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.     

截面线数据点排序算法研究与应用

提出一种截面线数据点排序算法,该算法计算截面线数据点的最小包围多边形,将截面线数据点依据边长差最小原则插入到最小包围多边形中,形成包含所有数据点的多边形,顺序连接该多边形各顶点,实现对截面线数据点的排序.实例证明,该算法稳定、准确,可有效提高截面线数据点的排序效率.     

基于相频空间稀疏性快速估计发光二极管灯点参数

为了得到每个发光二极管(LED)灯点对某些目标位置的贡献量,以便获得、记录或重现特定的LED照明模式,本文对控制LED灯点的脉宽调制波形(PWM)的参数(振幅、频率偏移量、相位延迟)估计问题进行了研究。首先,将频率偏移-相位延迟空间离散化成网状格点空间,根据测量到的数据在格点空间具有稀疏性的特点建立了稀疏模型。然后,基于该稀疏模型,利用正交匹配追踪算法(OMP)用很少的采样点快速地重建出未知参数。最后,采用逐级迭代细分网格技术优化稀疏模型以便有效地抑制估计误差。实验结果表明,本文方法仅使用相当于奈奎斯特采样定理要求的27.5%的采样点即可准确地重建未知参数,从而快速估计LED灯点的参数。在理想情况下,本文算法的均方根误差小于068%。另外,不同噪声条件下的对比实验说明该算法在信噪比大于20 db时鲁棒性较好。     

截面测量数据的B样条曲面拟合

针对激光扫描仪测量得到的截面型数据,提出了对截面线重新采样的方法,分析了重采样数据拟合曲线的误差,及平方误差随重采样比例变化的规律,从而通过控制误差来确定重采样数目.构造插值于截面数据点的非均匀B样条,再对其进行相同数目的采样,得到了呈矩形分布的点阵,采用双向平均积累弦长参数化方法确定、方向节点矢量,用插值的方法进行曲面拟合.此种方法不仅避免了对轮廓线进行相容性的处理,而且减少了模型数据量,提高了曲面重构的效率.     

机器视觉技术中一种基于反对称矩阵及RANSAC算法的摄像机自标定方法

介绍了一种摄像机自标定方法,该方法通过匹配的特征点建立标准矩阵后,利用反对称矩阵的性质,将标准矩阵表达式分解成6个约束方程,通过其约束关系得到摄像机内外参数。同时采用了RANSAC算法从检测到的特征点中排除奇异的特征点,对数据集进行筛选,以此提高匹配点的准确度和标定的精度。实验表明该方法能根据真实视频获得摄像机内外参数,能够较好的应用于机器视觉领域。     

逆向工程中点云孔洞填充算法的研究

提出了一种新的孔洞光滑填充算法。该算法首先从孔洞周围已有的点云数据中提取采样点,对得到的采样点进行插值拟合得到拟合曲线,然后离散曲线形成点列,补充到空白区域,较好地解决了使用曲线插补方法实现散乱点云数据中孔洞光滑填充问题。由于避免了使用参数曲面对散乱数据点云进行插补,该方法可以应用于具有复杂曲面形状的点云。     

基于改进最小平方中值算法的基本矩阵估计算法

针对基本矩阵的估计问题,为了消除误匹配点对和高斯噪声的影响,本文提出了一种估计基本矩阵的改进算法——基于遗传算法的最小平方中值算法,该算法是在最小平方中值算法中引入遗传算法,克服了传统鲁棒算法中对内点集的数据等同处理问题,利用遗传算法的全局优化特性,通过遗传算法对最小平方中值算法所得到的内点集合进行筛选,利用选取的8个匹配点对来估计基本矩阵。通过实例仿真表明,该算法在误匹配点对和高斯噪声存在的情况下具有更好的鲁棒性和精确性。     

基于UG与MATLAB的风机叶片建模方法研究

通过UG实体建模绘制出风机叶片翼型的样条曲线,在曲线上拾取关键点并进行分析和处理,再利用MATLAB对点坐标进行图形变换,得到相应坐标。将数据导入UG,利用UG的样条曲线功能建立各截面的翼型曲线。最终通过扫掠截面线和所建立的引导线建立风机叶片的三维实体模型,为风机叶片的深层次研究打下基础。     

