基于GPU的双二次B样条图像缩放

图像缩放算法中最常见的是基于核函数的插值算法,包括最邻近插值、双线性插值以及双三次插值等。最邻近插值算法简单高效,但具有很明显的锯齿现象;而双线性插值算法由于其具有低通滤波器的性质,容易造成图像边缘不清晰;双三次插值算法具有较好的视觉效果,但由于其计算量的增大,效率不高。针对双三次插值算法的低效问题,提出了一种基于双二次B样条局部插值的图像缩放方法,该算法在插值过程中采用了4个采样点以区别于传统的二次插值函数,避免了相位失真的问题;同时着重研究了如何利用该算法良好的局部性以及易于并行实现的特征,利用GPU对该算法进行加速以提高算法的效率。研究结果表明,该算法在保持双三次插值算法效果的基础上对算法效率有将近十倍的提升。     

曲线曲面的B3样条拟合及其实现

在计算机辅助几何设计(CAGD)中,曲线、曲面拟合多采用多项式作为基函数,本文通过几种曲线、曲面生成算法分析,提出了一种B3样条的拟合方法.它具有B样条的主要优点,耳通过所有型值点,这一方法适用于自由曲线、曲面的设计.还结合拱坝体形设计实例说明了用此方法进行造型设计的技术.     

旋转悬臂梁动力学的B样条插值方法

采用B样条插值方法对旋转悬臂梁的动力学特性进行研究。考虑柔性梁的纵向拉伸变形和横向弯曲变形,计入由于横向弯曲变形引起的纵向缩短,即非线性耦合项。利用B样条插值方法对柔性梁的变形场进行离散。采用Lagrange方程建立系统的动力学方程,并编制旋转悬臂梁动力学仿真软件。进行动力学仿真,将B样条插值方法的仿真结果与假设模态法、有限元法进行比较分析,验证了提出的方法的正确性,并表明B样条插值方法作为变形体离散法在柔性多体系统动力学中具有优良性能和应用价值。     

基于B样条模糊神经网络的刀具磨损监测

刀具状态监测是实现自动化加工和无人化加工的关键技术。本文使用切削力和声发射传感器监测金属切削过程,提出了基于B样条模糊神经网络作为刀具磨损量监测模型。该模型能够准确描述刀具磨损和信号特征之间的非线性关系,和常用的BP前馈神经网络相比,具有收敛速度快和局部学习能力等优点。试验结果表明:采用B样条模糊神经网络对提高刀具磨损在线监测的准确度和可靠度非常有效。     

基于均匀B样条的犁体曲面造型设计

以水平直元线法的犁体曲面形成原理提取型值点,用均匀B样条曲线反算公式反算数列控制点,用均匀B样条曲面正算公式定义犁体曲面并裁剪。用Visual C＋＋和OpenGL进行程序实现。     

均匀B样条曲线多分辨率分析和实现

在研究多分辨率分析和均匀B样条小波的基础上,给出均匀B样条曲线的小波表示。为达到在闭区间进行小波分解的目的,采用对称延拓有限个数据点的方法,实现了基于滤波器形式的均匀B样条小波分解和重构的快速算法。     

高次曲线的B样条插值

在激光切割加工的工件轮廓中,有些是由复杂的参数曲线构成。用传统的直线或圆弧插值,由于在分割节点附近进给量波动,使高速切割的效果欠佳。若采用B样条插值,然后实现B样条的直接插补,就能够解这个问题。B样条曲线是一种CAGD形状数学描述的基本方法。它具有局部性、几何不变性以及造型灵活性等优点,更重要的是它的连续性,B样条曲线是分段曲线,在每一段内部无限次可微,在曲线段的端点处为(n—r)次可微(n为样条曲线次数,r为该端点的重复度)犤1犦。因此考虑用三次B样条曲线对高次曲线进行插值。1型值点的生成根据函数的几何特性,可以将整条…     

基于样条变换多元回归模型的摄像机标定算法

针对摄像机隐式标定算法中存在的样本点数少和精度要求高的矛盾,利用样条变换多元回归模型,提出一种改进的摄像机隐式标定算法。首先采集标定图片中有限个标定样本点的像素坐标和相应的世界坐标,然后通过样条变换建立像素坐标和世界坐标间的多元回归模型,获得二维图像在世界坐标系中的三维信息,完成摄像机的标定。算法发挥上述模型在标定样本点有限的条件下,对非线性关系映射能力强、局部性质独立的特点,实现整体标定效果的改善。理论分析和实验结果均表明,与基于多项式拟合的标定算法相比,该算法的标定速度与精度显著提高。该算法已成功应用于移动机器人视觉导航系统,提高了导航信息计算的准确度。     

面向修复过程的B样条曲线插值及其误差分析

分别研究了基于三次均匀B样条曲线和三次非均匀B样条曲线的插值方法。实现了测量点的曲线插值,并通过叶片磨损区域的曲线重构实例,比较了两种插值方法所产生的误差大小。结果表明,采用非均匀B样条曲线插值法可以实现磨损区域曲线重构,为曲面修复加工提供所需的几何模型。     

