基于PSO/GA的立体视觉测量系统优化布局

探讨一种基于PSO/GA(粒子群优化/遗传算法)混合算法的立体视觉测量系统优化布局方法。以空间点目标的三维重构不确定度最小为目标,构建了立体视觉测量系统优化布局的目标函数。通过实例阐述了使用PSO/GA混合算法求解系统最优布局参数的过程,并且在MATLAB环境下对该方法做了验证。仿真实验结果表明:与传统的粒子群优化算法和遗传算法相比,使用PSO/GA混合算法得到的最佳个体适应度曲线上升速度最快,而且求得的系统最优布局参数使空间点目标的三维重构不确定度最小。     

质谱图扫描图像的智能识别

本文介绍了质谱图扫描图像的识别方法,包括边界识别、标尺识别、谱峰识别三部分。采用Ｄｅｌｐｈｉ３．０作为软件开发工具,文中给出了部分程序源代码。     

用Delphi开发质谱图扫描图像识别系统

从图像文件中获取图像灰信息是传统的图像处理与识别技术所采取的方法。本文提出了利用Ｄｅｌｐｈｉ提供的Ｃａｎｖａｓ对象获取图像灰度信息的方法,为了充分体现这种方法的优点,本文对如何用它识别质图扫描图像进行了详细的论述。     

基于多线程的精密离心机测试系统设计

根据精密离心机工作原理，设计了精密离心机测试系统。系统采用主从式体系结构，上位机安装在离心机大臂内，同时测量动态半径、动态失准角和主轴转速等参数，并且通过串口将测得的数据传送给下位机。为了提高测试系统的实时性，测试软件采用了多线程技术。文中给出了各线程之间的相互关系，并讨论了C＋＋ Builder 6多线程编程的几个关键问题。     

激光跟踪仪在摄像机标定中的应用

使用激光跟踪仪标定摄像机的方法主要解决2个问题:(1)如何生成传统标定方法需要使用的控制点;(2)如何精确测量控制点的三维世界坐标。在摄像机的视场中安放一块表面平整的标定板,然后把激光跟踪仪的测量光束直接投射在标定板的表面上,在标定板表面生成的指示光斑被用作标定摄像机的控制点。用激光跟踪仪测量出标定板平面的方程,然后将测量光束看作一条直线,由测量光束和标定板平面的方程求解控制点的三维世界坐标。通过实验对该方法做了验证,实验结果表明:该方法适合标定视场较大的摄像机,而且可以获得较高的测量精度。     

基于PSO/GA的立体视觉测量系统优化布局

探讨一种基于PSO/GA（粒子群优化/遗传算法）混合算法的立体视觉测量系统优化布局方法。以空间点目标的三维重构不确定度最小为目标,构建了立体视觉测量系统优化布局的目标函数。通过实例阐述了使用PSO/GA混合算法求解系统最优布局参数的过程,并且在MATLAB环境下对该方法做了验证。仿真实验结果表明：与传统的粒子群优化算法和遗传算法相比,使用PSO/GA混合算法得到的最佳个体适应度曲线上升速度最快,而且求得的系统最优布局参数使空间点目标的三维重构不确定度最小。     

一种标定陀螺仪的新方法

给出一种能够模拟陀螺仪实际工作条件的标定方法．将陀螺仪安装在飞行器模型内部，飞行器模型悬挂在2个平行屏幕之间并且在外力的推动下作无规则运动，在飞行器模型上安装2根双向准直激光束，激光束在屏幕上生成4个指示光斑，利用双目视觉测量技术测量指示光斑在三维空间内的坐标，然后借助于欧拉角算法确定飞行器模型的姿态，最后结合陀螺仪的输出信号对陀螺仪进行标定．对飞行器模型姿态的测量误差作了详细的分析，结果显示该方法可以精确测量飞行器模型的姿态．     

基于蒙特卡罗方法的边界检测不确定度估计

探讨基于蒙特卡罗方法的边界检测不确定度评定方法.首先给出一种用于估计像素强度不确定度的方法,使用该方法,由一帧测量图像就可以估计出图像中任意一个像素的强度不确定度.在此基础上,将蒙特卡罗方法应用于边界特征检测不确定度的评定中.通过实验对文中给出的方法做了验证,实验结果表明,使用该方法可以准确估计出边界特征检测结果的不确定度.     

三维重构不确定度的两阶估计方法

文中给出一种借助于不确定度传递原理估计三维重构不确定度的方法,该方法同时考虑了相机标定和重构3D点过程中的不确定度传递。相机模型参数既是相机标定过程的输出变量,又是重构3D点过程的输入便变量,因此可将三维重构过程看作一个两阶系统。针对非线性相机模型给出了三维重构过程中不确定度传递的解析表达式。最后,应用蒙特卡罗算法对文中提出的方法做了验证,并给出了一些典型的应用实例。     

低压电力线载波自动抄表系统设计中的关键问题

设计了一种以C8051F系列微处理器与ST7538Q载波芯片为核心元件的电力线载波Modem。为了提高自动抄表系统的可靠性,探讨了基于人工蛛网与Dijkstra算法相结合的路由组网策略。针对系统存在故障节点的情况,以双层蛛网为例作了仿真分析,仿真结果表明:采用Dijkstra算法比遗传算法的求解速度快,搜索到最优路径的成功率也较高。