平面五杆机构的优化设计

在分析平面五杆机构的运动特点和几何关系的基础上，建立起两连杆铰接点的实际轨迹与给定轨迹误差的均方根最小的目标函数，从而实现五杆机构的优化设计。     

基于光流拓扑稀疏加权的同步运动去混叠

针对欧式距离加权的稀疏子空间聚类在对多个同步运动刚体进行运动分割时不考虑刚体流形结构的局限性,提出了一种由光流轨迹流形拓扑结构加权的稀疏子空间聚类算法,在光流轨迹的时空相似度邻接矩阵里计算各轨迹相似度的流形距离并嵌入稀疏子空间字典表达的权值矩阵进行稀疏系数求解,使得流形距离较近的轨迹优先成为稀疏自表达字典,从而减少对欧式空间相距较小但不属于同一物体的同步运动刚体轨迹的聚类混叠,经过同步移动和同步摆动两种情况算法对比实验表明:本文提出算法可以将混叠降低到1%以下,最后,在双针床经编机贾卡针同步摆动的运动分割结果表明算法具有进一步的工业视觉应用前景。     

两自由度可控机构输出点轨迹与速度的有限元分析

综合应用ADAMS,ANSYS分析混合输入五杆机构输出点的轨迹、速度,分别得到机构构件作为刚性体和弹性体时两连杆铰接点的轨迹曲线与某连杆中点的速度曲线。二者对比表明,此类机构的弹性动力学分析比刚性动力学分析更接近其实际情况。此外,将构件划分单元数的多与少的不同计算结果显示,单元数对计算结果有明显影响,恰当选取单元数对是否得出与实际振动情况相符的计算结果有重要影响。     

CenSurE特征和时空信息相结合的运动目标检测

提出一种结合中心环绕极值特征(CenSurE)和时空信息的运动目标检测算法,用于提高动态场景中运动目标检测的速度和目标的完整性.首先,根据CenSurE特征点提取的快速性和精确性,使用该特征和单应性变换模型快速、准确地配准运动序列帧间图像,从而补偿摄像机运动引起帧间背景的平移、旋转和缩放量.然后,在时域对背景配准帧用帧差信息生成运动前景掩模,根据前景掩模的空域信息建立动态更新的实时背景,并使用空域背景减除和一种基于概率统计的自适应阈值分割方法提取较为完整的前景运动目标.最后,通过标准视频序列进行测试以验证算法的有效性.实验结果表明,该算法能够达到15 frame/s的处理速度,且在保证检测速度的同时可得到完整的运动目标,基本满足动态场景中运动目标检测的快速性、抗噪性、光照适应性以及目标完整性等指标.     

高动态环境下的傅里叶梅林变换视觉SLAM算法

针对视觉即时定位与地图构建(SLAM)中的静态假设限制其在动态现实环境中应用的问题，提出了一种在高动态环境下基于傅里叶梅林变换的视觉SLAM算法。首先，采用傅里叶梅林算法配准以补偿相机运动，应用帧间差分算法获取运动掩膜。同时利用短时密集连接网络进行语义分割确定潜在运动物体掩膜。结合运动掩膜与物体掩膜，获得最终的物体运动区域，剔除该区域的特征点。最后，依据稳定的静态特征点跟踪优化，提升位姿精度。实验结果表明，本算法的绝对轨迹误差与相对位姿误差相比于ORB-SLAM2减少了95%以上，相比于DS-SLAM减少了30%以上，验证其在复杂动态场景下具有良好的定位精度与鲁棒性，有效降低运动模糊与光照变化对运动检测的影响，同时，克服了传统动态SLAM难以检测非先验运动对象的弊端。     

基于降质图像-光流场复原的智能轮椅测速

提出一种运动图像去模糊复原和基于仿射运动模型的光流场去抖动方法,以提高智能轮椅中光流里程计测速方法的精度。当轮椅线速度或角速度较大时,导致机载相机成像产生显著的运动模糊;且轮椅机器人的机械抖动也易产生光流场的偏差,进而影响速度估计的精度。针对于此,首先利用一种基于自适应模糊核的运动图像去模糊方法实现图像复原,以改善视频帧质量;其次,针对智能轮椅在行进中的机械抖动,利用随机抽样一致(RANSAC)排异后的光流场,在卡尔曼滤波框架下估计同名像点的仿射运动模型参数,进而实现光流补偿。实验结果表明所提方法能够提升基于光流场的智能轮椅视觉测速精度。     

