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2016年哈尔滨工业大学硕士生毕业论文关于我司研制的大型超平支撑平台的文章

2016-5-7 10:51:06      点击:

由展创数控、华阳精密参与研制的GNC全物理仿真实验室大型超平支撑平台正式投入使用,被称为“最平的地方”。

各科研单位在此平台上完成了自己的学术研究。





超大支撑平台检测子系统主控系统与台下系统的设计与实现


吴宇焱  
【摘要】:超大支撑平台是进行气浮微重力全物理仿真试验的基础设施,它由200块3m×2m的花岗岩大理石拼接而成,为了进行全物理仿真试验就必须保证平台的水平度和平台间的高度差满足指标要求。这就需要一种方法使得能够快速地获取到平台的水平度和平台间的高度差等位姿数据作为反馈给平台调控系统的数据。超大支撑平台检测子系统的目标就是自动化快速的获取所需的平台的位姿数据。本课题主要描述超大支撑平台检测子系统主控系统与台下系统的设计与实现。为了实现能够快速的对200块平台进行调节,使其达到所需的标准,就需要智能检测车具有自动化运行功能。能够根据所需调节的平板号自动生成行进的路径进行,并根据生成的路径自动视觉导航移动以及自动回收和释放测量组件等。这就需要智能检测车的主控系统能很好的与测量系统,视觉系统,台下系统等交互,并能进行一定的安全性判断以保证测量小车的安全性。本文首先描述了超大支撑平台检测子系统的基本构成以及所需完成的功能等。接着针对为了完成超大支撑平台的位姿数据采集而设计的智能检测车的结构进行了基本描述。然后描述智能检测车上的主控系统的设计。主控系统是控制智能检测车的系统硬件平台和软件程序。为了完成获取平台位姿数据的任务,主控系统需要同时与测量系统,视觉系统和台下系统进行交互,共同完成任务。因此需要设计和实现系统间通讯的相关协议。为了保证智能检测车和超大支撑平台的安全性,主控系统必须有安全保护机制和能够进行长时间无差错的运行,保证智能检测车能够正常运行,为此进行了安全性设计。最后描述了台下系统的设计。与主控系统不同,台下系统相对于主控系统是是作为一个人机交互软件,这就需要充分考虑到人机界面的易用性和友好性等,满足对用户的各种操作需求。同时台下系统还需要完成生成自动路径规划以实现调度台上智能检测车完成测量任务。整个系统的设计保证了软件在运行过程中的稳定性和鲁棒性,且具有良好的操作性。经过良好的设计,智能检测车上的主控系统和台下系统在运行上具有很好的运行效率。
【关键词】:支撑平台 检测系统 台下系统 自动生成路径 运动控制 
【学位授予单位】:哈尔滨工业大学
【学位级别】:硕士
【学位授予年份】:2015
【分类号】:TP274;TP23
【目录】:
  • 摘要4-5
  • Abstract5-9
  • 第1章 绪论9-12
  • 1.1 课题来源9
  • 1.2 课题研究的目的和意义9-10
  • 1.3 国内外研究现状10-11
  • 1.4 论文的主要内容11-12
  • 第2章 系统需求分析与总体概要设计12-20
  • 2.1 系统需求分析12-13
  • 2.2 平台检测子系统总体结构13-15
  • 2.3 检测子系统测量的工作流程15-17
  • 2.4 检测子系统技术指标17
  • 2.5 检测子系统设计要求17-19
  • 2.5.1 对智能检测车主控系统的设计要求17-18
  • 2.5.2 对智能检测车视觉导航系统的设计要求18
  • 2.5.3 对测量系统的要求18
  • 2.5.4 对台下计算机系统的功能和性能要求18-19
  • 2.6 本章小结19-20
  • 第3章 检测车的结构设计20-31
  • 3.1 检测车的基本结构设计20-24
  • 3.2 检测车的电气设计24-26
  • 3.3 检测车的可靠性和安全性设计26-29
  • 3.3.1 设备安装可靠性设计26-27
  • 3.3.2 电气设备硬件可靠性设计27-28
  • 3.3.3 电源可靠性设计28
  • 3.3.4 安全性设计28-29
  • 3.4 技术继承分析29
  • 3.5 智能检测车的维修和保养29-30
  • 3.6 本章小结30-31
  • 第4章 检测车主控系统的设计与实现31-45
  • 4.1 主控系统需求与分析31
  • 4.2 主控系统设计31-36
  • 4.2.1 主控系统的基本流程设计31-34
  • 4.2.2 智能检测车的移动与定位策略34
  • 4.2.3 智能检测车的移动方向与移动速度控制34-36
  • 4.3 主控系统通信协议设计36-44
  • 4.3.1 与测量系统的通信协议设计36-39
  • 4.3.2 与视觉系统的通信协议设计39-42
  • 4.3.3 与台下系统的通信协议设计42-44
  • 4.4 本章小结44-45
  • 第5章 台下系统的设计与实现45-56
  • 5.1 台下系统软件需求分析45
  • 5.2 路径规划设计45-47
  • 5.2.1 路径规划策略设计45-46
  • 5.2.2 路径规划命令生成设计46-47
  • 5.2.3 智能检测车避免碰撞设计47
  • 5.3 台下调度系统与平台调控系统的通讯协议设计47-51
  • 5.4 台下系统的人机交互界面的设计51-53
  • 5.5 台下系统的安全性设计53-54
  • 5.6 台下系统的可维护性和可扩展性设计54-55
  • 5.7 本章小结55-56
  • 结论56-57
  • 参考文献57-61
  • 致谢61

