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【6h】

基于细粒度并行计算模型的折弯角度动态实时测量技术与系统研究

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目录

声明

1 绪 论

1.1 研究背景与意义

1.2 相关领域国内外研究现状

1.3 课题来源,研究目的及意义

1.4 论文的主要研究内容

2 基于GPU的细粒度并行计算模型

2.1 引言

2.2 GPU并行计算

2.3 CUDA并行计算架构

2.4 GPU并行计算性能测试

2.5 本章小结

3 激光光条中心线识别

3.1 引言

3.2 线结构光模式

3.3 光条中心点提取算法

3.4 光条中心线拟合方法

3.5 本章小结

4 激光角度三维测量模型

4.1 引言

4.2 单目视觉系统标定

4.3 折弯角度三维测量模型

4.4 基于细粒度并行计算模型的折弯角度计算方法

4.5 本章小结

5 折弯角度动态实时测量系统的研制

5.1 引言

5.2 折弯角度动态实时测量系统硬件设计

5.3 折弯角度动态实时测量系统软件设计

5.4 角度全闭环控制

5.5 本章小结

6 总结与展望

6.1 全文总结

6.2 研究展望

致谢

参考文献

附录1 攻读博士学位期间发表的主要论文

附录2 博士生期间参与的课题研究情况

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摘要

高精度板料折弯机数控系统需要在折弯加工过程中动态实时测量折弯件的折弯角度,利用测量出的角度值计算并控制滑块的运动,组成一套全闭环折弯角度控制系统,来实现高精度的折弯角度加工。其中折弯角度动态实时测量技术是全闭环折弯角度控制系统中最核心的关键技术。
  本文针对全闭环角度控制折弯机数控系统所需要解决的折弯角度动态测量问题,开发了一套基于细粒度并行计算模型的动态实时折弯角度测量系统,利用 GPU细粒度并行计算模型解决了折弯角度动态实时测量中的计算效率问题,获得了很大的加速比提升。以下是主要解决的技术问题。
  在结构光测量技术中,需要提取光条中心点位置,提取的精度对测量系统的测量精度有非常大的影响。通常为了提高提取的精度,会采用亚像素拟合的方式来找到亚像素精度下的光条中心点位置。通常的CPU串行化计算方法,在进行亚像素拟合的时候会因为计算量巨大而消耗很多时间,难以满足实时性测量系统对于计算效率的要求。所以,开发了基于细粒度并行计算模型的光条中心点识别方法,提出并实现了并行计算局部极值和并行计算单点亚像素拟合的两步并行化计算方案,最终实现了15倍的加速比效率,能够在6毫秒内对一幅图片进行处理,能够满足动态实时测量的需要。
  在实际的折弯机加工现场中,环境光和金属模具上面的镜面反射光会对光条中心点提取产生干扰,在光条中心点提取的时候会存在多个干扰的中心点,这样会对最终的光条中心线的拟合产生影响。为了解决这个问题,提出了基于霍夫变换的光条中心线识别方法,并且为了满足动态实时测量对于计算效率的要求,实现了基于细粒度并行计算模型的霍夫变换光条中心线拟合方法,实现了 GPU线程间的负载均衡,最终计算的加速比达到了20倍,能够在3毫秒内完成计算,满足了动态实时测量的要求。
  提出并实现了一套折弯角度测量模型,能够通过数学模型计算出折弯角度。针对计算过程中需大量求解小型矩阵方程的问题,提出并实现了一种细粒度并行计算方法,采用单个线程对多个小型矩阵进行计算,不再采用传统的单个矩阵使用多个线程计算的方法,并且特别设计了线程块的组织方式,每个线程块对应一个独立的顶点进行计算,线程块间没有数据交互,使得并行计算过程中不再存在跨线程块的数据访问,大幅提升了存储器访问效率。最终获得了17倍的加速比,可以在6毫秒内完成一次折弯角的计算,能够满足动态实时测量的要求。
  针对角度全闭环控制问题,提出了两种角度全闭环控制策略。第一种是基于自由折弯几何模型的角度全闭环控制策略,通过计算滑块下降量进行第一次折弯,充分回弹后测量当前的折弯角度,然后再进行二次折弯。第二种策略在折弯的过程中动态实时测量当前的折弯角度,并把测量结果实时传输到数控系统中,数控系统根据当前的折弯角度控制滑块的运动,组成了一套动态实时角度全闭环控制系统。利用角度测量系统还可以把测量数据加入角度校正工艺数据库,这样相同工艺参数的折弯件再次进行折弯时,不需要单独测量一次回弹,加快了折弯效率。根据最后的实际折弯实验,全闭环角度控制折弯最终的角度折弯精度可以达到±0.5°以内。

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