基于SIFT的小模数齿轮图像亚像素级配准研究

为解决小模数齿轮视觉测量中凸显的工业相机高空间分辨率与大视场相互制约的问题,对轮廓光条件下前景背景对比度过强、局部对比度不足,存在大面积同色区域的小模数齿轮图像亚像素级配准方法进行研究。针对传统基于特征点的图像配准流程在小模数齿轮图像配准中存在特征点数量稀少、正确匹配率过低的问题,介绍了适用于小模数齿轮图像的配准流程;引入直方图均衡化改善图像对比度,丰富灰度色调,增晰图像暗部特征以提升特征点数量和正确匹配率;为了克服传统匹配对提纯算法中阈值设置不准确、参数调整困难及模型不唯一的缺点,结合两倍中误差准则提出全局自适应参数匹配点对提纯方法,保证提纯结果唯一性的同时,其自适应调整判别阈值的方法可避免人为误差进而保证结果的重复性。实验结果表明,利用介绍的方法对图像进行预处理可大幅度提升特征点数量与正确匹配率,取提纯所得平移量的平均值作为配准结果,其正确度和精密度均优于传统算法,针对轮廓光条件下的小模数齿轮图像,配准精度优于0.083 pixel,对于小模数齿轮视觉测量具有实际应用价值。     

基于序列图像特征配准的相机旋转补偿算法

为了解决测量过程中相机沿轴向运动时所产生的旋转引起的测量误差,提出了一种基于特征点的图像配准和最小二乘估计的相机旋转运动精确估计算法。此算法利用序列图像帧间的相关性,通过对相邻两帧图像进行运动分析,由Harris算子进行特征点的检测,然后再基于这些特征点的模版匹配方法对帧间图像进行配准,再根据多个特征点的运动矢量通过最小二乘估计获得相机的运动参数。最后对这些运动参数进一步分析,在计算中将获得的运动参数对相机沿轴的旋转运动进行补偿。该方法克服了测量中相机旋转对图像处理和测量精度的影响,弥补了因相机旋转引起的测量误差大的缺陷,提高了测量精确度。试验和仿真结果表明该方法在帧间旋转角度较小时能够实现对相机沿轴旋转运动的精确补偿,且时实性有待提高。     

一种基于最小均方差的散斑图像配准算法的研究

一种基于最小均方差理论的散斑图像亚像素配准算法,是按线性估计理论推导目标函数的解析解,利用刚体位移模型和散斑图像仿真模型生成5组40帧长斑图像序列,分别在无噪声干扰和加性高斯噪声干扰下对算法进行实验验证。实验结果表明,在无噪声干扰下,图像序列的位移轨迹具有较好的线性度,且系统误差和随机误差较小。在不同噪声水平干扰下,当信噪比为10dB时,该算法失效;而当信噪比不低于20dB时,噪声对配准结果的影响随着信噪比的增加将逐渐减弱。     

面向叶片弯扭变形分析的测量采样方法

针对叶片弯扭变形分析的问题,对等参数、等弧长及等弦高测量采样方法进行了研究.采用以上三种测量采样方法对叶片CAD截面线进行离散,对得到的离散点集进行平移、旋转及加噪处理,作为叶片弯扭变形的截面测量数据;通过采用奇异值分解和最近点迭代相结合的算法,将叶片截面测量数据与计算机辅助设计模型的截面轮廓线进行配准,计算出测量截面线相对于CAD模型截面线的扭转角度和平移量,并得出不同测量采样方法对应的叶片弯扭变形分析的精度.通过基于仿真数据和实测数据的叶片截面模型配准实验及对比分析,总结出一些可用于指导叶片弯扭变形分析的测量采样策略.     

V型推力杆纵向刚度的预测和优化方法

为了预测和优化重型商用车V型推力杆的纵向刚度，通过橡胶试样单轴拉压试验建立V型推力杆中橡胶材料的超弹性本构模型，采用Abaqus软件对V型推力杆的工作过程进行有限元动态模拟。利用Abaqus软件的后处理模块预测V型推力杆的纵向刚度，并根据橡胶层的应变云图分析V型推力杆的纵向刚度与球铰结构之间的关系。分析结果表明，增大球铰塑料层的宽度可提高V型推力杆的纵向刚度，原因是这种结构改变了球铰橡胶层的体积及硫化面积，并阻碍橡胶层向两侧端盖的延展。对原结构及优化方案的样件进行台架试验。试验结果表明，提出的预测及优化方法是有效的，可缩短V型推力杆的开发周期，显著提高V型推力杆的纵向刚度。     

