基于双目立体视觉的连铸辊尺寸三维测量方法

针对连铸车间中,扇形段连铸辊尺寸人工测量效率低下的问题,提出了一种基于双目视觉系统的连铸辊尺寸测量方法。首先,对双目相机采集的图像进行预处理并采用Otsu法分割工件前后背景;接着,针对边缘检测精度不高的问题,将传统Canny边缘检测算法的梯度模板增加到8个以提取工件轮廓,结合多项式插值公式提取亚像素级别特征点;然后,在SAD与Census变换融合的立体匹配基础上引入RANSAC算法来消除错误匹配;最后,采用三角测量原理计算出零件的尺寸。实验结果表明,系统测量的平均相对误差为0.14%,测量方法具有较高的精度,其稳定性与精确性满足连铸辊的尺寸自动检测任务。     

改进双目视觉在柴油机缸盖毛坯检测中的应用

为了获取柴油机缸盖毛坯进气道出口圆孔的几何形位参数,搭建了双目立体视觉检测系统.首先进行立体标定,然后面向待测工件拍摄左右视图、矫正去畸变、校正行对准.针对传统立体匹配的计算量和误匹配问题,提出基于二值化的层次轮廓的匹配方法,利用轮廓序列进行立体匹配,获得气道圆孔的视差,再根据三角原理重建全局世界坐标系下的三维数据.对...     

基于PCL724卡的安全参数检测及语音报警系统的研制

对矿井下的温度、瓦斯、一氧化碳等安全参数进行实时检测和参数超限语音报警是井下采区变电所监控系统所必须具备的一项基本功能和要求.利用工控机的部分冗余功能,基于PCL724卡实现了上述功能,同时还可以实现在线键盘整定短路和过载保护动作门限值,从而为达到生产顺利、人员安全提供了保障.     

正交圆柱结构三维电动机磁系统分析

对正交圆柱结构三维电动机的磁系统进行了分析,分析表明,正交圆柱结构三维电动机,存在磁耦合。求取了最大静转矩计算公式,对样机进行计算和实验结果表明,解析表达式是正确的。     

基于三维激光扫描技术的厂区地形测量研究

本文通过对比分析各种点云拼接方法,将GPS技术与三维激光扫描技术进行融合,探索总结一种适合厂站地形图测量的方法,并从技术方案的可行性、点云拼接精度及注意事项等方面进行了总结。     

慢脉冲快速充电解决VRLA电池的PCL效应

利用慢脉冲快速充电方法,设计不同的充电参数,对阀控式铅酸(VRLA)电池进行循环测试,找出适合VRLA电池的最佳充电制度,以克服或消除早期容量衰减(PCL)效应,抑制硫酸盐化、失水干涸及热失控.36 V、10 Ah VRLA电池的100%DOD循环寿命达470次以上.     

三维激光扫描技术在电厂烟囱变形监测中的应用

介绍了利用三维激光扫描仪进行电厂烟囱变形监测的数据采集过程,并分析其存在的误差因素,提出最小二乘提取特征圆面的方法。该方法通过计算不同位置特征圆与基准圆的坐标偏移量,整体评价烟囱的倾斜变形,避免了单点定位精度的不足。两期试验表明,该方法结果可靠,达到了传统变形监测的精度,具有工程实用价值。     

探讨基于虚拟现实技术的变电站三维仿真技术

为了提高变电站仿真培训的水平,采用虚拟现实建模语言(VRML)建立了三维虚拟电气设备及虚拟变电站,并且通过VRML的Script节点调用Java程序实现了交互功能。应用三维图形技术,为变电站仿真系统构造虚拟环境,能大大提高变电站场景的真实感,同时,将电力系统仿真软件与虚拟变电站结合起来模拟变电站的各种运行状态,为变电站仿真培训工作带来了技术飞跃。     

