复杂产品装配干涉矩阵自动生成方法

现有装配干涉矩阵生成方法极其耗时,且无法精确检测面片模型,难以应用于大装配模型的复杂产品。为此,引入基于投影的干涉检测方法,将三维求交问题转换为二维问题。其中,基于包围盒十字相交可直接检测出零件平移产生的硬干涉,扩展了包围盒的功能;利用层次化的虚设面进行模型的三角面片区域规划和相交运算,大幅度减少干涉检测中的三角面片求交次数,显著降低算法时耗;进行基于表示精度的二维三角面片求交,消除检测对象在曲面贴合处的伪干涉,并基于三角面片包围盒等判断干涉的正负方向。在此基础上,提出全面的装配干涉矩阵生成算法。开发Aero Assem装配设计系统,实现了该方法,并以某汽车前轴模型为例进行了应用验证,证明该方法在保证精确性的同时极大地提高了算法效率,能够有效应用于复杂产品的装配设计中。     

快速计算高精度细分曲面之间交线的方法

为解决细分曲面求交效率低、稳定性不足的问题,基于分治策略提出一种更加高效、稳定的CatmullClark细分曲面求交算法。采用新型数据结构实现细分曲面的分片表示,将细分曲面的求交问题转化为若干细分曲面面片的求交问题。对细分曲面面片进行多级分裂,并结合包围盒干涉检测技术获取相交网格集。利用细分曲面面片拓扑结构特性求解交线的首交点,同时建立相交网格边和相交网格面的选取规则,按序计算后续交点,得到细分曲面面片的交线。求出所有相交细分曲面面片间的交线后,再利用细分曲面面片间的拓扑关系合并细分曲面交线段。通过实例对算法进行了测试,结果表明,该算法在细分曲面形状复杂、细分次数较高的情况下能够实现高效、稳定的求交运算。     

基于动态局部体素模型的四轴加工干涉研究

针对模型求交方法导致的刀具干涉处理算法的效率瓶颈问题,对三角网格模型的特点、体素模型建立与优化、刀具干涉检测和处理等方面进行了研究分析。通过对截平面法和传统全局体素化算法的特点的归纳,建立了一种动态地按需建立局部体素模型,并且实现了模型相邻局部之间的数据复用;基于动态局部体素模型设计了三角网格模型四轴加工路径,提出了刀具干涉快速检查和处理算法,并利用光固化立体造型格式作为输入模型进行了测试实验。研究结果表明:动态局部体素化算法能够在相同内存容量下提高大尺寸三角网格模型体素化后的体素精度,基于动态局部体素化模型的干涉检测和处理算法具有较高的效率和准确性。     

快速计算平面与高精度细分曲面交线的方法

为解决平面与高精度细分曲面求交效率低和稳定性差的问题,根据细分曲面网格拓扑结构特性,提出平面与Catmull-Clark细分曲面求交的高效方法。基于细分曲面的分片表示,将平面与复杂细分曲面模型的求交问题转化为平面与形状简单的细分曲面面片的求交问题。分析了平面与细分曲面交线的特点,将交线的交点分为起始交点、后续交点和终止交点三种基本类型。根据细分曲面面片网格拓扑结构特性,提出细分曲面面片多级分割技术。在此基础上,结合包围盒干涉检测技术,判断平面与细分曲面面片的相交性并计算起始交点。针对细分曲面面片规则的拓扑结构,计算后续交点和判定终止交点。根据细分曲面面片之间的拓扑关系,将获得的若干无序交线段排序合并为完整的有序交线。通过实例进行了算法测试,测试结果表明该算法具有较高的性能。     

