传统测量机测量软件可以实现数据采集、仿真环境和手动示教等单一功能,但未实现自驱动一体化。本文基于Visual Studio 2015开发平台中的MFC搭建了软件整体框架,采用跨平台应用程序接口OpenGL研究了仿真环境的模型导入显示和待测坐标点...
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传统测量机测量软件可以实现数据采集、仿真环境和手动示教等单一功能,但未实现自驱动一体化。本文基于Visual Studio 2015开发平台中的MFC搭建了软件整体框架,采用跨平台应用程序接口OpenGL研究了仿真环境的模型导入显示和待测坐标点抓取。根据抓取的坐标点数据,将MFC和MATLAB软件进行数据链接,以实现测量机的运动学逆解及其路径规划。分别采用CSerial类、socket类进行串口通信和以太网通信,将逆解得到的关节转角参数和运动参数传输至下位机控制器系统,驱动关节臂进行目标点测量。将下位机系统采集的测量数据反馈至上位机交互界面,根据MATLAB软件编写的算法进行误差补偿,并利用SQL数据库链接实现数据存储、查询、插入和删除等功能,完成高效实时的数据传输。实验结果表明,测量系统软件可以有效地完成三维模型显示与坐标点抓取,两种通信方式均可实现数据的传输和读取,能存储采集到的数据并调用MATLAB函数进行处理,完成误差补偿,提高关节臂的测量精度,最终实现自驱动功能为一体。
近年来，由于基于图像识别的粉尘检测方法不存在安装和检测范围局限性等问题，因此得到了充分重视和发展，但现有方法实时性和准确性仍需提升。为此，提出了一种基于改进YOLOv5算法的粉尘图像检测方法。首先，对现有YOLOv5算法主干网络以及Neck网络进行改进，将轻量化网络GhostNet替换原有主干网络，以降低网络参数，再输出3个特征层；然后，针对主干网络输出的3个特征层，施加注意力机制CA，增加网络精度；最后，设计消融实验和对比实验验证改进算法的有效性。结果表明：改进算法的平均检测精度mAP(mean Average Precision)能达到92.11%，检测速度达37帧/s。
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