小空间复杂精密工件几何尺寸在线动态视觉测量研究

结题报告
项目介绍
AI项目解读

基本信息

  • 批准号:
    51575033
  • 项目类别:
    面上项目
  • 资助金额:
    63.0万
  • 负责人:
  • 依托单位:
  • 学科分类:
    E0511.机械测试理论与技术
  • 结题年份:
    2019
  • 批准年份:
    2015
  • 项目状态:
    已结题
  • 起止时间:
    2016-01-01 至2019-12-31

项目摘要

The online and real-time dynamic measurement of the geometric dimensions of the complex and precise mechanical workpiece which provides the feedback to guide the machining can significantly improve the machining efficiency and quality, thereby it has the great significance for the development and production of national major equipments. The project will focus on the research on the online dynamic vision measurement of the geometric dimensions of the complex and precise mechanical workpiece from the theoretical method, the key technologies and devices. The main research contents as follows: The hardware and software frame structure, the measurement principle and the high precision mathematical model of the measurement system will be researched; By analyzing the characteristics of the images of the metal mechanical workpiece under the highly reflection environment, the fast recognition and location of the laser stripe will be realized by the multi-scale image analysis; The synchronization calibration method for the measurement system using a grid ball target will be proposed, which can realize the fast and high precision calibration; A prototype of the measurement system will be developed and evaluated by the real experiment. The project will break through the key problem of the online dynamic measurement of the geometric dimensions of the complex and precise mechanical workpiece. It has the important theoretical significance and practical value to promote the introduction of the vision measurement in the closed-loop control of the precision machining and further improves the machining efficiency and quality.
在线实时动态测量复杂精密工件几何尺寸并反馈指导机械加工,可显著提高加工效率及加工质量,对保证国家重大装备的研制与生产具有重要意义。本项目围绕小空间复杂精密工件几何尺寸在线动态视觉测量,从理论方法、关键技术与系统装置等方面开展深入研究。主要研究内容为:拟研究小空间复杂精密工件几何尺寸在线动态视觉测量系统软硬件框架结构、测量机理及高精度数学模型;深入分析金属机械工件反光图像特点,拟提出基于多尺度图像分析的强反光光条图像快速高精度定位及识别方法;拟提出基于网格球靶标的多视觉传感器测量系统现场同步标定方法,实现一步式现场快速高精度标定;拟建立测量系统样机,对其各项性能指标进行实验验证和评价。本项目将突破制约小空间复杂精密工件几何尺寸在线动态视觉测量的关键瓶颈问题,对推动在精密机械加工的闭环控制中引入视觉检测,进一步提高加工效率和质量具有重要的理论意义和实际价值。

结项摘要

在线实时动态测量复杂精密工件几何尺寸并反馈指导机械加工,可显著提高加工效率及加工质量,对保证国家重大装备的研制与生产具有重要意义。本项目针对制约小空间复杂精密工件几何尺寸在线动态视觉测量的关键瓶颈问题开展了研究,取得了系列的研究成果,具体如下:.1.根据小空间复杂精密工件几何尺寸在线动态视觉测量的特点,克服现有技术的不足,提供一种采用单个摄像机和光条投射器在狭小空间内进行多视点测量的小空间复杂精密工件几何尺寸在线动态视觉测量系统及方法,并建立了高精度测量系统数学模型。.2.针对复杂的现场测量环境,提出了新的激光光条图像增强及提取方法并实现并行加速,以及基于核相关滤波器(KCF)图像特征在线跟踪定位方法,解决了低亮度、非均匀宽度激光光条图像下的高精度实时自主检测问题。.3.针对小空间内的测量环境存在弱光,强光、反光等复杂光线,导致采用依靠靶标特征点的立体视觉传感器标定方法进行在线标定存在困难的问题,提出了系列测量系统现场同步快速高精度标定方法,提高了标定工作的灵活性和方便性,解决了现有标定方法在复杂工业现场应用中的局限性。.4. 搭建了小空间复杂精密工件几何尺寸在线动态视觉测量系统原理样机,进行了验证和实验,实验结果验证了系统原理样机的有效性。实验证明,系统同步视点数4个,在被测物体为40cm×40cm×40cm范围内系统单视点测量精度为0.016mm,多视点测量精度为0.10 mm,最高测量频率可达30Hz,分辨率可达1944像素×2592像素。.本项目研究期间共发表论文14篇,其中SCI检索12篇,EI检索2篇;共申请专利7项,其中已授权2项;培养博士研究生4名(已毕业1人),硕士研究生7人(已毕业3人)。