一种改进B样条曲线拟合算法研究

曲线拟合技术广泛应用于图像处理、逆向工程等领域。工程上常用的B样条曲线拟合方法具有局部性、连续性等优点,但拟合所得曲线不通过型值点,拟合精度较低;曲线插值算法所得曲线通过型值点,但缺乏局部性,且需要补充端点条件。为了改进B样条曲线拟合算法不能满足精度要求,曲线插值算法不易于实时局部修改的缺点,提出一种改进B样条曲线拟合算法。该算法结合B样条曲线拟合和曲线插值的优点,通过增加型值点使得曲线通过所有的原始型值点,且保证曲线具有局部性。经实例验证,该算法原理正确,技术可行,且具有较高的拟合精度。     

基于高阶非均匀有理 B 样条插补的多轴运动控制方法研究

针对传统多轴运动控制系统在作业中存在轨迹转折处不平顺、加速度和加加速度切换不平滑产生变速冲击以及轨迹不能进行局部修改的问题,提出了一种基于高阶非均匀有理 B 样条插补的多轴运动控制算法。首先,构建五次非均匀有理 B 样条插补算法,对样条曲线数据进行预处理,根据非均匀有理 B 样条曲线反算出控制点并生成控制多边形;其次,利用 MATLAB 构建多轴机械臂和高阶非均匀有理 B 样条插补算法模型,通过给定型值点进行轨迹规划仿真。仿真结果表明:基于高阶非均匀有理 B 样条的多轴运动控制插补方法相对于低阶非均匀有理 B 样条曲线轨迹更圆滑,末端更能高效平稳地到达给定目标点;速度、加速度和加加速度的过渡更加平滑减少机械磨损,从而提高了运动的平稳性;并且该方法还能够对运动轨迹进行局部修改,提升了多轴运动控制的作业质量。     

基于非均匀有理B样条的凸轮轴插补算法

针对高速加工高精度凸轮轴的需求，应用非均匀有理B样条的方法，提出了凸轮轴实时插补算法。该算法通过插补预处理，合理的近似计算，大大减小了插补计算时间；并且引入插补误差和进给步长自适应控制，从而实现了凸轮轴的高速高精度加工插补控制。     

一种基于机器视觉的机器人标定方法

机器人标定是离线编程技术实用化的关键技术之一.提出了一种基于机器视觉的机器人标定方法,利用双目视觉测量机器人上的目标点,通过目标点位置的测量撮出机器人的关节轴线,根据相应的运动学模型求出机器人的几何参数,并解决了在测量过程中摄像机视野小的问题.实验结果表明该方法能够实现机器人几何参数的标定,提高了机器人的绝对精度.     

基于机器视觉的自动插件机标定方法研究

分析了自动插件机的相机标定方法,该方法是针对使用2个固定相机分别拍PCB板和元器件的插件机而设计的。为了实现准确插件,提出了获取2个相机之间关系的标定方法,通过多组实验数据和插件效果验证该方法的可行性,并对其中可能存在的误差进行分析。     

B样条曲线曲面的二阶预测压缩算法

B样条曲线曲面密集控制点是造成CAD模型数据量庞大的因素之一,对其进行压缩编码,能有效减少CAD模型数据量。提出一种局部坐标系下二阶预测编码算法,对B样条控制网格构造局部坐标系,在局部坐标系下对控制点进行一阶预测,对相邻控制点一阶预测误差再进行二阶预测,对二阶预测误差量化后进行算术编码。分析了量化参数对曲线曲面误差的影响。实验结果表明,该算法预测准确性较高,预测误差分布集中,可以获得较高压缩率,达到压缩CAD产品模型目的。     

机器视觉测量中相机两步标定法的改进

在机器视觉中为了确定空间三维模型和图像模型之间的几何坐标关系,必须要建立相机的图像几何模型及其参数,这个过程被称为相机的标定。作为最广泛使用的标定方法之一,两步标定法使用了网格板来进行相机的标定。在标定中,相机的多数参数都是通过求解分析方程得到的,然后经过反复迭代得到其他标定参数,使用这种标定方法需要在多个位置拍摄多个图像。本文针对两步标定法进行改进。在改进的方法中,用到了一个呈直角的L形标定板,标定时得到一副包含两个垂直标定图像的图片,之后使用两步标定法进行必要的相机内、外部参数的计算。标定的结果显示误差低于0.7%,能满足要求。     

铝合金轮毂动平衡试验机校准中复现性超差的研究

介绍了铝合金轮毂动平衡试验机的两种类型和检测原理,提出试验机校准中复现性超差的问题,并且分析出其产生的原因,指出解决复现性超差的方法。     

转子校正精度提高方法研究

在实际动不平衡校正中,对于某些特殊要求的转子,只能在转子的两端进行钻孔去重.但是这种校正方法会在校正面上引入一种新的不平衡量.针对端面钻孔去重校正方法,详细研究分析了钻孔重心相对校正平面位置偏差所引起的校正误差,并在理论上提出了二次平面分离计算法.最后通过实验证明,采用二次平面分离折算补偿后去重法可以明显提高转子的动平衡校正精度.     

圆弧插值样条的约束生成方法及其应用

利用具有参数化设计,特征造型能力的ＣＡＤ系统中构成的约束功能与方法,给出了一种圆弧插值样条曲线的约束生成方法,这种方法并不需要或依赖系统的曲线造型功能,并可局部调整,尤其对缺乏曲线造型功能的ＣＡＤ系统构建插产条将有独到的作用。