管片钢筋骨架自动焊接技术的设计与应用

为解决当前盾构管片钢筋骨架焊接主要以人工焊接为主，存在劳动强度高、焊接环境差、焊接质量不稳定、焊接效率低下等问题，提出采用自动焊接的方式取代人工焊接。结合自动焊接技术在其他领域中的应用现状，就实现钢筋骨架自动焊接需要解决的具体问题进行分析，基于2步法，同时配套自动焊接生产线及工装夹具设计，即先完成钢筋网片自动焊接，再基于钢筋网片实现整个钢筋骨架的自动焊接。考虑到装备的经济性和灵活性，采用CO2气体保护焊焊接方式。结果表明： 1）钢筋骨架自动焊接系统具有对电力系统要求不高、产品焊接质量均匀可控、系统安全可靠等特点； 2）钢筋骨架自动焊接技术改变了钢筋骨架制作以人工焊接为主的传统加工方式，改善了工人的劳动环境和劳动强度，提高了盾构管片钢筋骨架的焊接质量。     

关于桥梁标准化施工研究的几个有效措施

针对桥梁施工中存在的钢筋笼焊接咬筋、钢筋绑扎参差不齐、混凝土外观模板接缝痕迹明显、混凝土凿毛不规范等几个典型质量通病,以及钢筋绑扎、钢筋骨架胎具支设效率低等问题进行了分析、总结,并提出了一些技术处理措施。旨在解决质量缺陷,提高工程质量及工作效率,使施工工艺进一步标准化、规范化。     

推广梳形电焊条熔槽焊接法的几点体会

梳形电焊条熔槽焊接法是进行钢筋接头手工电弧焊接工艺中比较先进的方法,在没有阻焊机的情况下,我们在装配式桥螺纹钢筋骨架的钢筋对头焊接工艺中全面推广。有以下几点体会: (一)优越性 (1)提高了焊接效率。过去的对头焊接必须将钢筋接头踞成V形和用单焊条进行焊接,焊一个接头需40分钟左右的时间。采用此法仅3分钟(包括辅助工作时间),提高效率13倍。 (2)保证焊接质量。用梳形焊条熔槽焊接时电流较强,电弧温度较高,溶液较多,因此钢筋和溶液结合块,容易熔透,从而保证了焊接质量。     

基于视觉技术的汽车制造智能装备文献综述

机器视觉是近20年新兴起来的一项工程技术,涉及到成像技术、图像处理、传感器技术、硬件技术与接口技术等。随着视觉技术的逐步完善和发展,其在工程上得到了越来越广泛的运用。文章就视觉技术的组成、机器视觉在智能装备上的运用以及机器视觉在焊接线上的运用展开了综述,在总结文献的基础上对汽车生产焊接线上使用机器视觉技术进行了展望。     

机器视觉系统在激光焊接中的应用

为了满足柔性化生产的要求,机器视觉被广泛应用在激光焊接中。文章通过机器视觉系统在汽车制造业激光焊接中的应用实例,介绍了视觉激光焊接系统的组成,并重点分析了视觉技术的应用,如标定、焊前检测、焊缝轨迹控制及焊后质量检测等。     

基于单目视觉的汽车钣金零件焊接系统设计

针对汽车钣金零件在激光焊接过程中存在的误差较大等问题,设计了一种基于单目机器视觉的汽车钣金零件焊接系统,该系统通过视觉传感器测量汽车钣金零件的二维焊缝尺寸,并在焊接后通过计算机数字图像处理实施焊缝质量检测。实验结果表明,机器视觉焊缝质量好、工作稳定可靠,能够有效提高汽车钣金零件焊缝尺寸的激光焊接精度,有利于实现汽车钣金零件激光焊接的过程自动化。     

客车车身六大片骨架的焊接结构及工艺探讨

客车的制作工艺流程复杂,其中客车车身的焊装工艺尤为重要.本文重点阐述了客车车身骨架的焊接结构,并对其工艺技术进行探讨研究,同时,针对当前车身骨架的焊接技术存在的不足之处,提出了改善车身骨架整体焊接质量的三方面建议.     