干涉检验优化算法及其在车辆电磁制动器虚拟装配系统中的实现

干涉检验是基于虚拟现实设计系统的关键技术,然而利用传统几何求交的方法进行干涉检验效率低、耗时长,已远不能满足实时精确干涉检验的要求.首先对比包围球、沿坐标轴的包围盒以及方向包围盒三种干涉检验优化方法,给出采用基于沿坐标轴的包围盒分解快速干涉检验方法的理论依据及算法的流程图.通过构建层次包围盒逐渐逼近几何实体,排除不可能发生干涉的部件,这样可大大减少干涉检验的运算量并提高算法效率.最后在基于三维软件Unigraphics(UG)开发的车辆电磁制动器虚拟装配系统中,实现了基于沿坐标轴的包围盒分解快速干涉检验的算法,使用该算法前后的对比试验可验证该算法的优越性.对比试验的结果证明,基于沿坐标轴的包围盒分解快速干涉检验算法能有效地减少复杂对象干涉检验的运算时间,具有广泛的应用前景.     

基于双节点插值的刀具干涉检查算法

介绍了基于双节点插值的刀具干涉检查的算法。首先构建数字化模型,利用离散三角片代替原始曲面,通过数字化网格节点的竖直线与三角片的刀位面和保护面求交,并取Z值最大的交点为无干涉刀位点;然后再用双节点插值检查因走刀步长不合适而产生的干涉问题,保证生成的刀位轨迹是无干涉刀位轨迹。该算法完全采用几何求交运算,过程简单且精确度高。     

基于模型表示精度的装配干涉检测方法

为了提高装配规划和仿真过程中干涉检测结果的精度,基于模型表示精度定义干涉误差,提出基于模型表示精度的三角面片二维和三维求交方法,计算相交面片之间的干涉量,修正干涉量在误差范围内的面片关系,从而消除伪干涉。给出了改进的装配干涉检测算法和流程,根据检测对象的运动轨迹分别采用投影检测方法与多次检测方法,以在保证精度的同时达到高效率。该算法适用于任何形状和类型的曲面模型,且不需要几何拓扑结构与装配约束信息,具有广泛的应用性。在AeroAssem系统中实现了该方法,分别在几何可拆卸性分析与装配仿真中进行实例验证,证明了该方法的有效性和精确性。     

圆角刀无干涉刀具轨迹关键技术研究

生成圆角刀无干涉刀具轨迹,一直都是三轴数控加工自动编程中的难题.通过采用微分思想,将竖直线与圆角刀边保护面求交点,转化为与平底刀边保护面求极大z值交点.并将顶点保护面整合到边保护面部分,统一了三种刀型保护面的求交方法,因此可以提高后续算法的效率及稳定性.     

基于自适应检测线的碰撞检测算法EI北大核心CSCD

为有效解决高速运动物体碰撞检测问题,提出一种新的连续碰撞检测算法。在每个仿真时刻,基于运动物体的速度矢量实时构造自适应检测线,并计算检测线与环境物体的碰撞关系,进而获得运动物体与环境的碰撞点。通过构建自适应检测线,确保了碰撞点计算的连续性;通过将"体体"求交问题转化为"线体"求交问题,提高了检测效率。通过实例分析表明,与扫掠体算法比较,检测速度显著提高;与层次包围盒算法比较,检测精度更高。     

基于仿射算术和区间运算的直线与NURBS曲线/曲面求交

针对直线与参数空间NURBS曲线、直线与NURBS曲面求交问题,提出了一种改进的基于仿射算术和区间运算的直线与NURBS曲线/曲面求交的有效方法。该方法将基于边曲率或面曲率的子域分解方法应用到求交算法中,快速定位预迭代区间,减少不必要的迭代求交判断。与传统区间迭代算法相比,该求交算法为超线性收敛的快速迭代算法,在一定程度上解决了传统区间运算的“保守性”。另外,该方法放宽了对初始区间的要求,减少迭代次数,提高了迭代算法效率。通过计算区间算子判断给定直线与NURBS曲线/曲面有无交点和存在交点时的交点数目,保证了求解交点精度,为解决直线与曲线/曲面多交点判断及内外环或内外域判断等问题提供了有利条件。数值算例验证了该方法的有效性、计算精度和效率。     

