预制叠合板构件智能化识别与检测方法

预制叠合板构件质量问题是导致施工现场预制构件不能顺利安装的重要因素之一。提出了一种基于机器视觉的智能化检测预制叠合板构件的方法。首先通过预制构件生产线上的摄像系统进行图像采集,然后通过滤除噪声对图像进行预处理,通过Canny算子对边缘特征进行提取,通过Harris角点检测算法对图像内部特征进行提取,并将提取出的信息与已储存信息进行对比。利用该方法对三块预制叠合板试件进行特征识别及分析,结果表明:该检测方法可以识别预制叠合板尺寸信息,识别预留孔洞及预埋件的数量、尺寸及位置信息,对预制叠合板特征信息进行检测,并判断构件是否合格,提高了出厂构件的合格率,从而减少了施工成本,降低了工期延误风险。     

基于卷积神经网络的预制叠合板多目标智能化检测方法

在生产过程中,预制构件尺寸不合格问题将导致其在施工现场无法顺利安装,从而影响工期。为推进预制构件智能化生产的进程,以预制叠合板为例,基于卷积神经网络研究生产过程中的智能检测方法,在生产流水线上设计并安装图像采集系统,建立预制叠合板尺寸检测数据集。通过YOLOv5算法实现对混凝土底板、预埋PVC线盒及外伸钢筋的识别,并以固定磁盒作为基准参照物进行尺寸检测误差分析,实现混凝土底板尺寸、预埋PVC线盒坐标的检测,在降低训练数据集参数规模的工况下保持较高的识别精度。结果表明：该方法可以有效检测预制叠合板的底板数量和尺寸、预埋PVC线盒数量和坐标,并实现弯折方向不合格的外伸钢筋检测,并能降低人工成本,提高检测精度,加快检测速度,提高预制叠合板的出厂质量。     

基于单目相机和多线激光雷达的联合标定方法研究

目的 针对相机和激光雷达之间的外参标定问题,为了减少两者的标定误差,得到更高的标定精度,方法 提出一种基于非线性优化的联合标定方法。首先拍摄不同角度的棋盘格标定板图像,采集足够多数据后利用工具包进行相机内参标定,得到单目相机内参;然后在激光点云和图像中检测标定板的角点特征坐标,激光点云下的角点坐标由提取的标定板点云数据和其几何特征获得,通过拟合出的图形由上至下、由左至右确定图形顶点坐标及标定板行列数,可得到各角点坐标;相机角点特征坐标采用FAST角点检测,利用角点灰度信息确定角点坐标;根据点云检测特征点到图像投影误差构建目标函数,将外参求解转化为最小二乘问题;最后通过基于列文伯格-马夸尔特的非线性优化算法,迭代求解得到最优外参。结果 最终平均标定投影误差为1.29像素,最大投影误差为2.46像素,最小投影误差为0.70像素,标准差为0.57像素。结论 根据标定的外参将点云投影至图像上可知,标定结果较好,并将结果运用到实际场景下视觉和激光雷达融合的SLAM算法中,运动轨迹平滑且与地图保持高度一致,本文方法标定过程简单,不需要棋盘格的真实物理尺寸,满足使用要求。     

一种图像形态学的角点检测改进算法

提出了利用数学形态学对原有跟踪目标图像进行角点检测的改进算法.针对原有算法中检测效果往往受结构元素尺寸大小影响较大,提出了一种利用多尺寸大小的结构元素对目标进行角点检测,将检测结果进行融合的方法.实验结果表明该算法能够准确的找到图像的角点,对噪声起到了有效的抑制.     

结合监督下降优化和显著性的人像质量检测

针对已有社保人像采集系统缺少图像内容智能分析所导致的制卡失败问题,提出了人像质量智能检测算法.首先采用监督下降优化方法算法检测出人脸特征点,然后根据社保人像标准进行尺寸分析.最后采用显著性方法进行背景检测,判断背景是否合格.实验结果表明:该算法可以自动检测出质量不合格照片,解决了上传图像质量太差导致制卡失败问题.另外,结合JNI技术和MVC设计模式完成了该算法和社保业务系统的集成.     

基于点云数据的主成分分析重构表面算法

提出一种基于三维点云数据的主成分分析重建三维表面模型的方法,该方法利用基于主成分分析的动态聚类方法对三维扫描数据进行聚类,进而对点云数据重构一点片,研究在局部利用二维三角网构网技术构建三角网,然后在考虑局部三角网边缘一致性的基础上组合成整体三维表面模型的算法。应用实例表明,该算法能有效地完成重建物体三维表面模型。     

一种自动检测靶板角点的方法

靶板是立靶调炮速度测量系统的重要组成部分,针对传统的角点检测算法不能自动检测靶板角点的问题,提出了一种基于图像处理技术的靶板角点的检测方法。对CCD采集的靶板图像进行自适应平滑滤波提高图像信噪比,达到去除噪声和细节增强的目的,采用迭代式阈值分割算法分割靶板,通过形态学运算对分割后的像素点进行填充,利用连通域分析和链码法提取目标区域轮廓,利用多边形逼近算法对靶板轮廓进行逼近,利用逼近结果检测靶板角点。在CCD分辨率1280×1024,像元尺寸14μm,焦距50mm,测量距离5m的情况下,检测精度小于1.4mm,在立靶调炮速度测量中具有重要应用价值。     

