武器装备敏感性分析方法综述

武器装备敏感性分析是武器装备发展论证的重要内容,其方法的选用对结论的合理性,分析的可行性极为重要,为此需对已有方法进行对比分析.阐述了敏感性分析方法的分类,给出了筛选方法、局部敏感性方法和全局敏感性方法的适用范围;研究了全局敏感性分析方法中回归分析法、傅立叶振幅敏感性检验法、响应曲面法,互信息指数法和Sobol指数法等的思想、原理,并对其优缺点进行详细的对比分析;提出由于Sobol指数法对效能评估模型的线性、单调性以及输入的分布特性没有专门要求,并且能分析单个输入的主效应、全效应及多个输入的交互效应对模型输出的影响,以及分析成组输入因素对输出的影响,因而相对其它方法而言更加适用于武器装备敏感性分析.     

基于散乱点集的曲面重建

基于散乱点集的曲面重建是计算机图形学和虚拟现实等领域的研究热点.在对基于散乱点集的曲面重建经典算法进行综述的基础上,较详细地讨论了基于成长型神经网络的曲面重建方法和基于法向量场的曲面重建方法.     

局部表面拟合的点云模型法向估计及重定向算法

为了提高对点云模型处理的有效性,提出一种对点云模型的法向估计和重定向方法.首先利用基于局部平面拟合的主元分析方法得到初步法向估计;然后改进移动最小二乘曲面实现局部曲面拟合,进一步得到更加准确的法向,实现了点云模型的去噪光顺;最后通过增加切向约束规则来修正法向重定向中的法向传播方向.实验结果表明,对于具有复杂细节(如紧邻面、尖角形状等)的点云模型,该方法可以提高法向计算的准确度,并得到光顺的点云模型.在实际应用中,该方法可以很好地应用于点云模型的预处理,为后续的模型处理和分析提供良好的数据基础.     

曲面三参数binary细分法

在经典四点细分法的基础上,通过在曲线细分过程中引入三个参数,给出一种改进的细分曲线构造的算法,利用生成多项式等方法对细分法的一致收敛性、Ck连续性进行了分析。并把该方法扩展到曲面上,进而提出了曲面三参数binary细分法。在给定初始控制数据的条件下,可以通过对形状参数的适当选择来实现对细分极限曲面形状的调控。数值实验表明该算法较容易控制曲面形状,可方便地应用于工程实际,解决曲线、曲面位置调整和控制问题。     

用B样条曲面填充多边域

多边域的曲面填充是复杂曲面的造型的需要,提出用B样条曲面填充多边域的算法,该算法首先确定初始曲面,并以初始曲面为基准面对离散的边界数据点进行参数化,然后建立以B样条曲面控制顶点为未知量的目标函数,求解目标函数得到填充曲面.详细阐述算法的基本思想,对比能量法和保形条件法两种类型目标函数的填充效果,并给出具体实例.     

法向约束的隐式曲面多边形化

提出一种隐式曲面多边形化的方法,将隐式曲面的多边形化分为2个阶段:首先根据法向约束对隐式曲面进行采样,得到稳定的采样粒子表示;然后在每个采样粒子处沿法线正负方向分别在隐式曲面内部和外部延伸一段距离,得到2个曲面法向附加点.将法向附加点和采样顶点进行四面体化,删除法向顶点及其相关联的边,最终得到隐式曲面的三角形网格模型.最后用实例表明了该方法的有效性.     

数字图像处理技术在大米外观品质分析中的应用

目前,对大米外观品质的检测,多采用人工方法进行,检测结果的主观性较强.为此,提出了基于数字图像处理技术的大米外观品质分析方法,并进行了比较详细的介绍.     

基于曲面法向量的曲面恢复

从另一个角度研究三维曲面的恢复,即根据曲面法向量,考虑多块曲面的重构.算法输入的数据是估计的曲面法向量,比如输入的数据是根据从阴影恢复形状或从纹理恢复形状等计算机视觉低层次处理中得到.通过球面坐标变换把曲面法向量分解成两个函数;然后再对这两个函数进行滤波处理,通过对这两个分割的叠加将空间曲面分割成几个子曲面;最后利用Green函数分别恢复各个子曲面.虽然只利用了一般的图像处理技术,却能得到比传统的基于曲面法向量的方法更好的结果,特别是边界部分的恢复.这是因为传统的方法只是考虑恢复一个曲面模型,因此在不同曲面的边界上会产生模糊.最后利用模拟数据和由阴影恢复形状算法获取真实数据来评价提出的算法,并都与传统的方法进行了比较.     