基于L1距离的人工势函数构造及机器人无碰撞路径规划方法

介绍了三维空间中凸多面体间L1距离的性质及其计算方法,在此基础上提出一种基于L1距离的机器人C-空间人工势函数构造方法以及相应的机器人无碰撞路径规划方法,并对二维空间中移动机器人的无碰撞路径规划进行了图形仿真。     

绳牵引并联机构拉力分布优化

由于绳只能承受拉力,绳牵引并联机构必须采用冗余驱动。这种驱动冗余性导致无法平凡地求解各根绳的拉力值。而机构运动控制必须实时计算各根绳的拉力。为寻找绳拉力的优化解,必须研究绳拉力分布的优化问题。引入Verhoeven将绳拉力优化问题转换成一个在凸多面体上的非线性优化问题的研究方法,即将绳拉力的优化解表示成最低解和最高解的线性插值。由于优化解在某些情况下不连续,有必要将优化解做p-范数近似表达。探讨优化解的p-范数近似表达的实际算法,并对4根绳牵引的2自由度并联机构的最高解和最低解求解进行实例仿真。     

显微视场下微型零件亚像素边缘检测方法

为了提高微型零件在显微视场下的边缘检测精度, 提出了一种非正交二次B样条小波变换结合Zernike矩的亚像素边缘检测算法. 采用非正交二次B样条小波变换算法得到图像的像素级边缘, 利用Zernike矩算法的矩不变性对像素级边缘进行亚像素边缘细化. 为了实现算法的原理, 建立了一套微型零件的实时检测系统. 给出了系统的总体结构和工作原理, 完成了实时图像采集与检测, 分析了检测结果, 并对检测精度进行了评估. 实验结果表明: 该系统检测零件尺寸可以达到0.01~10 mm, 检测精度可以达到0.01%~0.1%, 可准确识别出微型零件的边缘, 将检测精度提高到亚像素级, 满足了在显微视场下微型零件检测的需要.     

基于深度学习的航天密封圈表面缺陷检测

针对航天密封圈表面缺陷人工检测效率低、传统图像处理检测算法通用性差的问题,提出了两种基于深度学习的密封圈表面缺陷检测算法。首先,针对缺陷大部分为小目标的特点,选取对小目标较敏感的RetinaNet网络作为检测算法的基本架构,通过在RetinaNet网络中引入轻量级网络MoGaA构建出MoGaA-RetinaNet算法。然后,为了提高检测精度,在MoGaA-RetinaNet基础上,用分解卷积模块代替MoGaA骨干网络中的深度卷积构建了newMoGaA骨干网络,设计出newMoGaA-RetinaNet算法。最后,在测试集上的实验结果表明,MoGaA-RetinaNet算法比RetinaNet算法检测速度更快,但检测准确率略低;而newMoGaA-RetinaNet算法实现了检测精度与检测速度的良好平衡,比RetinaNet算法准确率提升4.5%,达到92%,检测速度提升55%,达到31 frame/s,网络参数量减少50%。所设计的newMoGaA-RetinaNet算法可以实现密封圈表面缺陷的快速准确检测。     

基于视觉显著性的太阳能电池片表面缺陷检测

现有基于机器视觉的太阳能电池片表面缺陷检测算法均是采用各种类型的数学模型来进行算法设计,为进一步提高检测准确率,从人眼仿生学角度出发,首次将人眼的视觉注意机制引入到太阳能电池片表面缺陷检测中,提出了一种基于视觉显著性的太阳能电池片表面缺陷检测算法。首先,对输入的太阳能电池片表面图像进行预处理,去除对检测有影响的噪声和栅线;其次,提出一种基于自学习特征的视觉显著性检测算法来大致定位缺陷区域;随后,提出一种视觉显著性和超像素分割相结合的算法来进一步精确定位缺陷区域;最后,通过形态学后处理得到最终检测结果。在包含多种缺陷类型的测试图像库上的主观和客观实验评估表明,该算法具有较高的检测准确率。     

