.NET设计模式在粮食收发业务管理系统中的应用研究

粮食收发业务管理系统在.NET3.5平台上采用了分层架构、单件、简单工厂、策略等设计模式进行设计,不仅满足了基本的粮食收发业务管理需求,同时大大提高了系统的可扩展性和易维护性,缩短同类软件的开发周期,为提高系统的通用性和可重用性提供了一种思路和方法.     

一种共聚焦激光测头轴线位置标定方法研究

针对在非接触式坐标测量机上所用激光测头轴线位置需要标定这一工程需要,通过测量标准圆弧,提出了一种最小距离评价方法,该方法在评价函数取得极小值的时候可以有效标定激光测头轴线的初始参考零位。实验结果验证了该方法的有效性与可靠性。     

一种基于空间直方图的Mean-Shift跟踪算法*

经典的Mean-Shift跟踪算法以颜色直方图为特征对目标进行跟踪。颜色直方图反映的是图像中颜色的组成情况,即出现了哪些颜色以及各种颜色出现的次数。颜色直方图具有旋转不变性、缩放不变性等优点,经常用于图像检索,即通过比较颜色直方图的差异来衡量两幅图像在颜色全局分布上的差异。但是颜色直方图不能反映颜色的空间分布特征,当跟踪目标与背景色颜色相近时可能造成错误跟踪,导致跟踪失败。考虑目标颜色空间分布特征,将空间分布信息融入颜色直方图中,提出了基于空间颜色直方图的Mean-Shift跟踪方法,全面地反映了颜色的整体分布信息和空间分布信息。在VC 6.0上利用新方法和经典Mean-Shift跟踪方法分别对发生遮挡的视频和快速运动的视频进行跟踪,实验结果表明,提出的新方法能够更好地对目标进行跟踪,避免跟踪过程中的目标丢失。     

基于SMO的PMSM磁极位置检测技术

为构造低成本、高可靠性的永磁同步电机(PMSM)无位置传感器控制系统,对基于滑模观测器(SMO)的PMSM磁极位置检测技术进行研究.基于滑模变结构和矢量控制理论设计了滑模观测器,用于估算电机的反电势,并构造了采用锁相环(PLL)结构的磁极位置检测单元.仿真和实验结果表明,所设计的观测器能较准确地估算电机反电势,但存在一定的高频抖振,而锁相环单元能在很大程度上减小高频分量对角度估算的影响,提出的方法能实现较高精度的磁极位置检测.     

一种基于扩展UML的企业应用软件PIM模型

针对UML在企业应用软件建模中可用性差和效率低的问题,提出一种基于扩展UML的企业应用软件PIM模型.通过对企业应用软件特点的分析,建立了一个以业务对象为中心的多视图集成PIM模型,对UML进行扩展,在它的元模型中增加了描述企业应用软件PIM模型中的概念及其之间关系的元类、版型和标记,并采用包对这些概念和关系进行不同视点的划分.基于扩展UML的企业应用软件PIM模型通过业务对象的丰富语义实现了UML中各种图之间基于语义的集成,改善了UML的可用性,提高了企业应用软件的建模效率.结果表明:通过实际案例验证了该模型的可行性和有效性.     

手背静脉识别的图像处理算法

提出了一种手背静脉图像的有效区域提取方法,在获得手背静脉图像的有效区域后,对图像进行增强和平滑处理,采用动态阈值分割算法对图像进行分割,对分割结果进行平滑细化和去除＂毛刺＂处理。仿真实验表明,该算法能够获得失真较小的静脉骨架。     

基于GPU Raycasting算法的矢量/栅格混合绘制研究*

Raycasting体绘制算法由于成像质量高而被广泛应用于体数据的可视化,但当线、面表达的矢量数据和三维栅格表达的体数据同时绘制到同一场景时,由于绘制方法的差异会造成矢量和栅格数据空间遮挡关系不一致。在GPU实现Raycasting算法的基础上,通过矢量和栅格数据先后绘制,采用FBO离屏绘制等技术将矢量数据绘制到深度缓存纹理并在体绘制采样和融合中统一考虑矢栅颜色融合。实验结果表明,该算法在矢量数据非透明模式下能正确处理矢量栅格数据的混合绘制。     

基于SIFT特征点的双目视觉定位

提出了一种结合了SIFF特征点的双目立体视觉定位方法.介绍了对尺度、旋转、视角等变化具有良好鲁棒性的SIFT特征向量,利用SIFT特征向量匹配算法在双目视觉系统采集的左、右图片中分别检测目标、获取匹配的目标SIFT特征点.经过空间匹配点选择、标定点坐标计算等步骤获取左、右图片中具有空间位置一致性的目标标定点,并在摄像机坐标系中恢复目标标定点三维信息.实验结果表明,利用该方法进行目标定位具有较强的适应性.有一定的实用价值.     

长壁综采工作面采煤机定位定姿技术研究

分析了现有的采煤机支架传感定位技术、轨道里程计定位技术、自主定位技术的研究现状及其存在的问题;提出了以采区绝对坐标为参考坐标,采煤机在开采煤层内绝对定位的研究内容;探讨了采煤机定位技术在长壁综采工作面自动化中的作用。     

基于优化异质BP神经网络信息融合的清洁机器人定位研究

清洁机器人的移动定位是个复杂的非线性定位的问题,精密机械结构与路径规划无法补偿定位不精确造成的移动误差,提出一种基于异质RBF神经网络信息融合的清洁机器人定位技术,设计了智能机器人的控制系统、移动系统和感知系统,设计多个位姿传感器后,实时采集位置信息,在主控芯片中使用粒子群优化神经网络技术对多传感器的信息进行融合,计算清洁机器人的位置信息,解决了位置因素非线性强,定位误差大的问题,并且有效提高了神经网络的局部收敛能力;使用机器人多传感器的实验平台测试证明,这种方法下清洁机器人的移动中定位准确率较传统方法提高13%,具有很强的可靠性与实用性。