基于特征保持的曲面网格简化

为了在简化网格的同时保持曲面网格的特征细节, 提出了一种特征保持的曲面网格简化新方法。首先论证并采用了刻画曲面特征的顶点法向量作为统一度量标准, 推导出了基于顶点法向量变化的折叠代价, 以边折叠法对曲面网格进行简化。实验表明, 该方法既能较好地保持曲面的特征细节, 又能同步对网格的高曲率区和低曲率区进行简化, 具有良好的简化特性; 统一的度量标准也为网格简化过程的实际控制提供了很大的方便。     

运用逆向工程方法与OpenGL创建三维曲面

目前大多数应用逆向工程创建三维曲面的方法能够取得较令人满意的结果,但却过多依赖标准化软件.文中改进了基于垂距依此递推的自由曲面自适应数据采样算法,给出了应用该算法对复杂曲面进行重建的方法.自由曲面自适应数据采样时,先运用逆向工程测量方法,得到曲面的截面数据点值,然后用非均匀三次样条插值曲线拟合出截面轮廓曲线;自适应采样后,由曲线数据点重新利用最小二乘法计算型值控制点.对这些型值控制点进行网格化处理后由U、V两方向利用Opengl中Nurbs曲面生成方法构造出三维曲面.结果表明运用该方法曲面更改更灵活、曲面连接光滑.     

气象传真图信息提取

该文采用图像处理方法提取气象传真图中等位势高度线、等位势涡度线、锋线等信息,以便于分析及与其他信息的融合。提出一种新的基于多区域特征点(块)配对的交叉线识别方法提取交叉的等位势高度线,提出新的向量积算法识别等位势涡度线中的虚线段,综合多种三角形提取方法提取锋线上的三角形。实验结果表明,这些方法能够有效地识别出气象传真图中等位势高度线、等位势涡度线、锋线。     

Dynamic highlight line generation for locally deforming NURBS surfaces

The highlight line model is a powerful tool in assessing the quality of a surface. Efficient highlight line generation is especially important for an interactive design environment. In this paper, a method for dynamic generation of highlight lines on a locally deforming NURBS surface is presented. The method generates frames of the deforming surface and the corresponding highlight lines by directly modifying the current highlight lines using a Taylor expansion technique, instead of going through a tracing process. The highlight lines computation process adopted here enables a unified distance surface to generate all highlight lines in the highlight line family. The computation process is facilitated by looking up pre-calculated information of the tessellation mesh and an indexing technique for the distance surface. The indexing technique is presented to determine when the highlight line model should be re-generated and, to facilitate the highlight line re-generation process. The new technique is suitable for interactive design environments and animation applications as the updating process takes only one subtraction and one vector inner product to get the new parameters for each new node.     

基于等高线的三角网建模及真实感地形重建

三维地形是自然环境模拟中不可缺少的重要组成部分,具有广泛的应用价值.文中提出了一种基于等高线的三角网建模算法.该算法利用等高线固有的特性及其比邻拓扑关系,将等高线作为特征线并适当增加特征点,改进三角网生长算法,构建带约束条件的狄洛尼三角网.实验采用我国东北某山区的真实等高线数据运用该算法模拟地形.结果表明,该算法具有较高的构网效率,保留了等高线所包含的丰富的地形特征,较好地实现了三维真实感地形重建.     

方程曲面的一种绘制算法

提出了显式方程和参数方程表示的曲面的一种绘制算法,该算法可以绘制任意复杂的方程曲面。首先将方程曲面离散成四边形网格,然后采用消隐算法消除曲面的自隐藏线。消隐算法引入遮挡多边形的概念,利用遮挡多边形判断曲面上离散点的隐藏性,同时将潜在隐藏线段与遮挡多边形求交,从而得到该线段的实际隐藏部分。该绘制算法对以网格模型显示三维物体具有通用性。     