超平支撑平台检测车视觉及测量系统设计与实现

何小鹏  
【摘要】:大型超平支撑平台是进行微低重力下全物理仿真试验的重要基础设施,采用人工方法调平时,不仅成本高,而且花费时间长,效率低下。因此,大型平台的调控急需一种自动化的检测装置,能根据调控者的需求自主运动到目标平台进行检测。模式研究中心据此设计了用于平台检测的智能车系统,智能车通过搭载自动测量的仪器,同时自主规划其行进路线和测量位置,运动时,利用视觉系统的导航定位功能,使其运动平稳、停靠的测量点准确。运动至测量点后,利用测量系统的测量功能,实现平台的实时测量。本文的研究内容是平台检测车系统视觉和测量部分的设计与实现。文章首先介绍了本课题的来源和其对于超平平台调控的意义,针对视觉导航系统的发展情况,阐述了当前国内外的研究现状。从平台及其性质出发,从平台的检测角度对高度差测量的本质做了分析。根据平台调控的指标,本文据此详细分析了检测车的视觉和测量系统的总体设计方案。其中,视觉系统重点分析了成像设备的选型和安装方案,包括相机安装的高度、相机光轴倾斜角度和相机数量等内容。测量系统则根据检测指标,具体分析了测量传感器的选型和安装位置。然后,对视觉系统的关键算法问题进行了描述和分析。根据图像处理速度的指标要求,指出传统全局边缘检测的缺陷,在分析平台实际的成像特点后,提出了符合实际的拼缝直线快速检测的方法。通过研究相机的成像模型,引出视觉系统反馈量的计算方法。针对检测车的定位精度问题,提出了视觉系统的标定方案。最后,视觉系统软件从功能模块设计方面对其进行了设计。结合检测车导航运动和标定试验的数据,文章还对软件运行和检测车运动试验的结果进行了分析。最后对测量系统中传感器的测量精度和测量误差进行了分析。根据其分析结果,提出了系统传感器的标定方案,结合实际的测量软件运行结果和测试,验证了系统工作正确性。
【关键词】:超平支撑平台 检测车 视觉导航定位 水平度高度差测量 视觉标定 测量标定 
【学位授予单位】:哈尔滨工业大学
【学位级别】:硕士
【学位授予年份】:2015
【分类号】:TP391.41
【目录】:
  • 摘要4-5
  • Abstract5-9
  • 第1章 绪论9-13
  • 1.1 课题来源9
  • 1.2 课题研究的目的和意义9-10
  • 1.3 国内外研究现状10-11
  • 1.4 本文的主要研究内容11-13
  • 第2章 平台检测车视觉及测量系统总体设计13-42
  • 2.1 平台及平台测量13-17
  • 2.2 检测车的组成和测量路径17-19
  • 2.3 检测车视觉系统的功能及指标19-22
  • 2.4 视觉系统的硬件选型及安装分析22-35
  • 2.4.1 成像设备硬件选型22-24
  • 2.4.2 相机安装分析24-33
  • 2.4.3 工控机选型33-35
  • 2.5 测量系统的硬件选型及安装分析35-41
  • 2.5.1 水平度测量传感器选型35-37
  • 2.5.2 高度差测量传感器选型37-39
  • 2.5.3 测量传感器的安装39-41
  • 2.6 本章小节41-42
  • 第3章 超大平台检测车视觉系统相关算法42-64
  • 3.1 数字图像处理基础42-43
  • 3.2 视觉系统坐标系及相机针孔模型43-46
  • 3.3 平台拼缝图像识别46-52
  • 3.4 视觉反馈控制量计算52-59
  • 3.5 视觉系统的标定59-63
  • 3.6 本章小结63-64
  • 第4章 检测车视觉系统软件设计64-72
  • 4.1 视觉系统的软件模块64-65
  • 4.2 视觉系统的运行结果及分析65-71
  • 4.3 本章小结71-72
  • 第5章 检测车测量系统分析及运行结果72-81
  • 5.1 引言72
  • 5.2 水平度测量精度分析72-74
  • 5.3 高度差测量误差分析74-76
  • 5.4 测量系统的标定76-78
  • 5.4.1 高度计的标定76-77
  • 5.4.2 水平仪的标定77-78
  • 5.5 测量系统的运行结果及分析78-80
  • 5.6 本章小结80-81
  • 结论81-83
  • 参考文献83-86
  • 致谢86

