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公开(公告)号：CN108436964B
公开(公告)日：2024-08-20
申请号：CN201810281267.0
申请日：2018-04-02
申请人： 西南交通大学
IPC分类号： B25J17/00 , B25J9/00 , B25J11/00 , B62D57/024 , H02G1/02
摘要： 本发明公开了一种电塔攀爬机器人，属于机器人技术领域。其包括：攀爬主体以及分别设置于攀爬主体上的架腿和机械臂；攀爬主体包括多个连杆以及转动关节，转动关节包括偏转机构、俯仰机构以及十字转向轴，十字转向轴的竖轴与偏转机构连接，十字转向轴的横轴与俯仰机构连接，偏转机构和俯仰机构分别安装至相邻的两个连杆上；架腿包括头部架、尾部架和中部架，头部架和尾部架分别与位于攀爬主体头部和尾部的连杆连接，中部架设置于转动关节处并且与十字转向轴的竖轴连接。本发明的电塔攀爬机器人能够在三维空间中自由攀爬，机动性强；机器人在提升攀爬能力的同时具备一定的越障能力。
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公开(公告)号：CN114778547A
公开(公告)日：2022-07-22
申请号：CN202210337938.7
申请日：2022-04-01
申请人： 西南交通大学
摘要： 本发明属于机器视觉检测技术领域，尤其涉及一种基于图像处理的曲面零件表面粘贴质量的检测方法，包括准备视觉测量系统、对视觉系统进行标定，取得指标参数、待检测零件的中心位置和圆周方向进行定位、确定粘贴材料质量检测的检测标准和准备检测的步骤。相对于其他缺陷检测方法可以不用固定待检测的零件，另外还可以实现曲面上的质量缺陷检测，调整检测的精度，识别粘贴缺陷原因。
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公开(公告)号：CN114778114A
公开(公告)日：2022-07-22
申请号：CN202210357445.X
申请日：2022-04-01
申请人： 西南交通大学
IPC分类号： G01M13/045
摘要： 本发明公开了一种基于信号冲击性和周期性的轴承健康指标构建方法，包括以下步骤：步骤一，获得轴承振动信号；步骤二，将振动信号划分成多个时域信号块；步骤三，计算每个信号块的MLK和FAMP；步骤四，根据MLK‑FAMP找到包含故障信息的信号块；步骤五，根据找到信号块的FAMP判断出轴承早期故障类型；步骤六，根据相对相似性与数学统计方法得到最终的健康指标；所述步骤四中，每个MLK‑FAMP包含四个成分，分别对应四种故障类型；本发明相对于现有轴承健康指标的构建方法，所构建出的轴承健康指标可以提前发现轴承的早期故障，另外还可以对早期故障的类型进行识别，实现对轴承状态的监测，同时还可以有效确保故障诊断的准确性，避免发生误判。
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公开(公告)号：CN111230593B
公开(公告)日：2021-09-14
申请号：CN202010135774.0
申请日：2020-03-02
申请人： 西南交通大学
IPC分类号： B23Q17/09
摘要： 本发明提供一种基于动态图像序列的铣刀磨损量视觉测量方法，涉及刀具磨损状态智能检测领域，包括如下步骤：相机采集主轴旋转一周的铣刀动态图像序列；对采集的铣刀动态图像序列进行预处理后得到二值化图像；求取二值化图像中的灰度值为255区域A255的中心坐标，根据中心坐标从图像序列中找出最佳刀具磨损图像的二值化图像；从选出的最佳二值化图像中求取最大磨损宽度。利用本发明的方法，可以实现在机自动监测刀具状态，不需要人工调整刀具位置，大大缩短图像采集时间；可以避免因拍摄角度的不同而造成的测量误差，大大提高了测量精确度；可以推动刀具寿命预测和刀具磨损补偿的研究进展。
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公开(公告)号：CN111230593A
公开(公告)日：2020-06-05
申请号：CN202010135774.0
申请日：2020-03-02
申请人： 西南交通大学
IPC分类号： B23Q17/09
摘要： 本发明提供一种基于动态图像序列的铣刀磨损量视觉测量方法，涉及刀具磨损状态智能检测领域，包括如下步骤：相机采集主轴旋转一周的铣刀动态图像序列；对采集的铣刀动态图像序列进行预处理后得到二值化图像；求取二值化图像中的灰度值为255区域A255的中心坐标，根据中心坐标从图像序列中找出最佳刀具磨损图像的二值化图像；从选出的最佳二值化图像中求取最大磨损宽度。利用本发明的方法，可以实现在机自动监测刀具状态，不需要人工调整刀具位置，大大缩短图像采集时间；可以避免因拍摄角度的不同而造成的测量误差，大大提高了测量精确度；可以推动刀具寿命预测和刀具磨损补偿的研究进展。
