三种最小二乘圆法的认识——兼与颜景平，黄蔚远两位先生商榷

尽管最小区域法为仲裁依据，但最小二乘法以其计算简捷，易在生产中实现主动测量，因而，对高精确度(本文指由最小二乘法算出的圆度误差与用最小区域法算的圆度误差的接近程度)的最小二乘法的研究仍然受到人们的重视。     

最小区域法评定圆度误差的程序设计技术

介绍了最小区域法判别准则和最小区域法快速精确求解圆度误差的基本思想,设计了用最小区域法评定圆度误差的程序设计技术。利用本文所述的程序设计技术,依据最小区域法快速精确求解圆度误差的基本思想,能够设计出最小区域法评定圆度误差的软件,实现三坐标测量数据的圆度误差评定。     

基于LabVIEW环境下的圆度误差算法实现

文章阐述了使用最小包容区域法思想求解圆度误差的一种算法。该算法通过外圆逼近的方法求取最小包容区域法的特征点,确定最小区域圆圆心,进而求得圆度误差。算法通过LabVIEW编程实现,经过实例测试并与Talyrond365的评定结果相比较,证明该算法能够满足圆度误差快速、精确测量的需求。     

基于遗传算法的圆度误差评价

为了在全局范围正确评价圆度误差 ,本文采用遗传算法对圆度测量数据进行最小二乘法评价 ,克服了传统圆度最小二乘法评价的局部收敛问题。计算结果表明 ,本文介绍的方法可以在设计变量的全局范围内有效、正确地评价圆度误差     

圆度误差的最小二乘法、最小包容区域法和最优函数法评定精度之比较

目的在于寻找符合最小条件的圆度误差评定方法。首先详细介绍圆度误差评定的最小二乘法、最小包容区域法和最优函数法的算法模型与实现方法;然后,在三坐标测量机上对被测圆进行采样点坐标数据提取,分别用最小二乘法、最小包容区域法和最优函数法对给定圆进行误差评定。结果表明,最小包容区域法评定精度最高,最优函数法评定精度次之,最小二乘法评定精度较低。     

基于微粒群算法的圆度误差评价

为了在全局范围正确评价圆度误差，采用微粒群算法对圆度测量数据进行最小二乘法评价，克服了传统圆度最小二乘法评价的局部收敛问题。计算结果表明，本文介绍的方法可以在设计变量的全局范围内有效、正确地评价圆度误差。     

4种圆度误差评定方法分析

介绍了圆度误差评定的4种方法:最小区域法、最小二乘法、最小外接圆法和最大内切圆法.研究了4种评定方法的判别准则,分别建立数学模型进行理论推导.在深入研究基础上,采用Visual C++编程加以实现算法.利用美国OGP公司研制的"flash2000"影像测量仪对光滑环规工件进行5次重复测量,应用4种算法分别计算结果,并进行结果比对.实验结果表明,4种方法都能较好地实现圆度误差评定,其中最小区域法圆度评定的准确性相对较高.     

基于最小二乘法改进的随机圆检测算法

提出了一种利用最小二乘法迭代修正随机圆检测的改进算法.解决了由于随机圆检测算法中阈值选取不当,造成同一个圆被分割为多个圆的问题.首先根据随机选取四个点求解出的圆参数,得到属于假设圆的点集;然后由当前点集,利用最小二乘法重新计算得到新的圆参数;接着根据新参数,检测集合中属于当前假设圆的新点,加入到当前点集中,重新计算圆参...     

微分进化算法在圆度误差评定中的应用

为了精确快速计算圆度误差,提出了基于微分进化智能优化算法的最小区域圆度误差评定方法。介绍了微分进化算法的基本原理及种群初始化、变异、交叉、选择实现步骤,建立了该算法求解最小区域圆度误差的数学模型。为验证算法的有效性,进行了大量实验并与多种算法进行对比,证实了方法的评定结果不仅小于最小二乘法及标准遗传算法评定结果,精度高,而且计算结果稳定,运算速度快。实验表明:微分进化算法用于最小区域圆度误差评定有较强的自适应能力、快速全局收敛性和高稳定性,适于对高精度圆度误差的快速评定。     

离散点集最小包围圆算法分析与改进

针对平面上的离散点集求取最小包围圆的问题,评述现有算法并给出一种改进算法,称为较远点对定义初始包围圆的增量算法。首先概述了几条对算法理解和设计有直接影响的最小包围圆性质或判定;然后对求取最小包围圆的随机增量算法、最远点优先渐近算法、对偶决策算法等3种典型算法进行概述和简要分析;再对随机增量算法和最远点优先渐近算法进行改进;最后,以二维区域随机点集、一维共线随机点集和共线有序点集3类数据进行实验对比。实验结果表明,最远点优先渐近算法是过去3种算法中效率最高的;论文提出的较远点对定义初始包围圆的增量算法大大提高了随机增量算法的时间效率,是该文所列举的方法中最快的算法,并且是一种确定性算法。离散点集最小包围圆的快速计算有助于碰撞检测和机器人等领域的广泛应用。