超大支撑平台检测系统之导航与测量子系统设计与实现

杨超  
【摘要】:本篇论文主要描述内容是大型超平支撑平台的导航与测量子系统设计与实现,课题大型超平支撑平台的导航与测量子系统来源于平台检测系统。超平支撑平台检测系统是通过自主研制和开发的检测车实现对支撑平台的全自动快速检测,其中导航与测量子系统承担了检测系统中所有与图像相关的工作,主要由一下几个模块组成:视觉导航,检测车定位,前缝判定,相机标定,亚像素拼缝宽度测量。在论文中详细阐述了各个模块的具体功能需求,模块的概要设计,模块功能详细设计与实现,实际测试中遇到的具体问题及解决办法。视觉导航模块利用直线检测的方法,实现了检测车行进过程中的导航任务、检测车停车定位任务和检测车行进时所经过的大理石数量的计数任务。为了适应大理石表面的复杂情况、检测车行进过程中对导航数据的速度要求以及定位时的精度要求,对所用的直线检测方法进行了许多适应行的修改。从理论分析和实际测试两个方面证明了所用方法的正确性。导航与拼缝测量相机的标定部分主要分为相机参数标定和相机安装标定两部分。安装标定部分根据相机安装的实际情况自己设计了安装标定程序有效的避免了安装标定错误,且在一定程度上减小了相机标定误差,相机参数标定部分选择了张正友相机标定法,通过对其标定原理的研究,选择了正确的实验方法,从而有效的消除了相机自身因素对导航和测量的影响。亚像素拼缝宽度测量部分,主要任务是在检测车停止前进,并开始对大理石平台的高度差进行调节时,测量检测车所在的大理石平台,与四周大理石平台的拼缝宽度变化情况。选择了亚像素边缘检测的方法进行测量并实现了一种改进一维灰度矩亚像素边缘定位方法,并与检测车定位部分使用的边缘检测方法做了对比实验,证明了该方法在检测精度上的优越性。最后对编写的灰度矩亚像素边缘检程序在大理石平台上做了现场测试,通过对实验结果的分析证明了该方法检测速度和检查精度满足项目要求。设计开发程序时根据大理石平台花纹密集对检测车导航干扰较大等问题进行了针对性处理大大提升了系统的稳定性。使大型超平支撑平台的导航与测量子系统的检测车导航、检测车定位和平台宽度测量等功能,在系统实际运行过程中均可长时间自动运行,性能满足项目功能需求中的各项技术指标。
【关键词】:大型支撑平台 工业相机标定 检测车导航 灰度矩 
【学位授予单位】:哈尔滨工业大学
【学位级别】:硕士
【学位授予年份】:2015
【分类号】:V416.8
【目录】:
  • 摘要4-5
  • Abstract5-9
  • 第1章 绪论9-16
  • 1.1 课题的背景及研究的目的和意义9-10
  • 1.1.1 课题的来源9
  • 1.1.2 课题的研究背景和意义9-10
  • 1.2 课题相关领域研究现状分析10-14
  • 1.2.1 直线检测技术研究现状10-11
  • 1.2.2 亚像素边缘检测技术研究11-13
  • 1.2.3 相机标定技术相关研究现状13-14
  • 1.3 本文实现的目标14-15
  • 1.3.1 相机标定部分的目标14
  • 1.3.2 检测车导航部分的目标14
  • 1.3.3 检测车拼缝测量部分的目标14-15
  • 1.4 本文的研究内容和结构安排15-16
  • 第2章 相机标定方法的设计与实现16-26
  • 2.1 引言16
  • 2.2 相机标定程序的总体设计16
  • 2.3 相机参数标定的研究16-21
  • 2.3.1 相机标定原理介绍17-18
  • 2.3.2 相机内参数标定方法设计18-21
  • 2.4 相机安装标定方法的设计与实现21-22
  • 2.4.1 相机安装标定的意义21
  • 2.4.2 相机安装标定程序的设计21-22
  • 2.5 相机外参数标定方法设计22-23
  • 2.6 对相机标定准确性的实验及误差分析23-25
  • 2.7 本章小结25-26
  • 第3章 设计检测车导航模块的设计与实现26-41
  • 3.1 引言26
  • 3.2 视觉导航系统的总体设计26
  • 3.3 直线检测方法26-31
  • 3.3.1 直线检测原理介绍27
  • 3.3.2 边缘检测算子的选择27-30
  • 3.3.3 对于实际图片检测时遇到的问题及解决办法30-31
  • 3.4 视觉导航系统的详细设计31-38
  • 3.4.1 检测车运行时直线导航程序的设计31-33
  • 3.4.2 检测车停车定位程序的设计33-36
  • 3.4.3 检测车前缝检查程序的设计36-38
  • 3.5 实验结果及分析38-40
  • 3.6 本章小结40-41
  • 第4章 检测车测量系统的设计与实现41-58
  • 4.1 引言41
  • 4.2 亚像素边缘检测41-54
  • 4.2.1 灰度矩亚像素边缘检测原理介绍41-46
  • 4.2.2 改进的灰度矩亚像素边缘定位方法的实现46-48
  • 4.2.3 灰度矩边缘检测与sobel算子边缘检测对比实验48-54
  • 4.3 拼缝测量程序设计54-56
  • 4.4 实验结果及误差分析56-57
  • 4.5 本章小结57-58
  • 结论58-59
  • 参考文献59-63
  • 致谢63