Design and Algorithm Optimization of a Vision-Ultrasound Collaborative Embedded System for Precision Machining

Design and Algorithm Optimization of a Vision-Ultrasound Collaborative Embedded System for Precision Machining | SciELO Preprints window.dataLayer = window.dataLayer || []; function gtag(){dataLayer.push(arguments);} gtag('js', new Date()); gtag('config', 'G-3TT8HYRH0Y'); Open Menu Registrar-se Acesso English Español Ir para o conteúdo principal Ir para o menu de navegação principal Ir para o rodapé Preprints Submissão Áreas do Conhecimento Ciências Agrárias Ciências Biológicas Ciências da Saúde Ciências Exatas e da Terra Ciências Humanas Ciências Sociais Aplicadas Engenharias Linguística, letras e artes Educação em Revista Memórias do Instituto Oswaldo Cruz 47º Encontro Anual da ANPOCS 48º Encontro Anual da ANPOCS 49º Encontro Anual da ANPOCS Sobre Sobre o Servidor Declaração de Privacidade Atualizações do Sistema Contato FAQ Ética no SciELO Preprints Avaliação de preprints Anotações em preprints (via Hypothesis) Avalie um preprint Notícias Início / Engenharias Preprint / Versão 1 Design and Algorithm Optimization of a Vision-Ultrasound Collaborative Embedded System for Precision Machining article.authors6a0cbc366e0ea Yilong Song Civil Aviation Flight University of China image/svg+xml https://orcid.org/0009-0005-4108-0291 DOI: https://doi.org/10.1590/SciELOPreprints.15559 Palavras-chave: Embedded system, Three-view reconstruction, Reinforcement learning, Model lightweighting, Real-time control Resumo To address the challenges of poor real-time performance and low collaboration efficiency between visual perception and execution control in precision machining, this paper proposes a lightweight vision-ultrasound collaborative embedded system. A fast 3D reconstruction algorithm based on three views is designed. By integrating an improved Canny edge detection method and a fast ICP registration algorithm, the positioning time is reduced to 0.8 seconds. A dynamic regulation model for ultrasonic parameters based on reinforcement learning is proposed, achieving millisecond-level decision-making response. The system is deployed on the Jetson Orin edge computing platform. Through model pruning and quantization, the inference latency is measured at 30.30 ms on the embedded platform, meeting the real-time requirement. Experimental results demonstrate that the system achieves real-time closed-loop collaboration between vision and ultrasound while maintaining high-precision positioning, providing an efficient embedded solution for intelligent machining. Downloads Os dados de download ainda não estão disponíveis. PDF (Inglês) Postado 09/04/2026 Como Citar Design and Algorithm Optimization of a Vision-Ultrasound Collaborative Embedded System for Precision Machining. (2026). Em SciELO Preprints . https://doi.org/10.1590/SciELOPreprints.15559 Formatos de Citação ACM ACS APA ABNT Chicago Harvard IEEE MLA Turabian Vancouver Baixar Citação Endnote/Zotero/Mendeley (RIS) BibTeX Série Engenharias Copyright (c) 2026 Yilong Song Este trabalho está licenciado sob uma licença Creative Commons Attribution 4.0 International License . .citations-container { overflow-y: auto; overflow-x: hidden; max-height: 1000px; } Plaudit Declaração de dados Os dados de pesquisa estão contidos no próprio manuscrito Os dados de pesquisa estão disponíveis sob demanda, condição justificada no manuscrito Aviso de preprints Preprints são manuscritos não avaliados por um periódico científico ou já avaliados mas em processo de publicação. .block_announcements_article:not(:last-child) { padding-bottom: 1.5em; border-bottom: 1px solid; } .block_announcements_article { text-align: left; } .block_announcements #show-all{ font-style: italic; } Notícias SciELO Preprints adota obrigatoriedade de declaração de disponibilização de dados de pesquisa 19 agosto 2025 A partir de 1º de setembro de 2025 os manuscritos submetidos ao SciELO Preprints devem incluir uma declaração de disponibilidade de dados informando sobre onde e como os dados da pesquisa que deram origem ao artigo podem ser acessados. 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SciELO - Scientific Electronic Library Online Rua Dr. Diogo de Faria, 1087 – 9º andar – Vila Clementino 04037-003 São Paulo/SP - Brasil E-mail: [email protected] app = {"hypothesisHandlerUrl":"https:\/\/preprints.scielo.org\/index.php\/scielo\/$$$call$$$\/plugins\/generic\/hypothesis\/controllers\/hypothesis\/"}; var pkpUsageStats = pkpUsageStats || {};pkpUsageStats.data = pkpUsageStats.data || {};pkpUsageStats.data.Submission = pkpUsageStats.data.Submission || {};pkpUsageStats.data.Submission[15559] = {"data":{"2026":{"4":"44","5":"9"}},"label":"Todos os downloads","color":"79,181,217","total":53}; var pkpUsageStats = pkpUsageStats || {};pkpUsageStats.locale = pkpUsageStats.locale || {};pkpUsageStats.locale.months = ["Jan","Fev","Mar","Abr","Mai","Jun","Jul","Ago","Set","Out","Nov","Dez"];pkpUsageStats.config = pkpUsageStats.config || {};pkpUsageStats.config.chartType = "bar"; (function (w, d, s, l, i) { w[l] = w[l] || []; var f = d.getElementsByTagName(s)[0], j = d.createElement(s), dl = l != 'dataLayer' ? 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