一种新的射影变换下平面多边形的识别方法

依据射影不变性提出5个描述多边形拓扑和几何特征的特征向量,以这些特征向量作为约束条件给出在射影变换下两个多边形为类似形的定义;基于类似形原理,提出了一种新的识别平面多边形的方法.用拓扑结构定性分析类似形对图象中的噪声不敏感,用几何特征进行定量分析能反应图象的细小差别.该识别算法不仅能识别不同形状的目标,而且还可以区分形状相同但大小、比例不同的目标.     

一种基于视觉形状模型的机器人目标识别算法

为实现机器人主动识别并抓取预定目标,提出了一种基于形状模型的目标识别算法。以轮廓质心为基准,极半径生成目标的形状特征向量,然后以高斯模型完成样本特征模型库的训练。采用动态时间规整DTW(dynamic time warping)解决特征向量元间的匹配问题,并依据惯量力矩(moment of inertia)获取形状的主轴参数,给出了特征向量起始次序的对正方法。实验表明该算法可以在较复杂环境下识别预定目标,不受平移、尺度与旋转几何变化的影响,具有较高的鲁棒性。     

基于STEP的特征识别技术及其实现

针对不同CAD模型的特征识别,论述了基于STEP的特征识别技术及其实现过程:在传统属性邻接图方法的基础上,引入面向对象方法以提高特征识别系统的代码重用性;解析生成的STEP模型拓扑几何结构树后,按照STEP拓扑结构,分层识别了STEP面和边环的类型及几何参数;通过基于子图匹配和基面分解的属性邻接图分解方法来识别特征。     

三维模型局部检索算法研究

提出一种典型结构的建模技术与局部匹配方法.选取零件已有的典型结构,利用基于图的理论用邻接矩阵来表示典型结构的面与面之间的拓扑关系,再用基于面的几何与拓扑关系匹配方法,加速检索出含有所选典型结构的零件.     

大型航天薄壁结构件特征识别方法

为解决大型航天薄壁结构件的特征识别问题,提出基于拓扑层矩阵、几何层矩阵、特殊关系层矩阵的三层次属性邻接矩阵模型的特征识别方法,将所有特征分为单一特征、凹连接相交特征和凸连接相交特征进行识别。设计了拓扑层矩阵描述零件CAD模型几何元素间的邻接属性和凹凸性;设计了两阶段的特征搜索算法,从零件拓扑层矩阵中提取所有特征的拓扑层矩阵;以特殊关系层矩阵表达特征间的关联关系,将属于同一凸连接相交特征的特征进行合并和关联;基于凹连接相交特征的几何层矩阵,采用逐层分割的策略,将凹连接相交特征分割为单一特征;基于单一特征的拓扑层矩阵匹配、几何层矩阵匹配,精确地识别单一特征的形状。基于Pro/E平台建立了面向大型航天薄壁结构件的特征识别原型系统。通过实例零件验证了所提方法的准确性和高效性。     

一种基于几何特征的列车集尘器形状匹配算法

针对列车集尘器定位不准确的问题,提出了一种基于几何特征的形状匹配算法。该算法首先对轮廓点进行采样,基于极半径、局部曲率确定关键点的初始位置及点集的映射关系,然后以形心为基准,生成以角度和尺度为几何特征的双重描述子,并对其作标准量化处理。最后使用改进的曼哈顿距离计算描述子的相似性。实验结果表明,该形状匹配算法几乎不受伸缩、旋转、平移等几何变换的影响,具有一定的适应性和鲁棒性。     

应用弦切变换提取几何特征实现目标检测

提出了应用弦切变换(CTT)来提取目标几何形状特征的方法,并基于对提取形状特征的匹配实现了对二维目标的检测。介绍了弦切变换的理论依据和算法的实现过程,同时进行了误差及可靠性分析。分析和实验表明,由于CTT可基于边缘点信息提取出更有意义的几何形状特征,这种几何特征不但具有平移、旋转和缩放的不变性,同时还可以输出目标相对于模板的旋转角度、缩放尺度等运动参数信息,因此,该方法在一定程度上克服了传统方法中灰度特征易受复杂环境和光照变化等影响的缺点,同时该特征对于目标边缘的部分失真或缺损也具有一定的鲁棒性。最后,对多组复杂环境下的图像序列进行了仿真实验,实验结果显示,检测的平均成功率达90%以上,而且在目标缺失或变形达到40%时,仍能得到比较准确的检测结果,这些结论验证了该方法的有效性。     

面向MBD模型的特征信息自动识别算法研究

针对特征识别技术对产品制造信息识别的缺失以及匹配算法的复杂性问题，提出了一种基于MBD模型的特征信息自动识别算法。首先，通过EXPRESS和Java映射，构建STEP文件解析器解析MBD模型信息。其次，建立基于图和提示的几何特征识别算法，用表征面邻接图作为匹配算法的数据结构，以提示作为搜索与特征库进行匹配。然后，提出基于关系树的产品制造信息识别方法识别产品制造信息。最后，以轴和机匣作为测试对象，在Intellij IDEA平台中对所提方法进行了验证，分析了匹配算法时间复杂度。结果表明，该方法能够识别几何特征信息和产品制造信息，本匹配算法时间复杂度为O(n)，优于时间复杂度为O(n²)的传统匹配算法。     