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公开(公告)号：CN108945141A
公开(公告)日：2018-12-07
申请号：CN201810758680.1
申请日：2018-07-11
申请人： 西南交通大学
IPC分类号： B62D57/024
CPC分类号： B62D57/024
摘要： 本发明公开了一种攀爬机器人复合足端以及攀爬机器人，属于机器人技术领域。本发明针对电塔本身具有的结构特征，对电塔上脚钉和角钢主材的合理利用，通过机械爪夹紧脚钉、电磁铁吸附角钢表面的方式来实现分别受力，使机器人能够稳定停留附着在角钢塔上，并且能够灵活抓取脚钉实现步进式攀登；本发明通过机械爪的抓取以及电磁铁的吸附能够很好地适应于角钢塔带有人工攀爬脚钉的主材部分的攀爬和停留，同时很好地让机器人维持在铁塔上进行相关巡检和检测工作。
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公开(公告)号：CN108436964A
公开(公告)日：2018-08-24
申请号：CN201810281267.0
申请日：2018-04-02
申请人： 西南交通大学
IPC分类号： B25J17/00 , B25J9/00 , B25J11/00 , B62D57/024 , H02G1/02
摘要： 本发明公开了一种电塔攀爬机器人，属于机器人技术领域。其包括：攀爬主体以及分别设置于攀爬主体上的架腿和机械臂；攀爬主体包括多个连杆以及转动关节，转动关节包括偏转机构、俯仰机构以及十字转向轴，十字转向轴的竖轴与偏转机构连接，十字转向轴的横轴与俯仰机构连接，偏转机构和俯仰机构分别安装至相邻的两个连杆上；架腿包括头部架、尾部架和中部架，头部架和尾部架分别与位于攀爬主体头部和尾部的连杆连接，中部架设置于转动关节处并且与十字转向轴的竖轴连接。本发明的电塔攀爬机器人能够在三维空间中自由攀爬，机动性强；机器人在提升攀爬能力的同时具备一定的越障能力。
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公开(公告)号：CN108345863A
公开(公告)日：2018-07-31
申请号：CN201810179920.2
申请日：2018-03-05
申请人： 西南交通大学
摘要： 本发明公开了一种基于深度学习的计轴器故障监测方法，包括以下步骤：S1、获取计轴器发出的信号，经过处理，得到轮脉冲监视信号；S2、通过通信系统将轮脉冲监视信号发送给计算机；S3、通过计算机对获取轮脉冲监视信号，进行处理，得到高频细节信号的包络谱图；S4、通过深度卷积神经网络对输入的包络谱图进行分类，并输出分类结果；S5、判断深度卷积神经网络的输出分类结果与设定的故障分类是否有相同项，若相同，进入步骤S6；若不相同，返回步骤S2；S6、在计算机端显示计轴器的故障分类。本发明提供的计轴器故障监测方法，降低了对工人经验知识的依赖，对计轴器健康状况进行实时监测，并对计轴器的故障类型进行预判断，提高率计轴器的维护效率。
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公开(公告)号：CN108909867B
公开(公告)日：2023-11-03
申请号：CN201811013036.8
申请日：2018-08-31
申请人： 西南交通大学
IPC分类号： B62D57/024
摘要： 本发明提供了一种攀爬机器人，涉及机器人技术领域，其包括铰接的第一攀爬臂和第二攀爬臂，第一攀爬臂和第二攀爬臂的端部均通过蜗轮蜗杆机构转动连接有攀爬爪部组件，攀爬爪部组件包括抓取部和吸附部；第一攀爬臂和第二攀爬臂的中部通过丝杆机构连接，第一攀爬臂上固定连接有挂钩机械臂，挂钩机械臂的端部可控吸附有安全挂钩。解决了现有技术中攀爬机器人攀爬稳定性差、控制难度大的问题。
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公开(公告)号：CN114722439B
公开(公告)日：2023-04-07
申请号：CN202210340048.1
申请日：2022-04-01
申请人： 西南交通大学
摘要： 本发明公开了基于改进自适应杂交退火粒子群‑动态规划的裁剪路径优化方法，包括以下步骤：步骤一，获取裁剪文件，限定裁剪路径范围和样片数；步骤二，解析裁剪文件，获取独立样片点坐标并且计算相应样片的中心点坐标；步骤三，利用中心点坐标使用改进自适应杂交退火粒子群算法搜索最优裁剪顺序；步骤四，利用样片点坐标和动态规划方式确定每个样片的入刀点；步骤五，转化为G代码输出至裁剪机进行相应运动；本发明通过采用改进自适应杂交退火粒子群算法对排布好的裁剪图进行裁剪序列搜索，利用动态规划的方式确定每个样片的入刀点，可以提升裁剪效率，降低加工成本和裁剪走刀时间，解决了传统粒子群算法存在的早熟收敛问题，避免产生停滞状态。
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