基于M估计算法的三维点云平面拟合方法研究

通过激光传感器获取的三维点云难免混入噪声和异常点,导致点云平面的拟合精度降低。为解决该问题,本文提出了一种结合M估计样本一致性(MSAC)算法和主成分分析(PCA)法拟合点云平面的方法。该方法首先通过MSAC算法去除点云数据中的异常点,获得较为理想的点云平面,然后使用PCA方法对保留的点云数据进行平面拟合,以获取更加精确的点云平面参数。使用电池托盘作为被测物,应用3D线激光轮廓传感器扫描被测物并将点云数据传输到计算机进行处理。通过设定的仿真数据和电池托盘点云数据进行实验,发现本文方法与随机采样一致性(RANSAC)结合PCA、最小平方中值(LMedS)结合PCA的方法相比,在耗时接近的情况下,能够显著降低异常点对点云平面拟合的影响,获得更精确的平面拟合参数。对两个部分的电池托盘点云滤波处理后进行平面拟合时,能够发现本文方法与其他两种方法相比,标准差分别降低了28.6%和22.5%%、24.0%和29.0%,该方法具有较高的平面拟合精度和实用性。     

基于VRML的机器人三维建模技术研究

分析了VRML虚拟现实造型语言的优点,同时利用VRML语言创建机器人模型,可以实现动画效果,通过机器人的动画显示来观察机器人的运动情况,可以使用户身临其境,感受场景并进行交互.     

基于相关型图像传感器的3D AAMs人脸特征自动定位

在基于相关型图像传感器（corre lation image sensor,CIS）三维人脸成像的基础上,利用由CIS得到的深度信息和与之对应的亮度信息,提出一种建立三维人脸模型的方法,将二维AAMs扩展为三维AAMs,融合人脸的形状,纹理和深度信息来构建三维人脸模型。同时,采用三维曲率对人脸特征进行初步定位来解决AAMs初始姿态参数选择问题。人脸面部定位实验证明此方法在不同人脸姿态,表情和光照条件下定位效果要优于传统的2DAAMs。     

基于特征点的3D人脸姿态跟踪

针对视频序列中的人脸跟踪问题,提出一种单摄像头的人脸3D姿态跟踪方法。利用SIFT特征点匹配算法来得到可靠的帧间特征匹配。将前帧与所选的关键帧特征匹配信息及融入到对当前的姿态估计中,利用SIFT特征点匹配算法来得到可靠的帧间特征匹配。最后通过利用RANSAC随机选取特征点对,并用POSIT和最小化误差组合的3D投影方法以迭代的方式得到精确的当前帧人脸姿态估计。通过多组实验数据对比,表明了该算法在严重遮挡、头部摆动幅度较大、匹配点较少的复杂情况干扰下仍具有鲁棒性,并且解决了3D人脸跟踪的漂移问题,实现对目标人脸的稳定跟踪,对比以往2D跟踪算法在复杂环境下具有明显的改善。     

基于预筛选和局部单应性的风电叶片图像匹配方法

将动态摄影测量方法应用到风电叶片动态监测中,对于优化风电系统设计、保证系统安全可靠运行具有重要意义。图像特征点自动匹配是动态摄影测量系统中的关键技术,匹配方法的优劣直接影响最终的测量精度。在实际风电叶片动态摄影测量中,叶片运行时的摆振会加剧叶片的非平面性,使得直接采用极线或单应性匹配技术匹配双目图像特征变得更加困难,因此提出一种基于预筛选和局部单应性的双目图像匹配方法,可用于风电叶片平缓连续曲面测量场。首先,通过双目摄影测量系统获取叶片像点图,对左相机采集到的像点图通过极线约束筛选出各个点在右像面中的候选匹配点集;其次对当前待匹配点及其候选匹配点集中的每个点分别抽取一个以该点为中心的局部近平面区域并做相应组合;之后针对每一组近平面区域分别采用改进的随机抽样一致算法估计相应的最佳单应性矩阵模型;最后通过局部单应性变换及合理的误差阈值在多个候选点中确定当前待匹配点的最终匹配点。该方法已成功应用于风电叶片的摆振测量实验,像点匹配率不低于96%且匹配准确率不低于97%,能够满足实际风电叶片图像匹配精度的要求。     

基于CIM模型的变电站三维可视化交互技术应用

研究三维可视化交互技术在智能变电站的应用,解决变电站传统信息平台通过文字、图表等二维形式展示设备信息不直观及交互困难等问题。利用基于CIM模型的信息交互技术,通过改进特征的实时细节层次模型生成算法与碰撞检测加速算法,实现实景三维建模和虚拟场景控制及变电站内设备台帐的展示。设备试验、缺陷、实时工况、在线监测等综合信息的三维仿真及数据交互,可及时为异常设备发出定位及告警信息,为监盘、巡检等提供可视化模拟环境,提高运行人员查找、分析设备故障的效率。500 k V玉林变电站三维仿真应用实例表明,基于CIM的变电站三维可视化信息交互技术具有很好的应用效果。     

基于PSO-KNN的变电站设备三维点云识别方法研究

针对传统的三维重建方法因数据缺失而造成的精度差、效率低等问题,在三维激光扫描点云的基础上,提出了一种将粒子群优化算法和k-近邻分类算法相结合的变电站设备三维点云识别方法.通过粒子群优化算法对各子空间特征的系数权重进行优化,k-近邻分类算法完成分类.通过实验分析点云子空间的大小和丢失率对识别效果的影响,并与改进的迭代最近...     