机器视觉在新能源电池模块总线激光焊接中的应用

正软包单体电池的设计使得传统的工装定位尤为困难,且安装完总线排后,偏软的单体电池极耳也无法保证总线排之间的间距相同,所以将机器视觉系统用于动力电池模块的组装及焊接,实现电池组装的高精度定位以及电池激光焊接的实时追踪。本文将对如何使用机器视觉系统进行单体电池极耳高精度定位以及对激光焊缝的实时追踪焊接展开深入讨论,分析其优势,解决在动力电池模块制造工艺过程中激光焊接合格率低下的问题。     

钢筋气压焊质量管控研究

钢筋气压焊接技术凭借成本低、工效高、接头强度高、节约材料等特点广泛应用于工程建设中。为了让钢筋气压焊技术更好地服务于工程,提升气压焊焊接质量,首先对钢筋气压焊技术和施工工艺进行了简单介绍。通过对钢筋接头常见质量问题的成因分析,发现焊接工人、焊接环境、焊接设备、钢筋材料、管理制度都是影响焊接质量的因素。因此,提出了通过培养高水平工人、规范焊接施工工艺、保证设备处于最佳状态、提供最佳的焊接环境、严格现场管理制度5个措施来提高气压焊焊接质量。     

基于机器视觉和支持向量机的汽车焊点定位研究

如何提高工业机器人的定位精度是实现汽车焊点自动化检测任务的一个关键技术问题。针对传统示教再现机器人存在的定位精度问题，提出一种基于机器视觉和支持向量机回归的焊点定位方法。通过融合激光测距信息的视觉系统测量机器人示教位置与期望位置的偏差，进行焊点的初步定位；建立基于粒子群优化算法的支持向量机回归模型，对视觉引导后的机器人末端进行三维空间上的误差补偿，实现焊点的精确定位；搭建了一套完整的试验平台，并与常用的支持向量机参数优化算法以及误差补偿模型进行比较和误差分析，验证了该方法的有效性和优越性。     

提高客车车身骨架焊接质量的措施

在客车车身制造过程中,在车身骨架的六大片组焊后普遍存在变形问题,它是提高客车车身质量和提高焊接组合装配生产效率的主要瓶颈之一,这些将直接影响整车骨架强度.本文主要介绍提高客车车身焊接质量的工艺措施.     

电子插接件大批量制造中的质量在线检测

电子插接件的生产具有产量大、效率高和产品质量要求严格的特点，而日臻成熟的机器视觉检测检测技术极为适合其制造质量的在线检测。本文介绍了应用机器视觉检测技术对电子接插元件制造质量进行在线检测的过程，并以其冲压阶段中典型质量缺陷的检测为例阐述了机器视觉检测系统构建、算法和应用问题。     

DD6118S11客车车身骨架焊接应力与变形控制

车身骨架是保证车身强度和刚度而构成的空间框架结构，车身骨架的焊装就是骨架从构件的散件到部件、分总成再到总成的制造过程。黄海牌DD6118S11客车为六面体结构，各总成连接后的尺寸误差要求在正负2mm以内，原焊接工艺没有对焊接位置和焊接顺序进行具体要求，造成骨架变形超差．虽然经人工修整，但毕竟影响外蒙皮的平整度及整车的涂装质量。经反复摸索，我们制订了合理的焊接工艺．有效地减小焊接内应力，从而减小骨架的焊接变形．提高了整车质量。     

抗滑AC-13C型沥青混合料路用性能的级配敏感性研究

为满足路面的抗滑需求,将SAC设计思想引入AC-13C型沥青混合料级配设计中,对疏松、一般和紧密3种骨架结构的沥青混合料的物理、力学及路用性能指标进行了测试,证实了骨架结构对相关指标影响的复杂性,发现紧密骨架结构的改良AC-13C型沥青混合料的最佳用油量大于其他2种骨架结构的沥青混合料,其抗滑性能、抗冻融性能也有所提高...     

