度点云数据进行实验,成功实现了谷粒表型参数的自动提取,测量结果可达毫米级。基于主成分方法分析了各表型参数的权重。以游标卡尺测量值和Geomagic Studio测量值作为真值,长、宽、高的平均相对误差为1.14%、1.15%和1.62%,体积和表面积的相对误差为零,3个主成分剖面面积的平均相对误差为1.82%、2.12%和2.43%。本文方法与人工测量方法及软件测量方法相比,精度相当,且具有批量、自动、人工干预少(仅数据采集阶段需要人工操作)以及效率高的特点。     

鲜食葡萄袋中袋包装装置设计与试验

为解决鲜食葡萄采摘、收集和运输过程中的损伤问题,设计了鲜食葡萄袋中袋包装装置,采摘作业时与机械臂协同工作,通过袋中袋包装避免损伤,包装完成后葡萄可直接落入收集筐,提高鲜食葡萄机械采收效率。首先,基于葡萄表面硬度、质量损失率、表面破裂指数和穿刺破裂力等损伤指标,确定袋中袋包装装置最佳充气气压为4kPa,通过撑袋过程袋中袋受力分析与袋口形状分析,确定吸盘直径、撑袋距离和同侧吸盘距离为30、125、95mm;然后,建立葡萄果实图像大小与充气时间关系模型,自动调节充气时间,保证不同大小的葡萄在充气包装完毕后都能达到最优的保护效果。最后,以巨峰葡萄为试验对象,试验结果表明无损收集成功率为95%,平均包装时长为28.4s,最大气压偏差为0.2kPa,平均气压偏差率为1.1%,平均损伤破裂率为1.5%,平均脱粒率为0.2%,包装效率为126串/h。袋中袋包装装置作业性能稳定,鲜食葡萄无损包装成功率高,避免了损伤,确保了新鲜度,提高了采摘收集效率。     

链齿式残膜回收机捡拾机构参数优化及试验

针对链齿式残膜回收机捡拾效率不高、工作性能一般等问题,设计了一台链齿式残膜回收机。首先,介绍了工作原理和结构设计;然后,运用Design-Expert8. 060软件,采用Box-Behnken试验方法,以捡拾转速、入土深度、捡拾齿周向间距、捡拾齿轴向间距为影响因素,以捡拾率为响应值,进行了四因素四水平的响应面试验及回归方差分析,分析各因素对链齿式残膜回收机捡拾装置的捡拾率的影响程度,并对各个因素进行优化。试验结果表明:影响捡拾率程度的大小依次为捡拾转速>捡拾齿轴向间距> C捡拾齿周向间距>入土深度;当捡拾转速91. 41r/min、入土深度143. 48mm、捡拾齿周向间距91. 49mm、捡拾齿轴向间距32. 31mm时,残膜的捡拾率达到91. 02%,相对误差较小。     

基于液压控制的农业机械手的设计

探讨了农业机械手的造型、液压回路及控制部分的设计。该机械手主要采用了CAD/CAE软件来进行设计分析,提高了设计的效率、可行性和科学性。为此,针对当前农业的产品种类逐渐增加的发展趋势,对本机械手进行手部可调整设计,从而可以采摘不同形状的农业产品。S7-200型号的PLC和液压技术在该机械手中的应用,使设备整体结构紧凑,工作更加稳定,通过机电仿真软件建立机械手总装模型并完成仿真,为该机械手的实际生产提供了重要参考。     

摇枝式加工型苹果采摘振动参数仿真优化与试验

为探究不同振动参数组合对苹果采摘效果的影响,建立苹果树二级树枝振动力学模型,解析分析得到影响苹果脱落的主要因素为振动频率、振幅及夹持位置。测量苹果树形态特征并基于矮砧密植整形原理建立纺锤形苹果树三维模型,利用ANSYS软件对苹果树模型进行有限元仿真分析,仿真结果表明,振动频率4~8Hz、振幅20~30mm、夹持位置0.35l~0.65l（l为二级树枝长度）时,对果树损伤较小且苹果易脱落。设计四因素三水平振动采摘试验,以确定苹果树不同位置树枝最佳的振动参数组合,利用Design-Expert软件对试验数据进行分析和响应面优化,参数优化结果为：采摘苹果树上层苹果时,振动频率为5Hz,振幅为28mm,夹持位置为0.40l;采摘苹果树中层苹果时,振动频率为4Hz,振幅为30mm,夹持位置为0.43l;采摘苹果树下层苹果时,振动频率为8Hz,振幅为20mm,夹持位置为0.65l;通过验证试验得到苹果树上层、中层、下层摘净率为96.4%、94.8%、93.2%,与优化值相近,表明优化模型可靠。     

梳齿滚筒式残膜回收机的设计

针对新疆建设兵团以及我国残膜所面临的现状,通过分析对比国内外地膜回收机技术与装备的特点,综合考虑农艺要求,研制出了梳齿滚筒式残膜回收机。本设备创新性地运用了片状捡膜齿和梳齿式脱膜装置,可靠性高、适应性广、生产效率高,作业速度为3～7km/h,工作深度50～80mm,生产率135～315hm2/h,适用时段为春播前或做秋后处理,而且该机结构简单、动力消耗少、使用维护方便,符合农户的要求,适合在兵团大面积推广,将为兵团以及我国的"绿色农业"做出贡献。     

温室高架栽培草莓空间姿态识别与采摘点定位方法

采摘目标空间位姿信息缺失和目标定位精度低是影响草莓采摘机器人采摘效果的关键因素之一。为此，本文首先设计了基于颜色信息和卷积神经网络的草莓图像目标定位与分割以及目标点云分割模型；其次，实现了基于图像的草莓可采摘性和遮挡程度识别模型；最后，设计了草莓空间定位和姿态估计模型并实现草莓采摘点定位方法。基于本文方法对完整草莓位姿估计平均误差为4.03%，对遮挡草莓位姿估计平均误差为9.06%，采摘定位综合误差为2.3mm。在实际采摘实验中，采摘成功率为92.6%，平均每个草莓的计算耗时约为92ms，单个草莓采摘动作的执行平均耗时约为5.7s。实验结果表明：本文提出的方法可在温室条件下较准确地估计草莓空间位姿和采摘点，为草莓采摘机器人提供有效的目标定位信息，有效满足实际采摘场景下的需求。     

采摘机器人移动果实目标跟踪研究——基于云存储和无线传感器网络

提高采摘机器人对运动目标的定位能力是提高机器人采摘精度的重要途径,但对于运动果实目标的跟踪和识别需要实时处理大量的图像数据。为有效处理并利用无线传感器实时采集待采摘果实图像,提出了一种基于Hadoop云平台的图像并行处理方案。为了验证方案的可行性,设计了具有运动图像采集和无线传感网络传输功能的采摘机器人,并搭建了基于云存储并行计算的图像抓取平台,利用无线传感器采集的果实图像资源作为原始数据集,对运动待采摘目标进行了图像识别。实验结果表明:采用该方案可以成功地获取运动果实的位置信息,且采摘机器人成功采摘率较高,对于高精度采摘机器人的设计研究具有重要的意义。