基于磁光图像的飞机铆钉缺陷识别

针对飞机铆钉磁光图像的识别问题,提出了一种基于模糊支持向量机的裂纹有无和裂纹方向自动识别的新方法。该方法首先对铆钉磁光图像进行预处理得到铆钉二值化图像;然后采用阈值法求取铆钉中心;最后将由铆钉中心发出的星形射线矢量作为特征,采用模糊支持向量机方法对铆钉有无裂纹和裂纹方向进行分类。其中,支持向量机的核宽及惩罚常数采用网格法进行选取,并结合模糊隶属度函数解决多类分类问题中存在的错分和拒分现象。实验结果表明,使用训练获得的支持向量机分类器识别裂纹缺陷取得了很好的效果,能够满足自动检测的高实时性要求。     

基于神经网络的机器人驱动系统数学模型辨识

以轮式移动机器人驱动系统为主要研究对象,提出一种基于神经网络的分析与试验相结合的建模方法。该方法在分析理想直流电动机数学模型的基础上,采用串一并行辨识结构的神经网络确定系统输出与输入的关系,实现了机器人驱动系统的数学模型辨识。最后,通过试验证明了该方法的有效性,为未采工、农业等领域机器人的精确运动和动力控制的研究提供了技术支持。