钣金零件的形状特征识别

分析了钣金零件的特点及其形状特征的分类原则，针对钣金零件可展开这一特性，讨论了在零件展开图形的基础上识别其形状特征的方法，给出了工程中典型形状特征的识别判据。     

基于形状特征的管路接头测量和三维重建方法

针对复杂管路系统中的接头同步测量和三维重建的难题,提出一种基于形状特征的管路接头测量和三维重建方法。该方法通过接头CAD模型边缘轮廓和实物图像边缘轮廓进行形状特征匹配来实现接头空间位姿的测量。首先通过建立虚拟相机"视点球"获取接头CAD模型边缘轮廓的投影图像,经过金字塔分层组成接头的形状特征图库;然后与获取的接头实物图像边缘轮廓进行对比匹配;最后利用最小二乘法迭代求解接头的空间位姿,并重建接头的三维模型。开发了管路多目视觉测量系统并进行了接头位姿测量和管路三维重建实验,实验表明该方法的接头测量和三维重建时间可控制在1min内,位置误差为0.654mm,姿态误差为0.73°,测量和重建的效率与精度满足工程要求。     

基于形状特征的移动目标实时分类研究

基于室外场景中移动目标的形状特征,提出了一种利用多级神经网络进行运动目标实时分类的方法。在对人、人群、自行车、大汽车与小汽车5种常见运动目标的形状特征分析基础上,将七阶矩、分散度、长宽比、离散度作为分类特征向量,利用多级神经网络进行了目标分类。实验结果表明该方法误判率低、分类精度高,能较好地实现单人、人群、自行车、汽车的分类。     

基于迈克尔逊干涉仪的斜率与形状测量系统

运用迈克尔逊干涉仪的原理,可以十分容易地建立实时错位散斑斜率测量与条纹投射三维形状测量系统.通过一个压电陶瓷相移器,还能够在错位散斑斜率测量与条纹投射形状测量方法中实现自动相移技术下的相位测量.经过去除噪声、试验结果的计算机自动评价,测量数据的质量明显提高.使用这些技术,比较成功地完成了两项测试实验铝合金蜂窝板结构的内部缺陷检测和牙齿咬合面的形状测量,并给出了相应的实验结果和结论.     

基于PCL的自动化机器人视觉形状特征识别算法分析

目前提出的自动化机器人视觉形状特征识别算法识别时间过长,导致识别精准度较低.为了解决上述问题,基于PCL技术研究了一种新的自动化机器人视觉形状特征识别算法.通过云数据采集、数据预处理、提取特征点、分割处理图像完成阈值图像处理.从形状轮廓的长度、直径、离心力、斜率以及曲率、角点这几个决定性因素作为特征分析的切入点实现轮廓...     

基于改进RBF径向基神经网络的车载油耗软测量

针对现有的燃油消耗量测量方法存在成本较高、结构复杂且难以实现车载实时测量油耗的问题,提出基于改进RBF径向基神经网络的汽车油耗软测量方法。依据油耗产生机理,选取影响油耗且容易直接测量的参数作为测量模型的输入部分,采用油耗试验实测数据作为测量模型的训练样本和测试样本,并结合主元分析方法改进径向基神经网络的训练速度,自学习得出油耗软测量模型。利用Matlab仿真并将计算机仿真结果与油耗仪测量数据对比分析,平均误差在5.0%以内,验证了上述油耗测量方法的有效性,降低了车载实时油耗测量的成本和复杂程度。     

基于车载原子干涉仪的野外流动重力测量

移动重力测量在计量学、地球科学及国防军事等领域有着广泛的应用需求。原子干涉重力仪在可移动高精度重力测量上具有良好的技术潜力,但目前仍很难兼具高集成度与高灵敏度。针对此问题,本文研制了一套基于原子干涉仪的车载重力测量系统,基于小型化、高度集成的仪器设计,实现了高精度的野外重力测量,室外测量灵敏度为■、测量重复性优于20μGal。在长10 km、高程变化100 m的野外测线上开展了单点调试时间小于5 min、有效测量时间小于15 min的快速重力测量,并与LG-1相对重力仪进行比对。在一般性的野外测试环境下,2种重力仪的测量残差小于100μGal,车载绝对重力仪自身测量残差小于15μGal。因此,该车载重力测量系统极大地提高了野外重力测量效率,方便运输、随停随测、测量准确,为可移动重力测量领域提供了可靠的技术解决方案。     