多视角声图中水下小目标分类的深度神经网络方法研究

针对基于多视角声图的水下小目标分类问题,提出了一种深度神经网络多视分类方法。首先,提取声图的阴影区域,计算阴影部分的主轴斜率并匹配出与其相对应的仿真数据集。采用由这些对应仿真数据集训练的卷积神经网络分别对不同视角的待分类声图提取深度神经网络特征。将不同视角输出的特征向量组合起来,作为目标的特征向量,利用各个视角匹配的组合所对应的支持向量机对目标的特征向量进行预测。将分类器用于对湖、海试采集的多视角声图分类,平均正确率为93.33%,相比采用卷积神经网络、支持向量机的单视角分类方法,分别有不同程度的提升。     

三面正投影、轴测投影与投影条件研究

分析和研究了三面正投影、轴测投影与投影条件的关系,明确了在三面正投影中,最佳图示在于将物体置于最能表达物体形状及其特征的位置,最简图解在于将几何元素置于最能表达几何元素的实长、实形、积聚性和相对位置.在轴测投影中,最佳轴测投影在于投影方向的选择,应尽可能多地表示物体的表面形状和特征轮廓.     

加强轴测图训练以提高看图能力

由于学生看图能力较差，不能满足岗位技能的要求，影响了就业。画轴测图是辅助提高看图能力的有效手段，能解决画图难、看图难的实际问题，是目前制图教学的当务之急。     

双流道叶轮设计探讨

对文献（１）中所述双流道叶轮设计方法提出了补充、修改意见,对叶轮的轴面图绘制、叶片绘制、进口边形状和参数的确定进行了探讨。     

AutoCAD中由三维模型创建轴测图和二维投影图的改进

对AutoCAD中由三维模型生成二维工程图的方法进行了改进，形成由三维模型生成轴测图和多面正投影图的完整方法和技巧，这种方法所得到的轴测图和正投影图，可以对其更加方便地进行各种编辑，是一种适用的方法。     

三角网格简化的一种新方法——抽取算法

介绍曲面重构中有效减少三角曲面片的方法——抽取算法,这种算法使用网格顶点的局部几何拓扑特性,改变网格顶点到特征边的距离以及特征边之间的角度,在三角网格上产生位移,减少三角网格的数目;删除网格顶点而产生的“拓扑洞”由局部三角化来修补。     

基于CBR和KBE的拉深模设计系统

采用CBR与KBE相结合技术,在研究拉深件几何描述方法的基础上,用最近邻法检索拉深件实例库中的实例,通过构造相似度函数,来判断当前拉深件和实例库中检索到的相似程度,以便确定新产品与产品库中拉深件的几何和成形的相似性;研究了拉深件形状和尺寸特征,形成特征骨架,以及根据拉深模设计系统中的模具零件、标准装配结构原型参数化实施方法,形成最终拉深模具的结构方法;所研究的拉深模具设计系统,能基于产品材料、生产批量等内容,并结合实际经验,在人机交互的环境下,通过结构选择、参数驱动、零部件设计与修改,完成模具设计过程。     

圆球及阴影水平斜轴测投影的算法

在工程中,斜轴测图是很有用的。工程图学中,用传统的作图方法求圆球及阴影的水平斜轴测投影,只能在特殊光线方向下,用近似方法绘制,且作图非常麻烦。对于任意方向的光线,作图很难完成。本文给出了任定投影方向,任定光线方向,圆球及其阴影的水平斜轴测投影的算法。根据得到的公式编程序,用计算机绘圆球及其阴影的水平斜轴测图。     

轴测图中半径、直径类尺寸在AutoCAD中的自动标注

在轴测图中圆的投影常为椭圆,为了在AutoCAD中标注这类投影为椭圆的圆或圆弧的半径、直径,进行了相应的程序开发。     

基于角度分割的截面线数据匹配点对建立算法

研究了从截面线数据到B样条曲面拟合的过程中,建立最佳匹配数据点对的问题。提出了一种基于角度分割建立截面线数据匹配点对的算法,该算法利用各层截面线的公共几何中心,计算各点到中心的斜率,再利用基于斜率的插值获取给定角度在原参数曲线上的参数值。最后运用德布尔点的递推公式得到参数对应的坐标。当处理完所有的截面线数据,就得到了一组采样个数统一的匹配点对。该算法在进行截面线数据重采样的同时就完成了对数据点的对正处理,不仅适用于对凸轮廓的处理,而且也能处理层间形状变化较大的截面线数据。     

基五边形的等距曲线设计

根据等距曲线的几何特性,阐述了以基五边形设计等距曲线的设计原理、做图方法,并加以证明。同时讨论了基五边形边长和形状的变化对等距曲线的影响,从而确定了基五边形的设计做图范围和特性。进一步完善了等距曲线型面连接接的设计途径和方法。