点云表示的旋转体文物碎片的整体特征的估计

从来自旋转体文物碎片中估计出旋转轴,利用轮廓线这些整体特征有助于快速修复文物。这里主要针对常见的旋转体文物,利用文物碎片的三维点云数据,给出估计旋转轴和轮廓线的方法。利用直线几何相关理论计算出整个物体的旋转轴。估计轮廓线算法首先对碎片的三维点云数据进行投影,得到二维的点云数据;然后再采用平方距离最小（Square Distance Minimization,简称SDM）方法用B-Spline曲线拟合这些二维点云数据。实验结果表明估计出的旋转轴和轮廓线能迭到较好的效果。     

装配式地铁站钢板-混凝土空心叠合板受弯性能

装配式地铁站钢板-混凝土空心叠合板具有自重轻、施工方便等优点,有较好的应用前景。本文基于ABAQUS软件对钢筋混凝土叠合板进行有限元分析,并将有限元分析结果与试验进行对比,验证钢筋混凝土空心叠合板有限元分析的可靠性;在此基础上分析预制钢板-混凝土空心叠合板的受弯性能,为装配式地铁车站用空心叠合板提出合理的截面尺寸。研究结果表明:本文建立的钢筋混凝土空心叠合板有限元分析结果与试验结果对比最大相差7.0%;内模厚度对预制钢板-混凝土空心叠合板的极限承载力及刚度影响最大幅度为15.5%。建立的有限元模型可有效的模拟钢筋混凝土空心叠合板的受弯性能;预制钢板-混凝土空心叠合板的合理截面为内模厚度200mm、内模宽度200mm、内模长度500mm;为实际生产和制备提供理论依据。     

点云表示的旋转体文物碎片的整体特征的估计

从来自旋转体文物碎片中估计出旋转轴,轮廓线这些整体特征有助于快速修复文物。本文主要针对常见的旋转体文物,利用文物碎片的三维点云数据,给出估计旋转轴和轮廓线的方法。利用直线几何相关理论计算出整个物体的旋转轴。估计轮廓线算法首先对碎片的三维点云数据进行投影,得到二维的点云数据;然后再采用平方距离最小（Square Distance Minimization,简称SDM）方法用B—Spline曲线拟合这些二维点云数据。实验结果表明估计出的旋转轴和轮廓线能达到较好的效果。     

基于IDA的自复位预制剪力墙抗倒塌能力分析

自复位预制混凝土剪力墙通过预应力筋将分段预制墙片沿竖向拼接形成整体,同时在墙底部设置普通钢筋以增加耗能能力。前期的试验研究和数值模拟结果表明,自复位预制混凝土剪力墙具有损伤破坏程度轻、震后残余变形小的特点,是具有震后可恢复功能的抗震结构体系。为进一步研究该类体系在强地震动输入下的性能,特别是抗倒塌性能,设计了4层和6层原型结构,分别采用自复位预制混凝土剪力墙和传统钢筋混凝土剪力墙作为主要抗侧力构件。通过前期试验结果,建立了可靠的数值分析模型,用于后续倒塌分析。采用44条地震动输入对各原型结构进行非线性增量动力时程分析,并建立各自的倒塌易损性曲线,在此基础上采用FEMA P695标准评估和比较各原型结构的抗倒塌能力。分析结果表明,由于耗能能力略小的原因,自复位预制混凝土剪力墙在罕遇地震作用下的水平位移比传统现浇剪力墙稍大,但其在强震作用后的残余变形则明显小于普通钢筋混凝土剪力墙,即具备良好的震后自复位性能。倒塌易损性曲线的对比表明自复位预制剪力墙的变形能力显著优于普通剪力墙,因此震后损伤破坏程度轻。采用FEMA P695标准的方法对各原型结构抗倒塌能力评估结果表明,作者设计的4层和6层自复位预制剪力墙具有与普通现浇剪力墙接近的抗倒塌能力和地震安全冗余度,满足FEMA P695对结构抗倒塌安全性的要求。     

四边简支带抗剪键双向叠合板的力学性能分析

为研究四边简支带抗剪键双向叠合板的力学性能,进行了该种叠合板的试验,并基于试验结果验证了有限元模拟方法的准确性。通过模拟参数不同的双向叠合板的受力过程,分析了抗剪键剪力分布规律及叠合板的力学性能影响因素,并建立了其屈服弯矩和屈服位移简化计算式。结果表明：预制底板与抗剪键间、预制底板与现浇层混凝土间虽然存在混凝土二次浇筑现象,但整体性仍然较好;竖向均布荷载作用下,抗剪键表现为脆性破坏;只有当抗剪键的破坏数量达到一定程度后,叠合板才发生破坏;结合面间设置为摩擦接触时,随抗剪键行数、列数及横截面面积增加,叠合板的屈服荷载增加,屈服位移减小,当上述3个因素增加至一定程度后,影响不再明显;布置一定数量抗剪键的双向叠合板,现浇层及抗剪键混凝土强度等级、结合面摩擦系数对叠合板的承载力影响很小;建立了带抗剪键叠合板屈服弯矩和屈服位移简化计算式,可供工程参考应用。     