DATA ACQUISITION SYSTEM FOR ARC-DRIVEN HF/DF CHEMICAL LASERS

The article focuses on the development of a data acquisition system (DAS) working in a noisy and hostile environment for an arc-operated hydrogen fluoride/deuterium fluoride (HF/DF) chemical laser. PC-based DAS has been configured using Advantech plug and play modules with fiber link connectivity. This article also focuses on implementation of an orifice-based precise gas flow control system. The plasma arc discharge in an arc heater/generator is essentially employed for inducing thermal dissociation of sulfur hexafluoride SF₆ for production of fluorine atoms, and DAS has been used for performance optimization of the composition of the lasing mixture by independently varying the flow rate, pressure, and temperature of its constituents. Since arc load is complex with high voltage transients and electromagnetic noise, an optical fiber link has been implemented for data transmission. This article also discusses digital output interface circuitry for various electro-pneumatic actuators/solenoid valves. The developed DAS has been used for monitoring and performance evaluation of parameters for 50 kW arc tunnel.     

Novel streak-resolving algorithm for particle streak velocimetry

In this paper, a novel streak-resolving algorithm is proposed for particle streak velocimetry (PSV) to resolve velocity fields for a single image frame with multiple particle streaks. A model streak function, which was based on the temporal integral of the particle image intensity moving along its trajectory during the exposure period, was approximated using a multivariable least-square fit procedure to reconstruct the streak information and the corresponding particle trajectory. Lagrangian tracking was achieved, and the velocities were evaluated by differentiating the resolved particle trajectory with respect to time. Two types of flows, accelerating parallel flow and the rotational flow of Hill’s vortex, were used to generate synthetic streaks for the performance tests. Three types of relative error were defined and used to evaluate the performance of the algorithm in terms of statistical mean and standard deviation (SD) errors. The accuracy of the fitted streak parameters, such as particle image intensity and diameter, were also evaluated and compared. The results reveal that the error and SD were low if the image noise is below 1.0%; for noise levels of 5.0%, the error was up to 10% with an SD of up to 12%. The error and SD of the particle image intensity and particle image diameter for both flow types were also 0%–7% for clean and up to 12% for noisy images. The processing results for experimental streak images of flow past a cylinder reveal that these images can be resolved using the proposed algorithm with a residual mean error of 4.38 and an SD of 9.48. These results suggest that the proposed novel approach can be used to resolve velocity fields with only a single image frame and without expensive hardware for high-speed imaging and thus is suitable for diverse applications.     

XGBoost机器学习在光电编码器误差补偿中的应用

光电编码器检测系统的误差主要受基准光电编码器测角误差、数据采集误差、检测系统同轴误差影响。其中，基准光电编码器的测角误差可进行补偿。因此设计了一种基于极度梯度提升树（extreme gradient boosting,XGBoost）机器学习的算法用来补偿基准光电编码器的误差。经该算法补偿后，静态精度提高了35倍，标准差由3.62″减小至0.13″，最大误差值由5.53″降低至0.39″。与传统的误差反传（back progagation,BP）神经网络算法以及径向基函数（radial basis function,RBF）神经网络算法补偿效果相比，XGBoost的补偿效果更优。XGBoost机器学习算法有效降低了基准光电编码器的测量误差，提高了光电编码器检测系统的检测精度。     

运动背景星空图像小目标运动轨迹提取算法

摘要：对星空观测CCD相机获得的序列图像,在目标运动的同时,相机也由于平台的姿态或位置改变而发生运动,同时,受相机平台不稳定的影响,目标成像的亮度存在缓变,且可能在某几帧图像中成像湮没在背景噪声中,造成目标运动轨迹的不连续现象。针对上述特点,本文提出了一种序列星图中目标的运动轨迹提取算法。首先利用交叉投影方法提取星点,确定包含星点的区域;然后,利用序列图像最亮的一组星点的质心估计星图的全局运动参数,并进行图像匹配,滤除背景恒星;最后,提出一种目标运动轨迹的提取算法。实验结果表明该算法对于空间小目标(≥1pixel)在序列图像中运动轨迹不连续的情况下可以进行准确的运动轨迹提取,具有较强的鲁棒性。     

DT-CWT相关滤波在齿轮箱故障诊断中的应用

根据小波系数的相关分析理论,提出了基于双树复小波变换的小波相关滤波法。该方法根据相邻层小波系数的相关性,通过迭代过程自适应地进行滤波,能够在达到良好降噪效果的同时保留微弱故障特征信息。对降噪后的信号进行希尔伯特包络分析便可准确得到故障特征频率。试验信号分析与工程应用结果表明,该方法能够有效提取强背景噪声下的齿轮箱轴承早期故障特征信息。     

