Geodetic method of the fuel tank form inspection

Fuel tanks are usually built of metal and have got a cylindrical form. Due to permanent exposition to different weather conditions, they change their form in time. However, the calculation of fuel volume is calculated using the original tank dimensions, which yields to huge differences in the actual volume. Dimensions of the tank shall be calculated with the measurement uncertainty of 1 mm, according to requested accuracy of the tank volume. A geodetic method of tank dimensions determination is presented in the paper. We estimated the measurement accuracy of geometrical quantities in order to reach the requested measurement uncertainty of tank dimensions. The method is tested with a real example.     

使用PCA及SVM算法进行滚动轴承故障检测

本文使用PCA（主元分析）算法对滚动轴承振动信号数据进行预处理,这可降低数据维数和提取数据特征信息;将预处理后数据作为SVM（支持向量机）算法的输入,通过SVM算法来检测轴承故障。     

基于半监督模糊核聚类的齿轮箱离群检测方法

研究核聚类方法在机械故障检测中的应用问题,将基于半监督学习的模糊核聚类方法用于齿轮箱离群故障的检测。机械故障早期检测的难点是故障特征微弱、样本差异小,基于半监督学习的核聚类方法利用少量已知模式的样本,结合大量未知模式的样本进行半监督学习,得到较好的识别效果。进行齿轮箱正常运行和齿轮轻微点蚀的故障试验,比较基于半监督学习的核聚类方法与无监督学习核聚类方法的检测效果。试验结果表明,基于半监督学习的核聚类方法性能更优越。     

基于ProE三维造型技术求解空间斜面或空间斜孔的加工问题

加工空间斜孔历来是机械加工中的难题之一。对组合机床设计中常见的空间斜面或空间斜孔的加工问题进行了分析,利用ProE三维造型技术,通过空间剖切方法,求解被加工零件的空间斜面或空间斜孔的角度关系,任何一种空间斜面或者空间斜孔的方向矢量,总可以通过最多3次旋转,使其对准加工主轴,使用该方法机床夹具的设计将能够简化。以摩托车发动机壳体的加工实例来说明该方法使用过程,结果表明所设计的夹具,完全满足精度要求,本实例具有普遍的推广性和实用性。     

Modeling manufacturing processes using fuzzy regression with the detection of outliers

Empirical modeling, which involves various common techniques such as statistical regression, artificial neural networks and fuzzy logic modeling, is a popular approach to developing models for manufacturing processes. Among those techniques, statistical regression is the most popular one used to develop the explicit type of empirical models. However, if the experimental data and results contain a substantial degree of fuzziness, fuzzy regression is more appropriate for use in developing empirical models based on such data and results. In recent years, attempts have been made to use fuzzy regression to model manufacturing processes. However, it has been recognized that the existence of outliers can have a great effect on the prediction accuracy of a fuzzy regression model. This problem has not been well addressed in the previous studies on fuzzy regression. In this paper, an algorithm for detecting outliers based on Peters’ fuzzy regression is proposed. The application of the algorithm to developing a fuzzy regression-based process model of the dispensing of fluid for IC chip encapsulation is described. Finally, the results of the validation of the models are discussed.     

基于激光线光源的钢轨表面缺陷三维检测方法

将结构光三维检测方法应用于钢轨生产过程中的表面缺陷三维检测,通过在钢轨四周安装4台激光线光源和8台面阵CCD摄像机实现钢轨四个面的检测。对摄像机采集到的激光光带图像进行光带中心提取、光带中心线矫正、光带中心线与基准线的差值等步骤,得到钢轨表面深度的变化值,并将沿钢轨长度方向和高度方向的深度变化值用深度分布图表示,通过两维图像识别的方法检测缺陷所在的区域,从而实现钢轨表面缺陷的自动检测。该方法已经实现在线应用,可以达到的最大检测速度为1.5m/s,深度检测分辨力为0.2mm。     

三维扫描技术在大型钛合金件余量检测的应用研究

针对大型3D打印钛合金件加工余量检测、协调困难的技术问题,采用新的三维扫描技术准确地对毛坯进行了扫描对比,得到了其余量分布结果,并根据余量分布结果实现了对毛坯的粗加工余量协调,高效地解决毛坯余量差异大、局部余量较小的余量协调问题,为不规则、大型结构件的余量检测分析提供了重要技术支持。     

