基于多角点结合的机箱标准件图像特征提取方法

机箱装配具有部位多、标准件类型复杂特点,采用机器视觉进行机箱装配质量检测,提取具有较强表示能力图像特征是关键,该文提出基于多角点结合的机箱标准件图像特征提取方法。首先,分析机箱3大类标准件图像特性及角点特征,指出角点特征较好地覆盖机箱标准件特性;然后,分析Harris、Shi-Tomasi、Fast方法角点特征提取机理与判定条件,并结合3种方法提出多角点结合的机箱标准件图像特征提取方法。结果表明:该方法能将背景中错误角点特征识别为伪角点特征,机箱标准件显著特征识别为真角点特征,较好地解决受干扰影响错误提取角点特征问题。     

基于PCA和三元组的非封闭点云轮廓特征提取方法研究

针对RGB-D相机获取的物体非封闭点云轮廓特征点和特征线提取不完整的问题,提出了一种基于主成分分析法(PCA)和三元组的轮廓边界提取方法。该方法包括2个步骤:特征点检测和特征线提取。在特征点检测中,通过对邻域点集进行主成分分析,利用采样点曲率和法向夹角双参数判定棱线特征点;根据边界点局部邻域在第二主成分上的分布特点,提出了一种边界检测算子,用于外边界特征点检测。最后,采用三元组聚类方法进行特征线提取。实验结果表明,该方法可以有效地检测非封闭点云模型的轮廓特征点,并分离和提取出目标轮廓曲线,且具有较高的精度。     

基于深度扫描仪的高辨识度三维人体模型重建方法

3D照相打印馆人像的打印质量取决于3D扫描获得的三维人体模型的辨识度.然而,由于现有3D人体扫描仪价格昂贵、操作复杂等原因,使得3D人像打印成本高、耗时长和打印精度较低.针对这些缺点提出一种基于深度扫描仪重建高辨识度三维人体模型方法.利用多组深度扫描仪分工协作、优势互补,分别获取高辨识度的人体面部五官点云数据,上半身与全身表面轮廓点云数据.然后,通过引入特征点和改进的最近点迭代法将采集到的三组点云数据进行对齐、替换、拼接,将拼接后的无拓扑关系的点云数据进行曲面重构即可获得高辨识度的三维人体模型.该方法的扫描时间较短,以较低的成本构建了具有高辨识度的三维人像模型.     

基于Pro／E的人体特征尺寸提取

根据三维服装CAD系统对三维数字化人体尺寸特征信息的需要,提出了一种提取人体特征尺寸的新方法.该方法可根据人体扫描数据重构人体曲面模型,而后将模型导入Pro/E中,通过创建水平基准面与人体表面求交,找出人体主要特征尺寸如颈围、胸围、腰围、臀围所在的截面轮廓曲线特点,以此设定搜索这些特征截面轮廓曲线需满足的条件,利用Pro/E的测量分析和优化特征分析功能进行求解,从而获得满足设定条件的人体截面轮廓曲线所在的位置,最终计算截面轮廓曲线的长度以得到人体特征尺寸.该方法具有操作简便,易于掌握的特点.     

单景扫描点云数据网模型的构建方法研究

主要对点云数据网模型的构建方法进行研究,探讨点云数据构网的方法——基于球面投影构网算法。分析激光扫描数据的采集原理和数据基本特点,通过研究以上两种构网方法的优势与不足,考虑到单站地面激光扫描点云数据的特点,具体给出空间三角网生长算法的模型。在AUTOCAD平台下结合VBA语言,以阜新解放广场的毛主席头像为例,实现空间三角网模型建立。     

Dirichlet自由变形方法及其在建立尺寸驱动人体模型中的应用

自由变形(Free-FormDeformation,FFD)是与物体表示无关的变形方法的重要分支,被广泛地应用于计算机动画和几何建模领域中。Dirichlet自由变形(DirichletFree-FormDeformation,DFFD)是众多自由变形方法中的一种。相比其它的自由变形方法,它有更大的灵活性,能够任意设置控制点。简要论述了各种Dirichlet自由变形方法及其扩展,同时提出了建立在非Sibson坐标系统上的Dirichlet自由变形方法,最后应用它们定义了一种可由身高、胸围等服装领域关心的尺寸和体形特征进行驱动的人体模型。     