基于免形状测量模式的复杂形状测量机设计

为了高精度高效率地测量数学模型未知的复杂几何形状,介绍了"免形状测量模式",分析了该测量模式对仪器的基本要求,基于该模式设计了一台移动工作台式测量机。测量机以直线电机为驱动元件,以高精度长光栅为测量元件。为减小被测件重量对测量机的影响,设计了封闭式真空负压的空气静压气浮导轨和共平面的H形二维结构。设计了具有制动功能的Z轴和气浮隔振等关键部件。仪器量程为300 mm×300 mm×300 mm,测量不确定度为1.8μm,能测量数学模型未知的复杂几何形状。     

基于模糊形状判别的鲁棒交通标志检测算法

针对交通标志存在尺度、旋转、倾斜、表面被污损或部分被遮挡等退化情况,提出一种基于模糊形状判别的鲁棒交通标志检测算法.该算法在HSV彩色空间进行颜色分割的基础上,提取目标区域的对称局部特征,根据设计的模糊形状判别算法来判定目标区域的形状,进而检测出交通标志.采用该检测算法对不同天气情况、不同道路场景下的3 000多幅自然场景图像进行交通标志检测实验,结果表明该检测算法不仅具有较高的检测率,而且具有良好的鲁棒性.     

视觉可量测实景影像的道路交通标志自动检测

提出了一种基于颜色和形状神经网络的视觉可量测实景影像交通标志自动检测算法.该算法设计了2种类型的概率神经网络,一种可以将图像中像素分为黄色、红色、蓝色和其他颜色4类;另一种可以识别三角形、圆形、矩形和倒三角形4种形状.从而先利用颜色识别神经网络对影像进行颜色分割;然后,在分割后的二值图像上利用灰度投影确定交通标志的候选区域;最后,利用中心投影向量和形状识别神经网络,实现候选区域的形状判断和交通标志自动检测.使用车载三维数据采集系统拍摄的视觉可量测实景影像进行了实验,证明了该方法的有效性和鲁棒性.     

基于局部特征提取的目标自动识别

提出一种基于局部特征提取的目标识别方法,用于自动识别不同尺度,视角和照度条件下的目标.首先,建立图像的尺度空间;结合海森矩阵和Harris算法提取局部特征点,计算该特征区域的方向和灰度梯度及方向;统计出每块子区域的标准灰度梯度直方图,得到128维的特征向量.然后,基于主成分分析的降维算法来降低特征向量的维数,加快识别的计算速度.最后,采用特征空间分类器增加目标识别的速度.实验结果表明:基于局部特征提取的目标识别达到了较高的识别率,在视角、尺度和照度变化下的识别率分别为61.9％,80.5％和84.4％,平均识别时间为130.9 ms.与尺度不变特征变换(SIFT)和加速鲁棒特征(SURF)算法相比,本算法不仅在不同的视角,目标尺度及照度条件下具有较高识别率,而且识别速度比SIFT方法高.     

基于特征面分割的自动特征识别

相交特征的识别是自动特征识别的难点,提出一种新的基于图的特征识别算法,首先构造加工面邻接图(MFAG),然后通过特征匹配快速识别出孤立特征,通过特征面的延拓、求交与分割,主动找出特征痕迹,分解出基本特征子图,从而识别出相交特征.该算法使孤立特征和相交特征的识别模式统一,同时有利于与交互特征定义集成.     

