视觉引导划片机轨迹优化算法研究

针对砂轮划片机重复划片会降低芯片的加工精度,甚至损坏芯片的问题,基于Halcon软件平台提出一种提高划片精度的轨迹识别与规划方法。该方法结合了双线性插值和亚像素边缘检测算法,实现了轨迹的识别,进一步规划下次划片轨迹,并且提高划片精度。以被砂轮划片机划片芯片为实验背景,完成了对划片轨迹的识别与规划。实验结果表明,所提出的算法与传统的Canny算法比较,可以有效提高轨迹识别的精度,进而提高划片的精度。     

基于日常岩粉数据的自动化配矿平台及应用

配矿是矿山企业降低成本、提质增效的一个重要途径,通过优化配矿,满足生产需求,实现矿石质量的均衡和稳定。针对乌山铜钼矿采用人工配矿存在的成本高、选矿回收率低等问题,提出了基于日常岩粉数据的自动化配矿平台。该平台以日常生产岩粉化验数据为依据,在开采炮区范围内空间插值,充分考虑了采矿变量因素。通过自动化配矿平台,实现了自动化、精细化配矿,减少了人为因素造成的误差,保证了配矿品位均衡和配矿的持续性,提高了工作效率,保证了生产指标稳定。     

基于三值Walsh插值函数的PSWF重构方法

针对采用二值Walsh函数重构椭圆球面波函数(PSWF)精度不高的问题,通过理论分析的方式,将二值Walsh插值函数推广为三值Walsh插值函数,并依据其完备正交性,提出基于三值Walsh插值函数的PSWF重构方法。在此基础上,对运算量、信号精度、信号性能等进行数值分析。结果表明,相比于二值Walsh函数重构法,在运算量基本持平的基础上,提出的方法能够在相同采样点数量的情况下,使得时域重构信号的精度至少提升5个数量级,且时域正交性较好,频域能量聚集度也有1个数量级的提高。     

基于风速时间序列分形与传统插值对比研究

风速时间序列具有波动强烈、数学上处处连续、处处不可导特征,为解决风速时间序列的插值问题及提高其精度,采用数学分形学理论的分形插值方法,基于Kaimal和NWTCUP湍流风谱模型进行风场模拟。从得到的风速时间序列中随机抽取数据作为初始点,将分形插值方法与三次样条和Hermite传统插值方法进行对比。结果表明:分形插值方法不仅具有保持原始风速时间序列所具有的本质和内在联系,如自相似性、长程相关性和标度不变性等非线性动力学系统特征信息,而且比三次样条和Hermite传统插值方法更适合剧烈震荡的风速时间序列的插值。     

基于虚拟现实的动车组虚拟检修仿真研究

在我国高速动车组迅速发展的背景下,针对传统动车组检修培训成本高、效率低、周期长等问题,提出了虚拟检修视点模拟方法和改进的漫游碰撞检测算法模拟动车组检视检修,采用关键帧插值方法模拟检修拆装过程,开发和实现了基于虚拟现实技术的动车组虚拟检修培训系统。系统测试结果表明系统设计的可行性,能够满足检修人员在虚拟检修环境中目测和拆装仿真的要求,使虚拟检修仿真效果更加逼真,为提高动车组检修技术培训效率提供有效工具。     

基于自适应粒子群算法的FS20N机器人时间最优轨迹规划

针对通用型机器人,以运行时间最短为目标,提出一种基于自适应粒子群(APSO)时间最优轨迹规划算法。在关节空间轨迹规划中,逆解得到关节变量与时间的关系,以此建立五次多项式关节变量与时间的插值轨迹。然后,利用罚函数对其关节角度、关节速度、关节加速度进行处理,同时以插值关节各点间的时间间隔之和为优化目标,采用自适应粒子群算法进行优化求解,得到时间最优的轨迹。最后,利用MATLAB仿真软件,建立川崎FS20 N仿真模型进行验证,得到运行平稳且时间最优的运行轨迹图,仿真结果验证了该算法在轨迹规划中的可行性。     

基于样条插值的不完备信息系统参数估计

研究一种不完备信息系统参数辨识插补法.首先将每个输入信号加上时间戳,即将输入信号进行时间顺序排序,使数据在特定的时刻缺失;并采用样条插补法,自适应补充缺失数据,即当缺失一个输出数据时,应用线性样条插值法填补缺失数据,当连续缺失两个或两个以上的数据时,应用三次样条插值法进行补充;在此基础上应用粒子群算法对插补后的不完备信息系统进行参数精确估计;最后,通过MATLAB仿真实验验证了该方法在不同缺失率下,其参数估计的精确性与有效性.     

基于自适应插值算法的视频图像缩放技术及其FPGA实现

首先介绍了一种改进的自适应插值算法,并在此基础上论述了基于自适应插值算法的FPGA系统的设计与实现。期望通过该文的研究能够对视频图像缩放效果的提升有所帮助。     

基于混合编程的管道视频探测插值与融合实现

管道视频探测是一种常用的管道缺陷检测方法,在发现缺陷后需要进行局部图像放大采集传输到后台进行处理。为了更好地识别图像,基于Open CV、MATLAB与VC++混合编程设计了图像放大插值与融合软件。程序运行结果表明:局部放大的图像经过插值和融合算法处理后提高了图像清晰度,保留了更多的图像细节。