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题名串联式捞渣机器人运动学分析及ADAMS仿真
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作者
李源
罗璟
袁安华
余长顺
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机构
昆明理工大学机电工程学院
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出处
《农业装备与车辆工程》
2023年第2期152-155,164,共5页
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文摘
为了解决金属产品在冶炼生产过程产生的浮渣问题,提高捞取锌渣的效率,设计了一种串联式捞渣机械臂,建立了机器人运动学模型,对其进行了正逆解分析。通过ADAMS软件仿真得到机器人末端执行器的位移、速度、加速度随时间变化的曲线图,由仿真结果可知,运行过程中没有发生较大的冲击,运行相对平稳,可以满足实际工作中的任务要求。
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关键词
捞渣机器人
MATLAB
ADAMS
运动学分析
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Keywords
slag removing robot
MATLAB
ADAMS
kinematics analysis
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分类号
TP242.3
[自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]
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题名新型螺旋捞渣装置的研制与应用
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作者
栾德贵
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机构
富拉尔基发电总厂
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出处
《中国电力》
CSCD
北大核心
1997年第8期73-73,78,共2页
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文摘
新型螺旋捞渣装置的研制与应用ＤｅｖｅｌｏｐｍｅｎｔａｎｄＡｐｐｌｉｃａｔｉｏｎｏｆＮｅｗＴｙｐｅＳｃｒｅｗＳｌａｇＣｏｎｖｅｙｏｒ富拉尔基发电总厂栾德贵（齐齐哈尔１６１０４１）１新型螺旋捞渣装置的结构特点ＬＣＳＺ－７．５型（系列）螺旋捞渣装置是在汇集...
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关键词
发电厂
锅炉
螺旋捞渣装置
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分类号
TM621.7
[电气工程—电力系统及自动化]
TK223.27
[动力工程及工程热物理—动力机械及工程]
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题名基于改进GoogLeNet的锌渣识别算法
被引量：7
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作者
张振洲
熊凌
李克波
陈刚
但斌斌
吴怀宇
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机构
武汉科技大学冶金自动化与检测技术教育部工程研究中心
武汉科技大学机器人与智能系统研究院
武汉科技大学冶金装备及其控制教育部重点实验室
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出处
《武汉科技大学学报》
CAS
北大核心
2021年第3期182-187,共6页
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基金
国家自然科学基金资助项目(62073250)
湖北省重点研发计划项目(2020BAB021)
湖北省中央引导地方科技发展资金项目(2020ZYYD022).
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文摘
针对目前热镀锌工艺中捞渣机器人工作效率低、缺乏选择性等问题,提出一种基于深度学习的锌渣识别算法,以提高捞渣生产线无人化水平。首先,在GoogLeNet网络基础上进行改进,并搭建了适用于实际生产环境的锌渣识别模型;其次,利用经验丰富的工作人员所标注的薄渣和厚渣这两类锌渣图片来建立数据库,完成锌渣分类模型的训练;最后,将工业相机采集到的锌渣图像进行分块处理,标记每张小图的位置,将分割后的小图输入到训练好的模型中完成分类,并得到待捞锌渣的位置。实验结果显示,本文方法在测试集上的识别准确率达到99.1%,高于对比算法,并且针对每张锌渣原始图像的平均识别时间为0.36 s,只有传统GoogLeNet模型的53%,这证明所提出的锌渣识别算法具有较好的工业应用前景。
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关键词
锌渣识别
捞渣
全局平均池化
深度学习
GoogLeNet
卷积神经网络
图像分块
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Keywords
zinc slag recognition
slag-removing
global average pooling
deep learning
GoogLeNet
convolutional neural network
image block
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分类号
TP391.41
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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