基于极曲线几何和支持邻域的鱼眼图像立体匹配

提出了一种基于极曲线几何和变支持邻域的立体匹配算法来解决鱼眼立体视觉中图像变形导致的极曲线求取和匹配代价计算问题。首先,对鱼眼相机进行标定并获取相机的相关参数;针对鱼眼镜头的畸变问题,根据鱼眼镜头的优化投影模型推导出系统的极曲线方程,并利用得到的极线方程确定对应点的搜索范围。然后,根据同源像点在左右图像上的位置关系确定各中心像素点的支持邻域,并计算出不同视差条件下该支持邻域在另一幅图像上的对应支持邻域,利用获取的支持邻域计算出各点的匹配代价。最后,利用WTA(Winner Takes All)策略选取最佳匹配点得到最终的匹配结果。基于提出的极曲线和支持邻域对两组鱼眼图像进行了匹配实验并与传统方法进行了实验对比,结果表明:提出的方法的匹配准确度比传统方法分别提高了4.03%和4.64%。实验结果验证了极曲线的应用加快了匹配速度并减少了误匹配;支持邻域的使用使其对匹配代价计算的准确度优于传统方法。该算法满足了鱼眼图像立体匹配对信息获取速度、准确度和数量的要求。     

基于图像识别的齿轮尺寸测量研究

为解决传统工业测量中,齿轮参数尺寸测量方法过于繁琐的问题,利用数字图像处理技术对其进行检测,提出了一种基于圆投影分割的齿轮参数尺寸检测方法。该方法首先通过图像预处理得到细化的齿轮轮廓,使用改进随机采样算法找到齿轮中心;然后利用轮廓点和图像中心点连线与所建立的图像坐标系正向X轴所成角度和两点距离的映射关系,建立新的极坐标系,并对齿轮进行圆分割,记录新坐标系中峰值点个数和峰值点纵坐标,这2个参数分别对应齿轮齿数和齿顶圆半径;最后利用齿顶圆半径与齿数、模数之间的关系式,求出模数,从而求出齿轮其他尺寸。实验结果表明,用该方法检测齿轮参数尺寸,检测速度快、精确度高,具有较高的实用价值。     

曲面笔式加工刀位点曲线的实时拟合

针对曲面高速高精度加工问题,给出一种刀位点轨迹实时生成算法。该方法的实现包括曲面上离散刀触点的生成和基于三次非均匀B样条曲线的刀位点轨迹实时高精度拟合两部分。第一部分,由导动曲线和刀触点轨迹的运动学关系,通过计算导动曲线参数,间接得到投影在曲面上的离散刀触点;第二部分,通过合理参数化、构建模长因子等实现刀位点参数曲线的分段实时拟合。仿真实例表明该算法简单易于编程,曲线拟合精度高,适用于自由曲面笔式加工中刀具路径计算与生成,从而满足复杂曲面高性能数控加工需求。     

基于角点匹配的密封条截面图像分块配准算法

分析了汽车密封条传统检测方法的不足,针对现有方法无法测量的分块整体形变密封条,提出了一种基于角点匹配的轮廓分块配准算法。配准算法首先利用支持邻域求取轮廓角点,再利用分块角点匹配求取每块的仿射变换初值,最后利用基于最小二乘的搜索策略获得最佳配准效果。本算法在密封条存在较大分块形变时可实现有效测量,具有省去夹具装夹、节约测量时间和成本的优点。通过大量的实验证明,该方法的快速有效。     

支撑点扩展快速立体匹配方法的设计与应用

为精确构建计算机立体视觉中的视差图,提出了一种快速全局优化匹配算法。该算法采用吉布斯随机场模型描述空间点与其邻域之间的关系,由改进的Graph Cuts方法对空间点的邻域进行匹配来获取场景的致密视差图。首先,计算出一组具有明确匹配关系的稀疏匹配点,将这些匹配点命名为“支撑点”;然后,对每一个支撑点的邻域进行扩展,采用改进的Graph Cuts全局优化算法计算扩展后的邻域空间的匹配关系,并将满足一定匹配度的邻域点设置为新的支撑点。最后,重复上述步骤并逐级扩展,直至扩展出的匹配空间覆盖整个视图,进而获取待匹配图对的致密视差图。实验结果表明,该方法不仅对不同场景视差图的质量具有良好的一致性,而且匹配速度较快(匹配时间约为0.8~1.2 s),大大高于其他传统的全局匹配算法。为体现本文算法的实际应用价值,以Smart Eye Ⅱ立体视觉试验台为测试平台,对真实场景进行了视差图构建,取得了良好的试验效果。     

