基于三维扫描的智能感知与模型重建在激光小镇钢结构施工中的应用

在激光小镇钢结构施工过程中,存在因构件尺寸误差而引起返工修理构件的问题,对施工质量产生不利的影响。基于三维扫描的智能感知与模型重建技术应用于钢结构的质量控制工作中,对钢构件进行三维扫描并建立点云模型。通过在三维模型中进行尺寸检查和模拟拼装,在正式施工前发现影响构件安装的尺寸误差和构件间不协调之处,为提前对构件进行修理提供参考,减少了构件安装的质量问题。     

融合动态演变信息的声学三维温度场重建

在声学层析成像方法测量锅炉温度场的应用中,温度场重建算法的精度和速度起着重要作用。建立了三维温度场声学重建的动态模型,提出了同时考虑声学测量信息和温度场动态演变信息的动态重建算法。建立了一个融合声学测量信息、温度场的空间约束及动态演化信息的目标函数,在光滑约束法的基础上构建了反映相邻空间像素位置关系的正则矩阵,采用Tikhonov正则化和优化相结合的方法求解目标函数。仿真模拟研究表明,与最小二乘、代数重建法和标准Tikhonov正则化算法等静态重建算法相比,融合动态演变信息的温度场重建算法的重建速度相仿,而重建精度有显著提高并对于测量数据误差具有更好的数值稳定性,为声学温度场重建提供了一种可行性极高的有效方法。     

3D打印数字人像快速成型技术的研究与实现

自动获取人像数据并高精度重建是三维人脸识别的研究热点。针对三维重构缺少成熟算法与有效应用方法的问题,提出了一种基于二维数据的三维打印数字人像快速成型方法。该方法采用二维照相的方法获取人像的正视图、侧视图和俯视图,使用MAYA软件对人像数据进行网格化处理,生成OBJ文件导入PROE生成三维实体,并导入JDpaint实现数控仿真加工,最后将STL文档导入打印机打印出三维人像。实验证明,该方法实现了数据获取、网格划分、曲面重建和快速成型的整个工作流程。     

基于基准面提取的物料体积在线测量方法

针对测量装置与物料放置底面相对姿态变化影响测量结果的问题,提出一种实时校正及积分基准面提取的物料体积测量方法。该方法通过姿态传感器实时检测激光传感器的姿态,并获取被测物体表面点云,对点云归一化处理,多次迭代拟合确定积分基准面及被测物料边界,进行三维重建,最后提出基于剖分原理的三棱微元逼近的体积计算方法。利用提出的测量方法搭建测量系统,在多种工况下进行实测实验和对比分析,测量结果的平均相对误差为1.69%,表明提出的方法具有较好的适应性及准确性,为物料体积测量提供了新思路。     

基于分布式测试系统的冲击波压力场重建的研究(英文)

采用存储测试技术设计了一套由多个测试节点组成的分布式测试系统,此系统可用于爆炸冲击波测试。该系统采用上升时间为微秒级的传感器点阵,能够快速响应瞬态冲击波信号。为减小动态响应误差,利用激波管对系统进行了动态标定。在静爆试验中由传感器点阵采集得到的爆炸冲击波超压峰值,采用三次样条插值算法对冲击波压力场进行了重建,并对重建结果进行了误差分析。     

数字全息重建像质量影响因素的模型仿真与分析

重建像质量的优劣是衡量数字全息成像最主要的标准.针对影响重建像质量的三个主要因素:参物角、CCD像素间距和再现距离,采用离轴全息记录与菲涅尔衍射近似重建算法对数字全息记录与再现过程进行了模型仿真,系统地探讨了各个因素对重建像质量的影响.通过仿真和分析获得了CCD像素间距和再现距离的参数范围以及参物角最大允许值,为具体实验验证提供了理论依据和操作指导.仿真实验结果表明,只有当参物角在最大允许值以内,选取合适的CCD像素间距和再现距离参数才能再现出清晰的重建物像.     

自适应约束下的双边全变差正则化超分辨率重建

在经典的双边全变差( BTV)超分辨率重建中,加权系数和正则化参数的恒定性导致重建结果边缘保持能力受限。为此,提出了一种自适应约束的BTV正则化先验模型。算法首先定义了图像的局部邻域残差均值以区分当前像素属于平坦区域还是边缘区域;然后针对加权系数的不变性导致边缘削弱的问题,利用边缘方向和垂直边缘方向扩散性的不同,设计自适应权重矩阵;最后根据代价函数的极值问题推导出迭代公式,从而进行图像的超分辨率重建,重建过程中采用自适应的方法确定正则化参数,以便求得代价函数的全局最优解,提高了算法的鲁棒性。实验结果表明：与双三次线性插值法和经典BTV算法相比,该算法取得了更好的视觉效果和更高的峰值信噪比,更多地保留了图像的边缘细节信息。     

基于二阶广义全变差的多帧图像超分辨率重建

图像超分辨率重建是图像处理领域的重要问题.本文将二阶广义全变差用于基于正则化的多帧图像超分辨率重建问题,构建了基于二阶广义全变差正则项的图像超分辨率模型.为了更好地保持重建图像的边缘和细节,采用图像空域自适应正则化参数,并针对该重建模型的非光滑性,给出了基于半二次正则化和交替方向法的求解算法.实验结果表明该模型和数值算法能够较好地提高图像的分辨率,同时可以较好地保持图像的细节信息.     

基于小波域的压缩感知超分辨率重建方法

为了提高超分辨率图像的重构效果,提出了一种基于小波域的压缩感知超分辨率重建方法.首先采用小波变换对低分辨率图像进行分解,得到低分辨率图像的低频子带与高频子带,然后采用压缩感知技术分别对低频子带和高频子带进行重建,并通过小波逆变换得到最终重建图像,最后在MATLAB 2012平台上进行仿真实验.结果表明,相对于其他图像重建方法,本文方法的重建图像视觉效果更加理想,不仅提高了低分辨率图像重建精度,而且提高了图像重建效率,可以满足图像处理的实时性、在线性要求.     

一种应用于列车信息画面实时重建的快速绘图方法

在许多视频应用中,画面重建是一个重要的课题。提出一种应用于列车信息实时分析重建系统的快速绘图方法使用双缓存技术在内存空间申请指定大小的位图,通过图形设备接口在该位图上进行图形绘制。绘图模块对基本绘图单元进行封装,各绘图元素单元具有相似的设置接口。采用了双缓冲技术避免闪烁,同时采用部分绘制方法,提高绘制速度。该绘图模块具有很好的可扩展性、实时性和灵活性。所提出的快速绘图方法在列车信息实时分析重建系统中得到很好的应用。