基于S变换谱阈值去噪的冲击特征提取方法

提纯旋转机械设备故障振动信号中的冲击特征,可以有效地实现相关故障的诊断。利用S变换适合于处理冲击特征信号的特点,提出基于S变换谱阈值去噪的冲击特征提取方法。先将信号进行S变换,得到其时频谱。考虑到此S变换谱为一复数矩阵,故而根据谱系数的模值大小进行阈值去噪。去噪过程中分别采用了基本的硬阈值函数和软阈值函数。对于最优阈值的估计,以所提出的改进风险函数为评价标准,利用步长迭代算法在零到系数最大模值的区间内获取。最后将去噪后的时频谱进行S逆变换,重构得到时域冲击特征。仿真信号与滚动轴承故障振动信号的处理结果表明,利用所获取的最优阈值,S变换谱阈值去噪方法能够从噪声混合信号中提取出冲击特征,从而实现相关故障的诊断。     

基于Moravec算子影像特征提取的算法分析与实现

点特征主要是指图像上明显的地物点,如角点,原点等。提取点特征的算子称为兴趣算子,即利用某种算法从影像中提取感兴趣的特征点。本文主要介绍了点特征算子中很著名的Momvec算子的详细解法及算法流程,并在Moravec算子的阈值选取的方法上进行创新,并给出了M0ravec算子对rgb图像进行点特征提取的效果图。     

基于CATIA V5的中国成年人数字人体模型研究

人体模型是产品人机工效分析的重要基础工具。针对CATIA V5中缺少中国人体模型的问题,本文通过中国成年人人体尺寸项目与CATIA V5中人体变量的对比分析,找出了中国成年人人体尺寸中缺少的测量项目,在此基础上建立了一个完整的中国成年人人体模型尺寸数据文件。建立中国数字人体模型作为满足人生理需要的设计依据,根据人机工程学理论并考虑人的心理认知,通过计算机辅助人机设计确定人性化操作空间。     

面向扫描图纸的尺寸框架重建方法研究

本文在文本分割和像素矢量化的基础上,针对尺寸文本区域提出了一种尺寸标注框架的几何重建方法。首先介绍所采用的文本分割与扫描像素的矢量化方法,然后分析了机械工程图纸的尺寸标注特征与规律,详细介绍了文本区域驱动的尺寸标注框架的几何重建方法,最后给出了实验分析和结论。     

基于层次形状特征提取模型的图像分类

研究了基于层次形状特征提取的图像分类。针对从初级视觉皮层(V1)提取的条形特征对目标形状的描述不充分,提出了一种层次模型(V1-V2-V4),以进一步提取角形、曲率特征。模型中V1层的条形特征提取采用Gabor模拟;V2层结合了抑制噪声的3D高斯差分(DOG),并使用滤波方向相差90度的Gabor滤波器组提取多尺度角形特征;V4层通过曲率域计算来描述目标轮廓的形变程度,并最终提取融合曲率与梯度方向的直方图特征。该模型的优势在于,通过角形以及曲率计算的层次表达,可有效增强目标形状的关键特征点(如角点位置)的提取,并且结合曲率与梯度的直方图描述,也可有效弥补单一曲率或梯度特征局部描述不足的问题。在MNIST手写数字与21类遥感影像上的实验表明,曲率与梯度的融合特征的运用可获得98.94%的数字识别精度,同时在遥感影像分类中也可获得较好的分类效果。     

金属材料声发射信号特征提取方法

试图通过对声发射信号的检测实现对水轮机转轮叶片金属疲劳裂纹的在线监测。利用美国PAC公司SAMOS声发射检测系统采集到声发射的各种参数：针对大型水轮机现场环境的情况,选用了四种声发射信号。通过BP神经网络和模式识别结合的方法,设计特征提取器来提取金属材料疲劳声发射特征信号。比较神经网络输人参数对输出结果的灵敏度,选择出一些对分类识别最有效的特征参数：并采用可分离性判据进一步验证其正确性。最后,在13个声发射特征参数中,质心频率、计数、持续时间、上升时间、平均信号电平等五个参数的特征最为显著,可以用于识别现场环境下的声发射信号。     

基于EMD-EDT的行星齿轮箱特征提取及状态识别方法研究

针对行星齿轮箱特征提取及状态识别中存在的难点问题,本文首先总结适用于行星齿轮箱状态识别的36个特征参数并详细说明各参数的来源及提取方法,提出基于EDT的两阶段特征参数选择及加权方法,得到新的组合特征参数。提出基于EMD-EDT的行星齿轮箱状态识别方法;首先提出基于能量比的包含敏感故障信息的固有模态函数（IMF）选择方法,然后选择提取筛选出的各IMF的组合特征参数构成特征矩阵作为EDT的计算输入,最后智能的输出评估结果。利用行星齿轮箱预置故障实验数据验证所提出方法的可行性和有效性及EMD分解、特征选择和加权过程的必要性。     