基于计算机视觉的结构位移监测综述

梳理基于计算机视觉的结构位移监测方法的研究和应用进展，从系统组成、计算方法、影响因素和实际应用4个方面进行综述，探讨计算机视觉结构位移监测目前存在的研究不足并给出合理建议。在系统组成方面，介绍各种相机、镜头和标志物选择的标准及优缺点，给出相机和镜头的选择建议以及是否需要人工标志物的应用场合。在计算方法方面，介绍相机标定、特征提取、目标追踪和位移计算4个方面的实现方法，分析镜头畸变带来的测量误差和相机标定的必要性，介绍2种实用相机标定的简化方法。在影响因素方面，从硬件因素、图像处理算法和环境影响3个方面分析引起系统测量误差的来源，阐述减小系统误差的解决方案。在实际应用方面，介绍计算机视觉结构位移监测在结构状态评估中的应用，包括结构受力行为分析、承载力评估、模态参数识别、模型更新、损伤识别和索力估计。     

桥梁钢筋骨架工厂化施工技术

钢筋骨架的制作质量是桥梁工程质量的关键。以宁波象山某高速公路新桥连接线工程为例,介绍了钢筋加工厂地坪施工、功能分区,钢筋骨架胎架制作、加工制作、运输和吊装等施工技术要点。通过改变传统钢筋绑扎施工工艺,采用钢筋骨架工厂化制作和整体吊装施工工艺,可提高工作效率,保证工程质量,实现安全生产。     

高塔大跨度横梁施工关键技术

飞云江跨海特大桥索塔中横梁施工采用牛腿托架配合横梁钢筋骨架整体预制节段拼装技术。文中对牛腿托架结构采用Midas进行仿真计算,对各杆件受力情况进行计算复核;对横梁钢筋整体预制分段拼装施工方法进行了详细说明。通过与传统高塔大跨度横梁施工对比,发现横梁采用牛腿托架配合钢筋骨架整体预制拼方法施工在安全、质量和效益方面都有大幅提升,为类似高塔大跨度横梁施工提供相关经验。     

机器视觉技术及其在汽车制造质量检测中的应用

随着社会经济的不断发展,科学技术的不断提高,现如今越来越多的高科技技术被应用在人们的生活、生产中。作为比较典型的高科技技术,机器视觉技术就是通过机器代替人的眼睛进行判断和测量,并在一些人们不适合的危险工作环境或者是人工视觉无法满足要求的场合进行工作,从而可以有效的提高生产过程中的柔性以及自动化程度,促使工作效率、生产效率的有效提高。另外,机器视觉可以还比较容易实现信息集成,这是实现计算机集成制造的基础技术。文章首先对机器视觉技术进行了详细的研究和分析,然后根据实际情况提出了机器视觉技术在汽车制造质量检查中的应用措施。     

基于机器视觉的新能源电池盖帽质量智能检测

针对新能源电池帽焊接质量在线自动化检测需求,基于机器视觉和深度学习技术,开发一套能够自主识别电池帽焊接质量缺陷的智能检测系统,实现了该产品检验环节的机器替代人工,最终完成检验工序自动化。同时,针对负样本种类多、数量少、具体形态比较随机的情况,提出模型迭代升级的思路,以不断提升神经网络模型的可靠性和稳定性。     

基于机器视觉的车辆检测与参数识别研究进展

近年来公路交通运输快速增长，交通车辆的快速准确检测与识别对智能交通系统和交通基础设施运维具有重要意义。随着机器视觉和深度学习技术的迅速发展及其在目标检测领域的广泛应用，车辆目标检测和参数识别也取得新的突破。该文从车辆参数的识别方法和应用研究两方面梳理了机器视觉和深度学习在车辆检测与参数识别领域的研究现状、最新研究成果和未来发展趋势。在识别方法方面，将车辆检测方法分为3类：运动目标检测方法、目标实例检测方法和细粒度检测方法，系统总结了这3类方法的基本原理和各自特点。在应用研究方面，详细综述了基于机器视觉的车辆检测方法在车辆参数识别中的应用现状，主要包括车辆类别、车辆时空参数、车辆重量参数识别以及车辆多参数识别系统。最后对基于机器视觉和深度学习的车辆参数识别研究进行了归纳总结，并讨论了当前存在的挑战和未来可能的发展趋势。研究表明，对于不同的环境条件和车辆参数，应根据实际需要和各算法特点选择合适的车辆检测方法。目前方法仍局限于单参数或少量参数的独立检测，且识别精度和效率难以同时满足。后续研究应注重与新技术的融合，提高在现实复杂环境下车辆参数识别的精度、效率、鲁棒性及全面性，以使其更好地应用于工程实际。