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在以工业机器人为主体的轨道车体打磨和喷涂系统中,由于轨道车辆表面纹理特征较少和曲率变化,使得物体表面关键特征定位困难和稳定性差等问题。为解决上述问题,首先对常见的视觉传感器的优缺点进行分析,然后选择使用单目视觉技术来对车体表面特征定位方法进行研究,提出并实现了融合多传感器的方法来实现大型物体表面关键特征的定位。该方法结合使用单目相机和激光位移传感器,在算法层面上借鉴了逆映射和最近点迭代的算法。最后对提出的算法进行验证,结果表明:该方法可高效快速地计算出车体目标点的三维坐标和相机相对车体的位置关系,并根据结果对误差来源进行综合分析。 相似文献
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为研究以沼渣为主要原料的好氧发酵物料配比,用响应曲面法(RSM)中Box-Behnken设计和主成分分析法对发酵产品的含水率、有机质含量、种子发芽指数(GI)、pH值、E4/E6、C/N进行分析,建立响应值模型并拟合.结果表明, 9组堆体的50℃以上持续时间达到相关无害化标准;发酵产品的含水率在20%~58%;13组发酵产品的C/N为11.58~16.52,有机质含量为46.34%~59.94%,总养分含量为7.03%~9.26%, E4/E6为1.65~2.83,且11组的GI均大于85%,说明11组处理发酵产品腐熟程度较高,无植物毒性.以沼渣为主要原料的好氧发酵最佳物料质量配比为沼渣:猪粪:秸秆=8:4.5:5.验证试验结果表明,试验结果与预测值的误差为4.77%,说明RSM预测的沼渣好氧发酵原料配比能进行应用. 相似文献
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