基于面向对象技术的变压器三维图形建模

随着当前电力系统对运行信息全景化的要求不断提高,电力设备信息在全生命周期管理、远程故障诊断、三维可视化等方面的重要性也日益增强.文中在研究面向对象的三维信息模型基础上,结合电力企业公用信息模型,以变压器为例进行了面向对象的三维信息扩展建模,构建了符合公共信息模型(CIM)标准的电力设备三维信息模型包,提出了一种面向对象的三维CIM(OCIM3D).在变压器三维模型的基础上,对OCIM3D的建模流程进行了介绍和实践,验证了其可行性,为电力设备的OCIM3D提供了一种具有通用性的建模方法.     

基于改进量子进化算法的3D NoC测试TSV优化

针对硅通孔(through-silicon-via,TSV)的生产成本高,占用面积大等问题,首先对三维片上网络(3D NoC)进行测试规划研究,将测试规划得到的最短测试时间作为约束条件,采用改进的量子进化算法优化测试占用的TSV数量,将各层的TSV按照需求进行配置,并将TSV合理有效地分配给各个内核,以在有限的TSV数量下,降低硬件开销,提高利用率,同时,探讨TSV的分配对测试时间的影响。算法中,引入量子旋转门旋转角动态调整策略和量子变异策略,以提高算法的全局寻优能力和收敛速度,避免陷入局部最优解。将ITC’02基准电路作为仿真实验对象,由实验结果可得,本算法能够快速地收敛到最佳解,有效的减小了测试时间,优化了TSV数量,提高了TSV的利用率。     

基于IBA优化变权时间Petri网的3D NoC测试规划

为了提高三维片上网络(three dimensional network-on-chip,3D NoC)测试效率,结合3D NoC测试的特点建立了一种变权时间Petri网的测试模型,设置算法权值与变迁时延相关联,对Petri网变迁进行动态变权处理。在此基础上,将变迁激发序列作为IP核并行测试任务规划方案,采用简化蝙蝠位置更新方程的改进蝙蝠算法对其进行优化求解。将蝙蝠的位置更新规则融入到Petri网进化规则中,简化了推理过程,避免算法陷入早熟,提高了收敛速度。采用ITC’02测试基准作为实验对象,仿真结果表明,与其他算法相比,模型可以有效的描述3D NoC测试规划问题,最大时间优化率达到13.9%,提高了测试效率。     

输电线路选线三维GIS技术及工程应用

根据输电线路设计过程的需求特点,主要介绍了三维GIS(全球定位系统)技术在输电线路路径选择中的应用。利用数字高程模型(DEM)、数字正射影像(DOM)、海量数据处理技术及3D GIS技术,构建输电线路三维选线平台,并在大新—南宁500 kV交流输电线路工程的设计过程中应用。GIS系统功能包括三维优化选线、设备管理及高级功能管理,是线路运维信息化技术的扩展及设计方式的创新。     

基于轨型重建的平直度提取算法研究

钢轨焊前检测是保障铁路车辆安全行驶的重要环节,其中钢轨平直度是衡量钢轨质量优劣的重要指标。 针对传统钢轨 平直度检测步骤繁琐、单次测量长度有限和测量效率低等问题,依据三角法测量原理,利用激光轮廓仪交叠获取钢轨轮廓数据, 使用改进的 ICP 算法快速配准点云数据,完成钢轨三维重建。 然后利用自适应中值滤波对平直度参数曲线进行优化,采用模拟 平尺法求解钢轨平直度。 实验结果表明,基于轨型重建的平直度提取算法速度快,精度高,稳定性好,与人工检测的最大测量误 差为 0. 021 mm,与高精度电子平尺最大误差为 0. 011 mm,最大标准差为 0. 006 mm,符合钢轨焊前的平直度检测要求。