Automatic detection of road tunnel luminaires using a mobile LiDAR system

Over the past years, the importance of preserving existing transportation infrastructures has received increased focus. In particular, underground structures require routine inspections and maintenance processes for their optimal use. New possibilities exist now with the mobile terrestrial LiDAR systems, which can quickly scan and record huge data sets that need post-processing techniques to facilitate their efficient use.This paper describes an automatic method for the detection of tunnel luminaires as well as to easily obtain their 3D spatial location, using colored 3D point clouds. Detection performance was verified by experiments carried on real data acquired with the Lynx Mobile Mapper system in a highway tunnel in southern Galicia, Spain. The method gives promising results after data processing to automatize the detection of luminaires and improve the productivity of tunnel inspections.     

基于加速度传感器的智能小车路况自动测量系统

针对路面平整度的自动测量问题,结合工程实际中路面勘测的需要,设计了一套智能小车系统,实现路面坡度的自动测量和预警.ADXL345加速度传感器用于测量三轴加速度,实现了路面坡度的自动获取;蓝牙模块用于在计算机和小车之间进行数据的传送,实现了智能小车运动的远程控制以及计算机对坡度信号的接收;脉宽调制(PWM)方式用于对电机进行速度闭环控制,实现了智能小车测量路况时的低速运行;Matlab软件用于对坡度值的读取、处理以及绘图,实现了路面坡度坐标图和路面示意图的绘制,直观地反映了路况.通过判断所测坡度值与临界值的大小,实现了大坡度危险路况下的自动预警.研究结果表明,该智能小车路况测量系统能满足实际路况的自动检测、低速运行、示意路面总体状况和预警等功能的要求.     

基于特征映射的自定义审批系统的设计与实现

为解决企业资源计划和制造执行系统等信息系统中审批流程复杂多变的问题,提出了一种基于特征映射的自定义审批模型,并应用该模型描述了自定义审批设计方案。首先抽象出业务对象和审批流程等实体对象的功能特征,并真实表达实体对象的功能需求;然后给出特征映射方法,借助该方法描述审批业务对象特征与自定义审批特征的映射关系,并揭示它们之间的转换关系;最后通过特征匹配算法,将审批流程匹配到对应的审批业务对象,实现审批流程的自定义化和柔性化。结合某钢铁企业的企业资源计划系统中审批工作的实际情况,开发了原型系统,并得到初步应用。     

基于特征映射的产品制造成本与保证成本的优化方法

产品保证涉及不同的领域,由于缺乏信息传递的有效手段,在产品设计阶段不能考虑加工技术与制造成本和保证成本的相互影响.为解决上述问题,引入特征映射技术,建立了基于特征映射理论的成本优化模型,应用网络分析法和遗传算法,通过合理选择产品制造参数,实现了制造成本与保证成本的优化.并进行了应用研究,取得了很好的结果.     

基于RFID射频识别技术的道路交通管理系统设计与开发

本文介绍了一种由基于射频识别技术的芯片与微控制器组成的射频标签与读卡器系统.文中阐述了系统的设计,包括标签模块,读卡器模块,通信模块,以及各种主要单元模块的功能和工作过程.并将这一系统应用于实际的道路交通,对于强化交通管理、维护交通秩序能发挥良好的作用.     

Real-time road traffic states measurement based on Kernel-KNN matching of regional traffic attractors

The accurate measurement of road traffic states can provide decision making for travelers and traffic managers. In this paper, an algorithm based on Kernel k-nearest neighbors (Kernel-KNN) matching of regional traffic attractors is presented to estimate road traffic states. First, the road traffic running states are divided into several different modes. The concept of the regional traffic attractors of the target link is put forward for effective matching. The representative road traffic state data are extracted to establish the reference sequences of road traffic running characteristics (RSRTRC). Then the sequence of regional traffic attractors is selected and its kernel function is constructed, with which the regional traffic attractors can be mapped into a high dimensional feature space. The reference and current sequences of regional traffic attractors are extracted and the Euclidean distances in the feature space between them are obtained. Finally, the road traffic states are estimated from weighted averages of the selected k road traffic states, which correspond to the k smallest Euclidean distances. Several typical links in Beijing are adopted for case studies. The final results of the experiments are presented, which prove that this road traffic state measurement approach based on Kernel-KNN matching of regional traffic attractors is feasible and can achieve a high accuracy.