项目成果

期刊论文数量(12)
专著数量(0)
科研奖励数量(0)
会议论文数量(2)
专利数量(7)
Calibration of Binocular Vision Sensors Based on Unknown-Sized Elliptical Stripe Images.
基于未知尺寸椭圆条纹图像的双目视觉传感器标定
  • DOI:
    10.3390/s17122873
  • 发表时间:
    2017-12-13
  • 期刊:
    Sensors (Basel, Switzerland)
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    Liu Z;Wu S;Yin Y;Wu J
  • 通讯作者:
    Wu J
A Novel Stereo Vision Measurement System Using Both Line Scan Camera and Frame Camera
一种同时使用线扫描相机和帧相机的新型立体视觉测量系统
  • DOI:
    10.1109/tim.2018.2880080
  • 发表时间:
    2019-10-01
  • 期刊:
    IEEE TRANSACTIONS ON INSTRUMENTATION AND MEASUREMENT
  • 影响因子:
    5.6
  • 作者:
    Liu, Zhen;Wu, Suining;Ren, Yiming
  • 通讯作者:
    Ren, Yiming
Extrinsic parameter calibration of stereo vision sensors using spot laser projector
使用点激光投影仪校准立体视觉传感器的外参
  • DOI:
    10.1364/ao.55.007098
  • 发表时间:
    2016-09-01
  • 期刊:
    APPLIED OPTICS
  • 影响因子:
    1.9
  • 作者:
    Liu, Zhen;Yin, Yang;Chen, Xu
  • 通讯作者:
    Chen, Xu
PAC Interaction Inspection Using Real-Time Contact Point Tracking
使用实时接触点跟踪进行 PAC 交互检查
  • DOI:
    10.1109/tim.2018.2884039
  • 发表时间:
    2019-10
  • 期刊:
    IEEE Transactions on Instrumentation and Measurement
  • 影响因子:
    5.6
  • 作者:
    Shen Yuan;Liu Zhen;Zhang Guangjun
  • 通讯作者:
    Zhang Guangjun
High-accuracy calibration of low-cost camera using image disturbance factor
利用图像扰动因子对低成本相机进行高精度标定
  • DOI:
    10.1364/oe.24.024321
  • 发表时间:
    2016-10-17
  • 期刊:
    OPTICS EXPRESS
  • 影响因子:
    3.8
  • 作者:
    Liu, Zhen;Wu, Qun;Yin, Yang
  • 通讯作者:
    Yin, Yang

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其他文献

基于反激变换器的双目标直接均衡方法
  • DOI:
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    --
  • 期刊:
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    --
  • 作者:
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  • 通讯作者:
    卜旭辉
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  • DOI:
    10.13225/j.cnki.jccs.2016.0208
  • 发表时间:
    2016
  • 期刊:
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  • 影响因子:
    --
  • 作者:
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  • 通讯作者:
    赵峰霆
Saa3缺失改善阿尔茨海默病模型小鼠认知功能障碍和Tau蛋白病理进展
  • DOI:
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  • 发表时间:
    2021
  • 期刊:
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  • 影响因子:
    --
  • 作者:
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  • 通讯作者:
    于洋
基于颗粒在线检测的天然气过滤器运行特性分析
  • DOI:
    --
  • 发表时间:
    2020
  • 期刊:
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  • 影响因子:
    --
  • 作者:
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  • 通讯作者:
    刘震
水分对煤体瓦斯吸附及径向渗流影响试验研究
  • DOI:
    --
  • 发表时间:
    2014
  • 期刊:
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  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    刘震;李增华;杨永良;季淮君
  • 通讯作者:
    季淮君

其他文献

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刘震的其他基金

复杂现场条件大型构件表面三维形貌动态视觉测量研究
  • 批准号:
    51175027
  • 批准年份:
    2011
  • 资助金额:
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  • 项目类别:
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相似国自然基金

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AI项目解读示例

课题项目:调控A型流感病毒诱导IFN-β表达的机制研究

AI项目摘要:

本研究聚焦于TRIM2蛋白在A型流感病毒诱导的IFN-β表达中的调控机制。A型流感病毒是全球性健康问题,其感染可导致严重的呼吸道疾病。IFN-β作为关键的抗病毒因子,其表达水平对抗病毒防御至关重要。然而,TRIM2如何调控IFN-β的表达尚未明确。本研究假设TRIM2通过与病毒RNA或宿主因子相互作用,影响IFN-β的产生。我们将采用分子生物学、细胞生物学和免疫学方法,探索TRIM2与A型流感病毒诱导IFN-β表达的关系。预期结果将揭示TRIM2在抗病毒免疫反应中的作用,为开发新的抗病毒策略提供理论基础。该研究对理解宿主抗病毒机制具有重要科学意义,并可能对临床治疗流感病毒感染提供新的视角。

AI项目思路:

科学问题:TRIM2如何调控A型流感病毒诱导的IFN-β表达?
前期研究:已有研究表明TRIM2参与抗病毒反应,但其具体机制尚不明确。
研究创新点:本研究将深入探讨TRIM2在IFN-β表达中的直接作用机制。
技术路线:包括病毒学、分子生物学、细胞培养和免疫检测技术。
关键技术:TRIM2与病毒RNA的相互作用分析,IFN-β启动子活性检测。
实验模型:使用A型流感病毒感染的细胞模型进行研究。

AI技术路线图

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          A[研究起始] --> B[文献回顾与假设提出]
          B --> C[实验设计与方法学准备]
          C --> D[A型流感病毒感染模型建立]
          D --> E[TRIM2与病毒RNA相互作用分析]
          E --> F[TRIM2对IFN-β启动子活性的影响]
          F --> G[IFN-β表达水平测定]
          G --> H[TRIM2功能丧失与获得研究]
          H --> I[数据收集与分析]
          I --> J[结果解释与科学验证]
          J --> K[研究结论与未来方向]
          K --> L[研究结束]
      
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