视觉特征深度融合的图像质量评价

针对当前视觉感知特性研究和图像特征评价算法的不足,通过构建视觉多通道神经网络融合预测模型,提出一种视觉特征深度融合的图像质量评价方法. 首先,结合人类视觉系统特性设计直方图统计和奇异值分解2个互补视觉评价算法,进一步对图像各视觉通道的稀疏化梯度信息进行深度处理. 其次,构建BP神经网络融合模型,对各层视觉特征的多通道评价融合分别进行预测. 最后,对3层视觉特征评价从内层到外层逐层地进行深度自适应融合. 实验结果表明,所构建的融合模型有效提高了各种评价算法的指标水平,所提方法优于已有方法.     

层合壁板的二次屈曲

通过有限元增量平衡方程及其迭代形式,应用三角形拟协调元,分析了层合壁板二次屈曲问题。讨论了一次屈曲和二次屈曲的关系,以及屈曲形态,得到一些有价值的计算结果。     

Blind Image Quality Assessment Based on Hybrid Fuzzy-Genetic Technique

A new method for no-reference image quality assessment based on hybrid fuzzy-genetic technique is proposed. Noise variance and edge sharpness level of the restored image are two basic metrics for assessing the performance of the restoration algorithm, then a fuzzy if-then inference system is developed to combine the two metrics to get a final quality score, and the parameters of the fuzzy membership function are trained with genetic algorithms. Experiments results show that the image quality score correlates well with mean opinion score and the proposed approach is robust and effective.     

启发式联合PCD快速降噪算法

基于稀疏冗余表示,并行坐标下降(PCD)是最优秀的降噪算法之一.然而在音频信号处理中,当分割的帧数很大时,PCD的计算负担加重,造成运行时间剧增.该文基于联合稀疏表示(JSR)和同时稀疏近似(SSA),建立一种新的时域框架,并提出了一种启发式联合PCD算法(Joint-PCD).在该框架中,每个音频帧作为一个列向量生成...     

砌体结构房屋加固足尺实验模型数值模拟

对采用外套预制结构加固的砌体结构足尺实验模型进行了数值模拟研究,研究结果表明加固效果良好,加固后原砌体结构的地震响应大大减小.外套结构采用了预制装配技术,包括预制钢筋混凝土墙片、阳台楼板等.其中,预制钢筋混凝土墙片之间采用角钢和抗剪键焊接连接,进行砌体结构横墙加固;在预制墙片和砌体原纵墙之间设置抗剪键进行纵墙加固.基于通用有限元软件ABAQUS对该模型进行了动力分析,分析结果表明,加固后结构纵横墙两个方向的基底剪力绝大部分由外套结构承担,原砌体结构承担剪力得到有效削弱,大大提高了原结构抗震能力.     

旋转体三维有限元网格图的自动生成

介绍了适用于旋转体三维有限元网格图自动生成的一种方法．该方法具有简单、易懂、程序运行效率高、数据准备工作少与能对三维２０节点和１２节点的等参元进行自动生成等特点．当旋转体周向和径向分层且轴向阶梯时，利用节点归一化相对距离判别法，解决了分层或分块时带来的节点和编号的重复问题，对复杂的旋转体三维有限元网格图能一次性自动生成．     

Reduced-reference image quality assessment based on fuzzy classification

Image quality assessment is an important branch in the fields of image processing. It would be employed for calibrating image processing system or algorithms, and be applied for algorithm optimizing and parameter setting. Reduced-reference image quality assessment (RR-IQA) has become to be one of the focuses in image processing fields. Inspired by the fuzzy human evaluation, an efficient RR-IQA framework is proposed in this paper. In the framework, the images are allocated into several fuzzy sets with their degrees of memberships. The natural scene statistics (NSS) in wavelet domain is used for extracting features. After that, a multi-class fuzzy classifier is training for assigning image features into fuzzy sets with their corresponding degrees of memberships. Contrast to the typical RR-IQA methods, the proposed one relates well with the human evaluations and has low computational complexity. The experimental results demonstrate that the proposed framework outperforms the state-of-the-art reduced-reference methods.     

一种RGB模型彩色图像增强方法

为了研究基于全参考图像的RGB模型彩色图像增强方法及其质量的客观评价方法,依据RGB模型彩色图像分解后得到的颜色分量具有相关性的理论,应用基于点处理的灰度图像的灰度变换理论,提出了基于像素值区间变换系数相同的和基于分量的变换系数比例一致的图像增强算法.实验结果表明,提出的算法均可用于一定目的的RGB模型彩色图像的增强,由给出一组基于误差的单位像素的增强质量的客观评价的计算公式计算出的数据可用于彩色图像的增强质量的客观评价,且与彩色图像的增强效果的主观质量评价结果是一致的,可用于彩色图像增强质量的评价.