间谐波检测技术及DSP算法设计

本文在广义dqk旋转坐标变换的谐波电流检测理论基础上,以单相电路的间谐波检测为对象,通过对谐波频率倍频,提出了单相电路间谐波检测技术;并基于DSP微处理器研究了该技术工程化方法,包括采样倍频算法、旋转变换算法等DSP算法,并进行了仿真验证。最后,研制了一台基于DSP（TMS320F2812）的动态实时全谐波（包括间谐波和整数次谐波）检测装置,实验结果表明,该间谐波检测算法可行且精度较高。     

红外弱小目标的分割预检测

提出了一种目标分割预检测方法来提高检测红外弱小目标的准确性和实时性。针对红外图像的特点,利用改进的自适应背景感知算法抑制目标图像的背景以提高目标检测概率;根据已有的先验知识构造属性集,把灰度直方图限定在感兴趣区域,减少背景的影响;然后,利用属性直方图的最大熵进行图像分割以检测目标。为了提高分割算法运算速度,应用了快速递推算法。实验结果表明,本文提出的背景抑制算法能更好地抑制背景,提高图像的整体信噪比;分割算法具有更好的分割检测效果,候选目标点分割准确、虚警目标点较少,运算速度提高了91%。对分割图像进行后续处理,剔除了大部分虚警目标点,为后续目标准确检测提供了有力保障。     

一种基于入侵检测的模式匹配算法研究

通过对入侵检测系统的基本概念、发展历史和趋势进行详细论述,以及对各种检测方法进行深入的分析,在Boye Moore算法的基础上提出了一种改进算法来实现入侵检测的关键部分——模式匹配,提高了探测引擎的处理速度。通过实验验证,该改进技术能明显提高系统的检测效率和稳定性,达到了对系统研究和设计的初衷。     

基于非线性能量算子和匹配滤波的锋电位检测与分类

对神经电活动的研究,需要对记录的神经锋电位(spike)进行检测和分类.传统的锋电位检测与分类的过程受噪声影响很大,尤其是在锋电位分类的过程中,由于神经信号采集很难达到高的信噪比,因此研究较低信噪比下检测与分类的算法具有重要的意义.本文提供了一种运算简单的神经信号锋电位的检测与分类算法.针对锋电位的检测,本文使用非线性能量算子(NEO)来提高信噪比.在锋电位分类过程中,通过获取不同类别锋电位的模板构建匹配滤波器,对检出的锋电位在不同滤波器下进行滤波,确定锋电位对锋电位模板的相关性,然后使用非线性能量算子来加强相关性,从而确定分类.通过使用自主设计的大鼠神经信号双通道采集系统采集到仿真数据(数据由NSS-128的神经信号模拟器产生),获得了可准确量度的标准数据,通过在这组数据上加不同程度的噪声,测试文章提到的算法.在检测方面,信噪比有约5倍的提升.分类方面相比单纯的匹配滤波,在一定的信噪比范围内,正确率由90%提升到100%.同时采集了部分实际神经数据,并用文中的检测方法进行了测试.     

基于实时预测学习分类的脸像快速检测方法

视频图像中脸像检测是近年来视觉图像检测和模式识别领域的研究热点。提出一种基于实时预测学习分类的脸像快速检测算法,即ARMA-Boost算法。首先根据脸像位置先验信息,利用ARMA模型(auto-regressive and moving average model)预测脸像位置区域,然后采用AdaBoost算法对预测区域进行脸像检测。该方法在时间维度对AdaBoost算法进行扩展,减小脸像搜索范围,提高检测效率。利用该方法对离线视频文件和CCD图像传感器实时脸像视频进行检测,实验结果表明,与支持向量机、传统AdaBoost和基于优化肤色模型的AdaBoost改进算法相比,ARMA-Boost算法脸像检测准确率高,实时性更好,可以对视频脸像进行快速检测应用。