基于IGGⅢ方案的加权总体最小二乘点云球面拟合

为了减少测量粗差对球标靶拟合精度的影响,在加权总体最小二乘法基础上,针对地面3维激光扫描球标靶数据特点,采用了权函数IGGⅢ方案,自适应地修正拟合权阵,构建了新的点云球面拟合方法。利用新方法分别拟合了模拟球面数据、实际扫描球面数据。结果表明,该方法在同时考虑拟合模型系数矩阵误差与观测向量误差基础上,通过合理定义及优化拟合权阵,获得了更为精确的球面参量。其拟合评价指标均优于常规方法。     

图像的快速亚像素边缘检测方法

提出了一种新型的测量图像快速亚像素边缘检测方法。首先,利用标准的Sobel算子进行边缘点的粗定位,确定边缘点的像素级精度位置和边缘的方向;然后,沿边缘点的边缘方向拓展像素,得到长度为6的像素灰度值向量,将向量带人利用最小二乘曲线拟合方法得出的公式,求出边缘点的精确位置,从而能够实现亚像素边缘定位精度。实验证明：该方法的定位精度为0．1pixels,算法的运行时间为0．53s。     

船用星敏感器姿态测量误差建模与仿真分析

为提高船用星敏感器姿态测量精度,对星敏感器船体姿态测量误差模型进行了理论分析。首先针对船用星敏感器的使用环境构建了船用星敏感器观测模型,然后推导了基于角度测量的船用星敏感器误差模型,最后仿真分析了星敏感器地平滚动角测量误差、安装角度对船体姿态测量精度的影响。误差模型与仿真结果表明,星敏感器地平姿态测量误差、安装角度标定误差以及安装布局等是影响船体姿态测量精度的主要因素,其中当星敏感器地平滚动角测量误差为100″时,船体姿态测量误差最大可达112″;安装布局对船体姿态测量精度有一定的影响,其中船体姿态测量误差随安装方位角的变化而呈周期性振荡趋势,纵摇测量误差随安装仰角的增加而增大;当星敏感器沿艏艉线方向安装时,航向测量误差随安装仰角的增加而增大,当沿垂直于艏艉线方向布局时,横摇测量误差随安装仰角的增加而增大。     

基于面结构光的汽车仪表盘内凹多边形测量

针对汽车仪表盘内凹六边形卡槽尺寸检测中存在人工检测速度慢、精度差等问题,提出一种基于点云数据密度提取的内凹多边形自动化测量方法。首先使用双目结构光扫描的方式,获取零件表面的点云原始数据;使用KD-tree建立点云拓扑关系并进行半径滤波;利用贪婪算法重建网格曲面;最后采用基平面偏置与密度提取融合,实现点云的边缘特征点和噪点分类,提取内凹多边形孔径特征,并计算其尺寸。选用带有内凹六边形特征的弧形汽车仪表盘零件为试验工件进行算法验证。试验结果表明,该算法可以有效提取特征且内部特征尺寸测量精度为60μm;相较于传统测量方法,单个内凹六边形测量时间可缩短至1 s,能够实现内凹型不规则工件的自动化快速尺寸测量。     

直升机复杂机体结构屏蔽性能测试方法研究

为研究直升机复杂机体结构屏蔽效能测试结果的影响因素,分别采用使用功放测试、测试设备布置、舱内设备位置安装式、舱内电缆束敷设4方面进行了测试研究对比.因严重误差排除使用功放测试,其他三种测试方法整体数据大致一致,对于个别误差较大的点可以采取多次测量取平均值法或者全频段分析后个别点剔除法处理.     

基于三维激光技术的圆柱点云搬正及圆度计算

针对罐式集装箱在生产过程中因其自身结构和工艺把控,需要测量内容器圆度等几何尺寸的问题。本文提出基于三维激光扫描法的罐式集装箱内容器圆度尺寸获取方法。首先,通过扫描获取罐箱内容器全尺寸点云,并基于点云法向量算法去除内部加强筋板、管道等附件;然后,通过筒节椭圆拟合计算点云搬正角度,实现点云的高精度配准;最后,采用RANSAC中轴线拟合和欧氏距离计算,完成了内容器点云不同截面的圆度获取。与人工测量比较,该方法精度优于2 mm,同时测量时间在10 min左右,提高了测量效率,降低了劳动强度,为三维激光扫描用于工艺测量提供了解决方案。     

用于精密机械零件的混合角度静态测量方法与实验研究

利用现有的机器零件测量方法检测零件时存在一定的角度偏差,导致测量平均测量精度误差较大的问题,为此提出用于精密机械零件的混合角度静态测量方法.通过最小二乘支持向量机定位精密机械零件图像中存在的边缘亚像素,实现精密机械零件图像边缘的高精度检测,采用择优系数法提取精密机械零件的纹理角特征,根据提取的特征实现精密机械零件混合角度的静态测量.实验结果表明,所提方法的测量效率较高,平均测量角度误差均控制在0.03°以下.     

高压线路巡线机器人视觉导航中的单目测距算法

为准确快速地定位高压线路上的障碍物,实现有 效越障,提出了一种用于巡线机器人视觉导航的单目测距算 法。采用Hough变换在视频帧图像中检测出机器人行走导线的两侧边缘;预先测取导线上可 成像 的最近点到镜头的距离且机器人移动过程中保持不变,由此处导线两侧边缘直线纵坐标差和 障碍物处的两直线纵坐标差之比,得到障碍物到镜头的距离并对其进行线性修正,最终可 得到障碍物沿导线到镜头的距离。试验结果表明,提出的方法在5000 mm内测量误差小于5%,可测距离至少能达7.4m;且算法具有精度较 高、速度快、鲁棒性强、需测量参数较少和易于实现等优点。     

改进型点云数据融合的多站组网SVD算法

在大型结构的加工与装配过程中激光雷达的多站组网测试十分常见,但由于点云数据拼接过程需要统一的坐标系,故环境干扰、站位布局导致的转站误差大幅降低了系统的整体测量精度。为了提高多站组网后点云数据融合的面型测量精度,提出了一种改进型奇异值分解算法。该算法在分析站位布局的基础上,通过在多站之间匀差的方式抑制粗大偏差。对目标函数进行了奇异值分解,并通过最优值完成站位的优化布置。实验采用单点精度001mm的MV350型激光雷达,并对6组不同布站情况进行对比分析。结果显示,本算法的点最大误差为00824mm,点平均误差为00214mm,点测量不确定度为00122mm,均优于未规划的测量结果。其测量综合不确定度最接近单机测量综合不确定度,可见,采用本算法对提升转站精度具有一定价值。     

基于改进的Canny算子和Zernike矩的亚像素边缘检测方法

为满足电荷藕合器件(CCD)图像测量系统的快速、高精度测量要求,提出了一种基于改进Canny算子和Zemike矩的图像亚像素边缘检测新方法.该算法先利用改进的Canny算子进行边缘点的粗定位,在像素级上确定边缘点的坐标和梯度方向,然后再根据构造的边缘点向量和参考阈值,用Zernike矩算法对边缘点进行亚像素的重新定位,...