A statistical approach for intensity loss compensation of confocal microscopy images

In this paper, a probabilistic technique for compensation of intensity loss in confocal microscopy images is presented. For single-colour-labelled specimen, confocal microscopy images are modelled as a mixture of two Gaussian probability distribution functions, one representing the background and another corresponding to the foreground. Images are segmented into foreground and background by applying Expectation Maximization algorithm to the mixture. Final intensity compensation is carried out by scaling and shifting the original intensities with the help of parameters estimated for the foreground. Since foreground is separated to calculate the compensation parameters, the method is effective even when image structure changes from frame to frame. As intensity decay function is not used, complexity associated with estimation of the intensity decay function parameters is eliminated. In addition, images can be compensated out of order, as only information from the reference image is required for the compensation of any image. These properties make our method an ideal tool for intensity compensation of confocal microscopy images that suffer intensity loss due to absorption/scattering of light as well as photobleaching and the image can change structure from optical/temporal section-to-section due to changes in the depth of specimen or due to a live specimen. The proposed method was tested with a number of confocal microscopy image stacks and results are presented to demonstrate the effectiveness of the method.     

高帧频CMOS相机对光通信精跟踪系统影响分析

分析了互补金属氧化物半导体(CMOS)相机作为机载光通信精跟踪系统的位置传感器的优势,采用基于CMOS相机与FPGA研制的精跟踪系统,可实现帧频8 800 Hz的图像采集、数据传输、实时图像处理、光斑质心计算以及伺服控制等功能,分析了CMOS相机的噪声、帧频以及光斑质心算法对精跟踪系统跟踪精度的影响,给出了对应的数值分析与实验结果。实验结果表明:CMOS相机噪声对光斑坐标x轴、y轴引起坐标的标准差分别为0.291 9像素,0.120 2像素;当相机帧频从2 200 Hz提高到8 800 Hz时跟踪标准差从1.8降低到0.5个像素;外场光斑质心算法偏差比理想高斯光斑计算结果大8.34-0.71像素。光斑中心算法对跟踪精度影响明显,设计更具针对性的自适应光斑中心算法可以大大改善精跟踪的效果。     

动基座下的运动目标检测

由于动基座下运动目标的检测存在的背景干扰较大,影响运动目标检测精度的问题,本文提出了一种基于傅里叶变换和核函数-灰度统计图的动基座动目标检测算法,以便较大限度地克服光照变化、背景噪声对运动目标检测精度造成的影响。该算法首先将评价函数引入特征匹配块的选取中完成视频图像背景的分块匹配。然后,采用傅里叶变换的相位相关算法估计全局运动补偿参量;逐一计算各图像子块的高斯核函数值,建立核函数-灰度统计图并通过相邻帧高斯核函数值的变化情况判断运动目标的区域。最后,对包含运动目标的图像子块进行图像分割处理,完成动目标检测。实验仿真表明,与传统的运动目标检测算法相比,该算法中评价函数的评价系数α取0.7,帧间图像块相似度阈值T取0.3时,能有效地抑制光照变化和噪声带来的背景干扰,检测出动基座下的运动目标。该算法具有较快的计算效率,能满足工程上的实时性要求。     

公共场所异常声源定位中时延估计方法研究

HB(Hassab-Boucher)加权广义互相关(generalized cross correlation based on HB weighted function,GCC-HB)是常用的时延估计方法,在环境为弱高斯噪声情况下,可获得较为精确的时延估计值用于声源定位。通过分析认为,通常公共场所异常声音是一种短时信号,背景噪声主要为粉红噪声与脉冲噪声,符合分数低阶α稳定分布(fractional lower order alpha-stable,FLOA)。在此背景噪声的低信噪比环境下,GCC-HB方法的时延估计性能急剧下降。为此,提出基于反正切变换的改进GCC-HB的时延估计方法(improved GCC-HB method based on arc tangent transform,ATAN-IHB)。该方法首先对加噪信号采用反正切变换抑制噪声中尖峰脉冲的影响,然后结合每帧的信噪比对HB加权函数进行改变,并由多帧HB加权后的峰值确定出时延估计值。理论分析和计算机仿真结果表明,所提出的方法即使在低信噪比的环境下,也可以获得比较满意的时延估计值,具有一定的实用性价值。