标定靶面平行成像平面时Tsai算法的改进

针对机器视觉应用中出现的标定靶面平行于摄像机成像平面的情况,提出对基于RAC(radialalignmentconstraint)摄像机标定算法的改进。建立了该种情形下摄像机标定模型,根据RAC约束的方向不变性、RAC约束的等比例性等特性,使用Levenber-Marquardt算法计算出部分参数,以及利用针孔成像原理求出余下的参数。通过实验对算法进行了验证和分析,结果表明,该算法计算量小,并且具有较高的标定精度。     

基于改进Levenberg-Marquardt算法的加速度计标定模型研究

对MEMS加速度计的标定模型进行研究是提高MEMS加速度计精度的重要方法.本文提出一种基于改进Levenberg-Marquardt算法的加速度计标定模型.基于静态多位置翻转法进行标定,根据误差建立数学模型即非线性最小二乘的求最小值问题,由于原始Levenberg-Marquardt算法在迭代求解最优估计值下降慢以及计算量大等问题,通过充分利用算法每次迭代的计算结果设置步长因子,获取最优估计值迭代次数减少,并在理论上证明了改进算法的收敛性.又针对标定后存在数值偏离真实值的问题,提出利用传感器状态信息对标定模型进行改进,使用改进标定模型的数值实验效果良好.     

一种新型机器人自标定装置及其算法

针对传统基于几何约束的机器人自标定装置仅能对局部工作空间内的机器人位型进行标定测量的问题,提出了一种由安装于机器人末端的球心位置测量装置和可移动球杆组成的新型便携式机器人自标定装置,通过利用球面约束和距离约束,可在较大工作空间内对机器人进行标定测量,从而提高标定结果的可靠性.根据可移动球杆的单、双球布置方式,分别建立了基于向量差和距离差的2种机器人自标定模型及其算法.通过采用局部指数积公式并引入位置伴随变换矩阵,简化了2种自标定模型,从而降低了对运动学方程线性化的计算量.最后,对一种6自由度串联机器人进行了仿真实验,实验结果表明2种自标定算法均能够快速收敛,验证了2种算法的有效性和鲁棒性.     

摄像机标定方法简述

文章首先介绍了摄像机标定的基本原理以及对摄像机标定方法的分类.通过对最优化标定法、双平面标定法、两步法等传统摄像机方法的具体分析,给出了各种方法的优劣对比;同时对多种自标定方法的研究现状、发展情况以及存在问题进行了探讨.最后给出了发展传统摄像机标定方向、提高摄像机自标定精度的一些参考建议.     

定点法扫描仪外部标定算法

研究了缺损零件的机器人快速再制造系统中，当机械手夹持扫描仪扫描固定的零件时，通过采用测量空间虚拟固定点的方法进行扫描仪外部标定算法的实现，即标定扫描仪的坐标系与机器人末端坐标系(即Tool0)间的旋转(即Rx, Ry, Rz)和平移(即X，Y，Z)关系，并给出了基本算法原理和求解方法、数据采集过程以及实验结果分析等内容。     

基于改进LM算法的摄像机标定研究

随着工业进程化的加快,人们对三维测量的精度要求越来越高。三维测量精度和很多因素有关,其中,系统标定结果是关键因素之一。系统标定包括投影装置和摄影装置两部分内外部参数求取。针对普遍采用的张正友的基于2D平面标靶的摄像机标定技术,采用一些改进措施,特别针对Levenberg-Marquardt搜索算法,提出改进方案,提高了系统的标定精度。     

基于灰色理论与BP算法的宏观经济预测模型研究

利用灰色预测需要样本数据量少、建模过程简单的特点对宏观经济主要指标进行前期预测，结合人工神经网络对大量非线性、非精确性规律具有自适应和自学习能力的优点，在考虑经济因素的前提下对输入数据进行预处理，采用改进的BP算法最终得出宏观经济预测结果，文中的算例表明了该方法是可行且有效的。     

接触式轮廓扫描仪系统标定算法

接触式轮廓扫描仪其原理是利用编码器返回的长度序列以及旋转平台的旋转角度来确定被测物体的轮廓坐标,由于检测钩的起始点与旋转平台中心不重合,导致直接利用所测数据绘制出的轮廓不准确。为解决这个误差,提出一种不需要建立系统的精准误差模型,而是利用测量尺寸已知的正方形标定板所得到的数据去获取系统参数,进而对轮廓坐标进行在线标定的方法。通过编程模拟仿真了测量过程,并将获取到的参数与理想参数值进行比较,模拟数据表明该算法可以使测量误差控制在0.5 mm以下,角度误差控制在0.1°以下,符合设备的精度要求,可以快速还原被测图形的真实轮廓。     