基于提取特征的挖掘机斗齿的几何反求和模型重建

为了研制可以和现场机型斗齿座配套的挖掘机新型复合材料斗齿,首先需知斗齿结构的全部设计数据.斗齿是一种外形不规则、内腔有配合要求的形状复杂的功能零件,要获取其全部结构尺寸参数,使用一般的测量器具极其费时,测量精度也无法保证,尤其是对精度要求相对最高的斗齿内腔形状和销孔位置等部分参数更是难以检测.为此,采用实物反求工程的技术路线,研究了斗齿结构参数的获取方法.针对实测到的斗齿点云数据,提出以实体模型的建立为目的首先提取关键形状的特征线,再将提取结果用于三维模型的重建.介绍了借助Imageware软件完成特征线提取以及Pro/E软件创建实体模型的策略和步骤.按反求CAD模型生成的工程图样试制的斗齿,经过了现场试用,结果表明包括斗齿内腔表面和销孔位置等重要参数在内的尺寸和形状反求精度符合要求,说明了所采用的技术路线可行、有效.     

基于连续小波系数非线性流形学习的冲击特征提取方法

为了提取机械设备故障引发的冲击成分,提出了一种基于连续小波系数非线性流形学习的冲击故障特征提取方法。首先,基于小波熵方法优化出最优的Morlet小波波形参数,实现与冲击特征成分的最佳匹配,获取包含冲击特征信息的最优小波系数矩阵。其次,采用局部切空间排列算法对最优小波系数矩阵进行非线性约简,并基于峭度指标最大化原则,确定出特征空间中的有效低维嵌入,从而提取出最优的冲击故障特征。最后,通过仿真数据和工程实际的应用对比分析,表明该方法采用了局部线性化和全局排列的思想,与线性奇异值分解方法相比,不仅在时域上提取出峭度更大的微弱冲击特征成分,而且在频谱中还提取出了相应的低频故障特征。     

基于图像处理的外螺纹三维模型重构

提出了一种基于多角度序列图像特征实现外螺纹的三维模型重建的方法。首先在旋转平台上采集多角度序列螺纹件图像,然后对每帧图像进行特征点提取,将序列图像的特征点进行三维变换和插值,最终生成三维模型。实验结果表明,此算法能精确高精度地实现外螺纹三维模型重构。     

谱峭度方法在柔性薄壁轴承故障特征频率提取中的应用

柔性薄壁轴承是一种特殊的轴承,工作时其内、外圈都受力变形为椭圆,这导致正常柔性薄壁轴承的振动信号存在周期性冲击,这种冲击背景使柔性薄壁轴承的故障特征提取更为困难。谱峭度方法是利用峭度对信号中的瞬态成分敏感这一特性,根据峭度值最大原则来准确提取共振带,克服了传统共振解调技术存在带通滤波器参数需要人工预先确定的缺陷。对自适应谱峭度,基于滤波器组的快速谱峭度以及基于短时傅里叶变换的快速谱峭度进行了对比分析,利用它们提取柔性薄壁轴承内、外圈故障特征频率,对这三种方法的特征提取效果进行了比较,结果表明自适应谱峭度方法更适合于提取柔性薄壁轴承的故障特征频率。     

水下目标空间源数特征提取与识别方法

针对水下目标识别正横阵位问题,并进一步扩大目标识别的阵位范围。给出了目标识别的阵列形式。用水平线列阵进行目标亮点水平方位的源数估计。提取并找出了能反映水下潜艇目标空间特征的特征量。提出了基于信噪比监督的空间源数识别方法,给出了相关矩阵的空间平滑的特征值。还提出了基于信噪比和盖尔圆半径监督的目标特征的自动分类方法。对本文提出的方法进行了大量计算机仿真,仿真结果表明。该方法可在正横阵位有效识别目标。     

基于峭度原则的EEMD-MCKD的柔性薄壁轴承故障特征提取

谐波减速器用柔性薄壁轴承运行过程中因内圈长、短轴交替产生周期性冲击成分.当柔性薄壁轴承发生故障后,这种正常的周期性冲击成分和因故障引起的冲击叠加在一起,使得其故障特征提取难度很大.针对这一特点,提出基于峭度原则的EEMD-MCKD的柔性薄壁轴承故障特征提取方法.首先使用集成经验模态分解算法(EEMD)对信号进行预处理,...