基于 RANSAC 的视觉里程计优化方法研究

针对图像特征产生误匹配影响基础矩阵计算,导致同步定位与地图构建(SLAM)视觉里程计估计精度差的问题,提出一种基于随机抽样一致(RANSAC)的视觉里程计优化方法。该方法首先通过最小距离阈值法对初始匹配集粗滤除,再采用RANSAC计算图像间相对变换关系,若符合变换关系为内点,内点数最多的迭代结果为正确匹配结果;然后计算图像间单应变换并利用其计算基础矩阵,采用对极几何约束确定内点,得到具有最多内点的基础矩阵;最后采用TUM数据集从特征匹配与基础矩阵计算两方面进行优化算法效果验证。结果表明,该算法可提高运行效率且有效去除误匹配特征点,使匹配正确率提高7.7%,基础矩阵估计算法在提高基础矩阵计算精度的同时,内点率也提高了3%,算法为提高视觉里程计精度估计精度提供了理论基础。     

基于链码的空间曲线匹配方案

提出了一个基于链码的空间曲线匹配方案,其中包括空间曲线角点检测、空间曲线重建及匹配的算法思想.这一方案的一个显著优点是基于一次数据处理便可以完成整个匹配任务,从而可以快速高效地给出匹配结果.方案的另一个优点是采用了尽可能简单的数据运算形式,直观可靠,有利于算法的程序实现.在二维情形下由该方案可以得到平面曲线的匹配方法.     

基于弧长参数的Akima刀位轨迹拟合算法研究

在数控加工中,通常用小线段表达刀位轨迹,往往会导致刀位点庞大且轨迹不平滑。基于Akima曲线具有光顺连接且端点连接处保证G1以上连续等特点,将刀位点拟合成Akima样条曲线,提出了基于弧长参数的保凸Akima拟合刀位轨迹算法。该算法分为刀位点搜索和拟合两个阶段：首先利用拟合刀位轨迹的误差测试（双弦误差测试和弦切误差测试）约束,获得该段的首末刀位点;然后在该段内根据首末刀位点计算切线矢量,用弧长信息对刀位点参数化,生成一段Akima样条。利用UG软件生成了内含75个刀位点的鞋底模型,通过MATLAB编程和仿真实验,设置不同测试阈值,对比了弧长参数化Akima曲线与节点参数化Akima曲线、NURBS曲线之间的拟合效果,验证了算法的有效性。     

一种点云数据的区域分割方法

在曲面重构中，由于激光法测量的数据密度比较大．而实际的曲面模型往往含有多个曲面几何特征，也即是由多张曲面组成的，如果利用“点云”数据直接进行拟合，则造成曲面模型的数学表示和拟合算法处理的难度加大，甚至无法用较简单的数学表达式描述曲面模型。提出了一种基于数据点曲率变化区域分割方法，该算法原理简单、易于理解和编程。详细地描述了该算法的基本原理和处理过程。     

基于CenSurE star特征的无人机景象匹配算法

针对传统局部不变特征的景象匹配算法冗余点多、实时性差、抗几何变换不突出的情况,提出基于CenSurE-star的无人机(UAV)景象匹配算法。首先采用Cen Sur E特征星型滤波器(CenSurE-star)提取基准图和实时图中的特征点,并生成FREAK二进制描述符;然后将汉明距离作为特征点的相似性判定度量,采用K近邻距离比值的方法提取匹配点对;最后利用基于RANSAC的定位模型得到空间几何变换关系,实现图像匹配并获取定位点经纬坐标。算法性能评价实验表明,本文算法不仅相对于SIFT、SURF、ORB算法,对各种变换具有更好的鲁棒性,而且相对于改进的SIFT、SURF算法处理时间有更大程度的缩短,算法定位误差在0.8个像素内,尺度误差在0.02倍内,旋转角度误差在0.04°内。基于算法进行外场飞行实验,实验证明算法定位精度较高,可以适应地貌信息较少的环境,并能满足无人机视觉辅助导航的需求。     

复杂曲面特征线自动提取技术研究

复杂曲面零件的几何模型重构是逆向工程的研究重点之一,由零件表面的数字化数据提取特征线是构造几何模型的重要步骤。针对由CMM获取的三维数据“点云”,提出了基于扫描线的三维分层式方法实现特征线的自动提取,提出了基于局部增量网格扩张的三维散乱数据三角剖分算法,实现任意曲面尖锐棱线的自动提取。实践说明,通过该算法得到的复杂曲面的边界线能够满足模型重建的工程需求。