利用超声波探伤仪对不同温度条件下ABS 3D打印人字齿轮的仿真检测

3D打印是近些年新兴的一种工业快速成型技术,在当今的工业和民用领域已经有了十分广泛的应用。该文利用超声波探伤仪对3种成型温度打印出的人字齿轮内部缺陷进行检测,通过分析实验数据,得出温度对成型零件的影响结果。     

输电杆塔弱纹理部件的可迁移式检测

输电杆塔关键弱纹理部件的通用检测方法依赖大量样本的标注和学习.在无相关部件样本训练情况下,本文提出一种可迁移的输电杆塔弱纹理部件检测方法.本文方法结合了孪生神经网络和互相关卷积用于融合样本块与待搜索区域的特征,其中通过样本部件掩膜裁剪以有效滤除背景噪声,最后在尺度、位置、交并比3个方面提出了对应的分数修正策略以提高检测...     

基于N3D_DIOU的图像与点云融合目标检测算法

目标检测是自主驾驶和机器人导航的基础,针对二维图像信息量不足,三维点云数据量大、密度不均匀和检测精度低等问题,本文基于深度学习提出了一种融合二维图像与三维点云的目标检测网络进行三维目标检测。为减少运算量,论文首先用二维图像检测器生成的检测框对应的平截头体对原始点云进行滤波;为解决点云密度不均匀问题,提出了一种基于广义霍夫变换的改进投票模型网络用于多尺度特征提取;最后将二维DIOU（DistanceIntersectionoverUnion）损失函数扩展为三维空间的N3D_DIOU（Normal3DimensionalDIOU）损失函数,提高了生成框和目标框的一致性,进一步提高了点云检测精度。在KITTI数据集上进行的大量实验表明：与经典方法相比,本文算法在汽车三维检测精度上提升了0.71%,在鸟瞰图检测精度上提升了7.28%,取得了较好效果。     

移动相机下基于三维背景估计的运动目标检测

室内环境中的运动目标检测是计算机视觉领域的研究热点,而移动相机造成的动态背景是运动目标检测的难点。本文提出一种基于同步定位与地图创建(ORB-SLAM)三维背景估计的运动目标检测算法,首先使用移动相机遍历整个室内环境,采用ORB-SLAM技术建立当前全局环境的三维背景特征点云模型;然后基于局部视频建立局部三维特征点云,根据定位信息将当前局部三维特征点云与环境三维背景特征点云进行嵌入,基于环境背景信息,采用三维均值漂移(3DMS)算法,对局部三维特征点云进行前景特征点提取;运用深度卷积神经网络,对提取的前景特征点所在候选区域进行运动目标确认。通过多个室内场景的实际实验进行验证,结果表明本文方法具有较高的运动目标检测准确率和召回率,提出的运动目标检测算法充分利用了三维背景信息,采用深度卷积神经网络进行确认,有效地改善了检测的准确性和鲁棒性。     

基于复杂网络的三维CAD装配模型模块单元发掘

三维CAD模型蕴含丰富的可重用结构知识,为了从已有三维CAD装配模型中提前获得模块知识,促进对复杂三维装配模型的理解与重用,提出了一种基于复杂网络的三维CAD装配模块单元发掘方法.首先融合装配零件的结构、功能、材料关联信息进行零件关联强度综合评价;然后以关联强度矩阵为基础构建三维装配模型所对应的关联关系网络,在此基础上...     

基于球面坐标的无线传感网络三维静态定位

针对当前提出的基于球面坐标的三维动态定位机制不适用于锚节点不能移动的情况,提出了一种静态的定位方法：在锚节点和未知节点都分布好的场景中,采用PIT（Point-In-Tetrahedron）方法选取用来定位的4个锚节,并将这4个锚节点构成球体的球心坐标作为该未知节点的估计坐标。通过仿真分析,结果表明定位精度比未采用该方法的情况有明显的改进。     

三维模型特征识别中的神经网络方法

将神经网络方法运用到三维模型的特征识别问题是一种新的尝试,对于用神经网络解决拓扑性的、不易被形式化的这类问题具有积极意义。本文综述了近10年来各种基于神经网络的三维模型特征识别技术,介绍并分析了三维模型拓扑数据的矢量化方法、不同神经网络模型的识别算法,以及基于层分解技术的特征自组织识别等,可帮助相关领域的研究人员较为完整地了解该领域的研究成果和发展方向。     

