数控仿形加工过切补偿的算法研究

结合数控仿形加工的基本原理,建立了数控仿形控制的数学模型,提出了一种仿形力口工过切补偿的改进算法,有效地克服了异形曲面仿形加工过程中的过切和机床颤震。     

装配面点云特征增强的去噪算法研究

为了去除与法兰装配面数据点混合在一起的噪声并更好地保留装配面的特征,将装配面点云数据中的噪声分为 2 类。利用空间栅格划分将点云数据栅格化,使用 K 领域搜索的方法筛选出第 1 类噪声点,运用采样点邻域点数统计法删除第 1 类噪声点;采用改进的双边滤波法对第 2 类噪声点进行去噪。通过与各类算法进行比较,实验结果表明,该去噪算法在达到预期去噪效果的同时还可以增加装配面特征的保持度,并且能够避免传统双边滤波在去噪后产生光顺过度的现象。     

保持特征的散乱点云数据去噪

为保证在去除点云数据噪声的同时不损失模型的细节特征,提出了一种基于特征信息的加权模糊C均值聚类去噪算法。首先,构建点云K-D树拓扑结构,根据点的r半径球邻域点统计特性去除大尺度离群噪声点。然后,利用主元分析法估算点云的曲率和法向量,根据曲率特征标识点云数据的特征区域,并采用特征加权模糊C均值聚类算法对特征区域去噪,采用加权模糊C均值聚类算法对非特征区域去噪。最后,使用双边滤波器对点云模型进行平滑。对提出的算法进行了验证实验,结果显示:去噪后点云模型的最大偏差保持在模型尺寸的0.15%以内;标准偏差保持在模型尺寸的0.03%以内。本文算法能够在有效去除不同尺度和强度的噪声的同时不损失点云模型的细节特征,去噪精度高,且对不同的噪声模型具有较强的鲁棒性。     

基于仿形测量和误差补偿处理的模具逆工程曲面重构

阐述了逆工程的概念、组成及实施的关键技术 ,重点讨论了逆工程仿形测量技术、误差补偿处理、以及基于测量数据的曲面重构技术 ,包括测量数据预处理、曲线拟合及曲线的光顺处理、曲面的拟合以及结果的检测与评估。以变矩器叶轮叶片芯模具为实例 ,就逆工程技术在模具快速设计与制造方面的应用做了初步的探讨。     

数控仿形测量的密集散乱数据的曲面重建方法研究

数字化仿形技术是加工自由曲面的一种有效方法,而快速准确地重建数控仿形测量得到的散乱数据是实现数控仿形加工的关键步骤之一。分析了数控仿形测量数据的特点,确定重建曲面采用规则四边形网格几何结构,并提出了一种基于距离加权模型的节点插值方法,实现了散乱数据群的曲面重建。最后提供的曲面重建实例和加工实例证实了该方法是可行的。     

图像预处理中去噪算法的研究

智能交通系统用于监测道路及车辆的实时活动情况,需要一种快速可靠的图像处理方法.研究了用于该系统的基于Winer滤波的图像去噪算法.提出将图像从RGB空间转换到HSV颜色空间(取V通道),同时进行Winer滤波的解决策略.仿真实验结果证明这种解决策略是可行的和有效的.