基于高斯尺度空间的山脊主脉提取方法

山脊线有主脉和支脉之分,主脉连贯突出且长度较长,控制了地形整体特征和态势,支脉则相对短小、分布于主脉两侧,反映了地形局部变化与细节。然而,现有方法提取的山脊线包含支脉多,提取结果偏差大、连续性差,无法支持实际应用。为此,结合多尺度分析与图像融合理论,提出了一种主脉的提取方法。新方法以不同参数的高斯核函数对数字高程(DEM)数据做多尺度分解,分别提取各尺度下山脊线,再以高斯尺度参数构造各尺度山脊线权重,采用加权平均法融合各尺度山脊线,获得更能体现宏观地形特征的主脉。实验结果表明,该方法简单易行,提取的主脉清晰、连续,与实际地形较为相符。     

无人机航拍图像中电力线检测方法研究进展

随着各大电力公司对无人机（unmanned aerial vehicle,UAV）巡检的大力推广,“机巡为主,人巡为辅”已成为我国电力巡检的主要运维模式。电力线检测作为电力巡检的关键技术,在无人机自主导航、低空避障飞行以及输电线路安全稳定运行等方面发挥着重要作用。众多研究者将输电线路的无人机航拍图像用于线路设备识别与故障诊断,利用机器视觉的方法在电力线检测技术研究中占据主导地位,也是未来的主要发展方向。本文综述了近10年来无人机航拍图像中电力线检测方法的研究进展。首先简述了电力线特征,阐明了电力线检测的传统处理方法的一般流程及所面临的挑战;然后重点阐述了使用传统图像处理方法及深度学习方法的电力线检测原理,前者包括基于Hough变换的方法、基于Radon变换的方法、基于LSD （line segment detector）的方法、基于扫描标记的方法及其他检测方法,后者根据深度卷积神经网络（deep convolutional neural network,DCNN）的结构不同分为基于DCNN的分类方法及基于DCNN的语义分割方法,评述各类方法的优缺点并进行分析与比较,与传统图像处理方法相比,深度学习方法能更有效地实现航拍图像中的电力线检测,并指出基于DCNN的语义分割方法在电力线目标智能识别与分析中发挥着重要作用;随后介绍了电力线检测的常用数据集及性能评价指标;最后针对电力线检测方法目前存在的问题,对下一步的研究方向进行展望。     

Evaluating different strategies to achieve the highest geometric quality in self-adjusting smart assembly lines

Digital twin-driven productions have opened great opportunities to increase the efficiency and quality of production processes. Smart assembly lines are one of these opportunities in which the effects of geometric variations of the mating parts on the assemblies can be minimized. These assembly lines utilize different techniques, including selective assembly and locator adjustments, to improve the geometric quality. This paper signifies that the achievable improvements through these techniques are highly dependent on the utilized fixture layout for the assembly process. Hence, different design methods and productions that can be followed in a smart assembly line are discussed. Furthermore, different scenarios are applied to two industrial sample cases from the automotive industry. The aptest design strategy for each improvement technique is determined. Moreover, the strategy that can result in the highest geometric quality of assemblies through a smart assembly line is defined.     

Text line segmentation of historical documents: a survey

There is a huge amount of historical documents in libraries and in various National Archives that have not been exploited electronically. Although automatic reading of complete pages remains, in most cases, a long-term objective, tasks such as word spotting, text/image alignment, authentication and extraction of specific fields are in use today. For all these tasks, a major step is document segmentation into text lines. Because of the low quality and the complexity of these documents (background noise, artifacts due to aging, interfering lines), automatic text line segmentation remains an open research field. The objective of this paper is to present a survey of existing methods, developed during the last decade and dedicated to documents of historical interest.     

基于仿真的巡回式Chaku-Chaku生产线员工配置与产能分析

为解决巡回式Chaku-Chaku生产线员工数量确定及产能计算问题,对Chaku-Chaku型双资源约束制造系统进行了研究,提出了指派员工数量的计算方法和生产线产能计算方法。建立了基于面向对象Petri网逻辑模型并形式化定义了Chaku-Chaku规则,通过仿真方法确认生产线稳态后系统的空间及物理层面特征,采用数值分析方法分析了同质员工与异质员工两种情况下生产系统的特性,确定了员工在生产线中的等待时间计算方法及产能计算方法。最后通过案例和仿真验证了计算方法的有效性,为企业应用该生产线提供了重要指导作用。