基于3S的远程测量终端设计

为了实现了运输车辆的远程测量和控制,方案以lpc2368作为核心芯片,以微型串口摄像头作为图像采集部分,以SIM700作为GPRS通信模块,采用了μCOSⅡ作为嵌入式开发平台,构建了一嵌入式Internet接入平台终端。系统可以很好地实现远程的测量与管理,通过试验验证,运输车辆运营效率提高了近21％。     

基于新一代产品几何技术规范的三维表面形貌参数不确定度

研究了基于新一代产品几何技术规范的三维表面形貌参数表征的不确定度,以WM分形函数模拟机加工表面三维形貌,提出表面高度算术平均偏差Sa、表面高度均方根偏差Sq、表面高度分布偏斜度Ssk、表面高度分布峭度Sku等三维表面形貌参数不确定度的算法。同时,对三维表面形貌参数不确定度算法的稳定性以及三维形貌参数不确定度与分形维数Ds的关系进行探讨。结果表明:提出的三维表面形貌参数不确定度算法具有较好的稳定性,分形参数、取样步距与三维表面形貌参数不确定度存在关联,三维表面形貌参数Sa、Ssk、Sku的不确度值随着分形维数的增大反而减小;而Sq不确定度值与分形维数呈正相关的关系。     

励磁调节器结构设计布局中干涉检验模型

研究励磁调节器结构设计布局中出现的干涉问题 ,提出三维干涉检验系统的总体结构。该系统包括用户接口管理系统、元系统、布局实体信息提取系统、数据库管理系统及八叉树干涉检验系统等五大模块。它以智能工程理论和面向对象思想为技术背景。通过对励磁调节器内部结构的设计进行静态检验和动态检验 ,阐明励磁调节器三维干涉检验模型建立的过程     

基于对称形状生成的三维目标检测网络

基于点云的三维目标检测在机器人、自动驾驶等领域起着至关重要的作用,激光点云能为场景理解提供精确的几何信息。 然而,由于点云的稀疏性和物体间的遮挡关系,激光点云通常只能描述物体的部分形状,导致目标结构信息不完整,从而降低检测精度。 针对这个问题,提出基于对称形状生成的三维目标检测网络( SSG-RCNN),一种双阶段目标检测器。 考虑到感兴趣目标形状的对称性,SSG-RCNN 在一阶段生成候选框的同时为每个前景点预测镜像对称点,从而恢复目标的整体形状。 二阶段中,使用自注意力池化层从原始点和对称点中聚合特征用于候选框修正,完成三维框预测。 KITTI 数据集上的实验表明 SSG-RCNN 取得了卓越的检测性能,在测试集上对困难目标的检测精度达到 77. 64% ,高于所有对比方法。     

基于二进小波多分辨率逼近的层析三维数字化图像边缘检测研究

采用Ｂ样条小波来提取层析图像的边缘轮廓,用高斯函数为平滑函数,用Ｍａｌｌａｔ快速算法进行小波分解,分解出的局部极值就是层析图像多尺度边缘。这两种算法在不同的尺度下有不同的提取边缘细节的能力和抑制噪声的能力。做到了抑制噪声和提取边缘细节之间有机的统一。结果证明这种方法比传统的基于微分算子的边缘提取方法更适合于层析图像边缘轮廓的提取     

高速立体视觉与机械运动异常动作三维检测

建立了高速立体视觉系统,实现了高速周期性机械运动的500帧/秒实时检测,可以对高速运动中瞬间发生的异常动作进行智能检测,并且自动保存该时刻的高帧率图像.为保证高速处理,提出了利用周期相位提取理论创建特征样本库的方法,建立了2套图像与特征样本空间;同时提出了双目高速视觉实时检测算法,可以在2 ms内同步完成双目相机的图像匹配、异常动作检测和自动录像功能.为计算异常动作的空间位置,利用双目立体视觉计算异物的三维运动轨迹.实验使用缝纫机的机械部分模拟约12 Hz的高速周期性机械运动,本系统可完成双目视觉的实时检测和三维轨迹追踪,结果证明了高速立体视觉系统和检测算法的有效性.