基于粒子群算法的双目立体视觉系统标定

摄像机标定是立体视觉系统研究的重要组成部分,针对双目立体视觉系统中摄像机标定这一多参数、复杂函数的优化问题,建立带有一阶径向畸变的摄像机模型,利用粒子群算法对模型中的参数进行优化处理,并同改进遗传算法的优化结果进行比较分析。实验结果表明该方法具有较高的精度,可满足工业机器视觉的要求。     

基于SAPSO算法的单目视觉标定与测量

针对双目立体视觉测量存在视场小、特征点匹配困难的缺陷,分析摄像机非线性模型的畸变影响,利用模拟退火粒子群优化(SAPSO)算法在解空间的搜索能力,建立摄像机标定适应度函数实现精确标定,借助激光测距实现单目立体测量。实验结果表明,该方法具有较好的标定结果和较高的测量精度。     

基于模糊理论的井下配电网防越级跳闸保护算法

针对目前煤矿井下漏电保护时常出现保护准确性不高,继电装置拒动、误动甚至引起越级跳闸造成较大范围停电的情况,选择基于暂态分量的小波分析法、基于稳态分量的零序电流幅值比较法、零序电流相位比较法等几种保护方法,利用模糊理论对这几种保护结果进行多判据信息融合处理,以提高保护的准确性和可靠性.依据这些保护算法来分析所建立的仿真模型,证实了基于模糊理论的多判据保护算法能有效地实现井下故障定位,减少了拒动、误动,并以此降低了越级跳闸的可能.     

基于熵权的网络流量预测加权局域线性模型

采用熵权系数代替空间距离来确定相空间邻近相点及其权重的方法,提出了一种网络流量预测的加权局域线性模型,该模型克服了用距离来确定相空间邻近相点及其权重的传统局域模型在预测高嵌入维的混沌时间序列时预测精度下降的缺点。模拟试验结果表明,和传统加权模型相比,当网络流量时间序列的嵌入维数较高时,该模型能大幅度提高预测精度。     

基于改进粒子群优化算法的BP预测模型

该论文提出了基于改进粒子群优化的BP算法. 在该算法中,通过对粒子群优化算法中的惯性权重的计算方法的改进,同时利用改进的PSO算法替代了BP算法中的梯度下降算法,使得改进后的算法具有不易与陷入局部极小等优点. 并将该算法利用在预测气温上,实验证明： 改进后的算法在预测模型上能够取得较好的预测效果,提高预测精度.     

用户登录权限分配的模型与算法实现

针对某军事管理信息系统（MMIS）对不同登录用户赋予不同操作功能权限的安全机制要求，分析了用户登录功能模型，设计了一种新的遍历查询映射的权限分配算法，并利用Delphi5.x及OracleRDBMS进行了编程实现。     

面向供水管网水力模型自动校核问题的改进遗传算法

水力模型自动校核旨在提高供水管网智能化管理中模型的准确性,目前广泛使用遗传算法进行自动校核. 针对标准遗传算法收敛速度慢,并且容易陷入局部最优解的问题,本文对标准遗传算法进了改进,利用模拟退火法对适应度函数进行了拉伸,采用轮盘赌和最优保留策略相合的方法代替传统的选择方法,在交叉操作中加入了相似度函数避免了近亲杂交,并且使用双重收敛判断准则减少不必要的计算时间. 引入G市某区域供水管网水力模型为案例,使用改进后的遗传算法进行自动校核. 结果表明,改进的遗传算法求解效率和求解精度都有较大的提高.     

多种算法融合的产品销售预测模型应用

销量预测一直是一个热点研究的课题,对于各个企业有着重要的意义.近年来,随着深度学习的崛起,用于销量预测的模型越来越多,而单一模型的预测性能往往不够理想,所以出现了越来越多的组合模型.本文利用Stacking策略将XGBoost、支持向量回归(Support Vector Regression, SVR)、GRU神经网络作为基础模型,然后将LightGBM作为最终的预测模型,并且融合了新的特征.集中了几种模型的优势,大大提高了模型的预测性能,更加接近真实的销量数据,为回归预测提供一种新的预测方法.     

基于LLE的优化RBF神经网络降水预报模型

利用局部线性嵌入降维方法(LLE)提取有效因子,并将这些有效因子组成的特征空间矩阵作为优化的RBF神经网络的输入矩阵,从而建立网络模型.以此对广西5月区域平均日降水量进行预报,结果表明,该模型具有较好的收敛效果和泛化能力,在预报性能上明显优于同期的T213降水预报,具有一定的普遍适用性.     

配电线路跳闸故障的主要原因及控制措施

介绍配电线路跳闸的主要原因,并提出合理的预防措施。     

自动化配电网模型及故障恢复算法

传统配电网模型是以联络开关和分段开关为独立对象建立的,在大型的复杂的配电网系统中,这种模型的不足之处暴露无遗计算量庞大、效率低、并行性差。论文利用面向对象的方法,以母线及区域为主对象,以开关、连接线为辅对象,抽象出一种新的配电网模型,在此基础之上,使用Petri网描述它的状态变迁,最后给出了故障恢复算法。