基于模糊支持向量机和D-S证据理论的钨矿石初选方法

单一特征识别的钨矿石初选准确率低,稳定性差,本文提出结合模糊支持向量机和D-S证据理论相的多特征钨矿石识别方法.对矿石图像预处理后,分别提取矿石的颜色、灰度和纹理等3类视觉特征,对这3类视觉特征进行模糊分类得到各自的信任度,再以这3类信任度为独立证据,采用D-S证据理论对3类证据进行融合,并依据分类判决规则得到最终的识别结果.试验结果表明,通过D-S理论对模糊向量机证据的融合,钨矿石初选的正确识别率达到96%以上,其准确率和稳定性较单一特征均有大幅度提高,满足生产过程中初选工艺的要求.     

光纤布拉格光栅滑觉感知单元

以悬臂梁为核心结构设计了一种简单实用的滑觉感知单元.利用3支光纤布拉格光栅的中心波长差值的方差,以及波长偏移的大小和方向进行滑动判知,以实现滑动过程接触力变化、滑动速率与方向的检测.实验结果表明,在0.2～1N的接触力范围内,该滑觉感知单元对微小的滑动有良好的检测效果,最小灵敏度可达3.8pm/mm;滑动灵敏度、速率比例系数以及接触力的实验值与理论值的平均相对误差分别为6%、14%和6.6%.