基于小波变换的薄膜激光损伤识别

薄膜激光损伤的准确识别在测量激光损伤阈值的实验中起着至关重要的作用,ISO1125标准规定应采用显微镜观察的方法来识别薄膜损伤。为做到在线自动识别损伤,采用数字图像处理的方法,将小波变换与图像相关识别技术结合在一起,分析了如何利用小波变换来实现薄膜激光损伤识别的理论方法。结果表明,这种识别方法不仅有较高的识别精度,而且可以避免目前损伤测试工作中繁重的人工操作,对实现激光损伤阈值测试装置的自动化有着非常重要的意义。     

非线性系统鲁棒自校正控制间接算法

提出一种非线性系统鲁棒自校正控制间接算法．借助于神经网的作用，有效地辨识系统的建模误差，其辨识结果在控制算法中加以补偿，于是，使基于低阶线性模型的自校正控制算法有效地应用于复杂的非线性系统．文中给出了算法的鲁棒性分析和仿真结果．     

利用立体视觉的线结构光参数标定

准确标定系统参数是利用线结构光进行高精度测量的前提,文中提出了一种基于双目立体视觉的线结构光参数标定算法,以期达到在工业现场进行高精度、强鲁棒性标定的目的。算法首先采用Tsai两步法标定摄像机内参数和双目相机坐标系间的刚体变换,然后利用立体视觉极线约束条件匹配双目激光条纹点,并将其重构到三维空间以进行光平面标定。相对于...     

新型三维激光扫描系统曲面重构技术

为了克服现有逆向工程装备价格昂贵且不能满足实时测量的缺点,提出了一种新型成本低、扫描速度快的三维激光自由曲面扫描系统.针对该系统的曲面重构问题,提出神经网络曲面重构方案,网络的输入选取所获得的点云数据的X、Y坐标,网络的输出则选取点云数据的Z坐标.比较了径向基神经网络(RBFNN)和多层前馈神经网络(MLPNN)两种典...     

神经网络和自适应模糊神经网两种算法在曲面重构中的比较

分析了应用于三维曲面重构中的神经网络和自适应模糊神经网络两种算法,并结合具体的应用例子对两种算法在物体三维模型重建及曲面再现中的优劣进行了比较.试验结果表明,在相同的网络模型训练时间及模型充分收敛的前提下,自适应模糊神经网(ANFIS)算法比神经网络(ANN)算法具有更快的收敛速度和更高的重构精度,而且ANFIS更适合对表面复杂的三维物体进行模型重构和曲面再现.     

新型自由曲面三维激光扫描系统

从机械结构、控制系统及操作系统结构等几个角度介绍一种三维激光扫描系统设计方案。系统集成了先进的数据处理技术、激光扫描技术、先进控制技术及机器人技术,有效地借助于光机电一体化技术实现了表面检测及三维表面模型重构智能化及自动化。系统由具有电驱动装置的激光测头、C形滑臂、升降旋转台、电控系统及主控计算机组成。通过所设置测量参数,系统能够对不同的被测物体进行扫描路径规划,进而通过激光测头、C形滑臂及转台的全自动协调控制完成无盲点三维表面测量任务。试验结果表明,该三维激光扫描系统的扫描精度达到0.1 mm,速度为10 000点/s,能够应用于小型工件及模型、模具表面数据检测及模型重构。