基于辅助装置的多视点云精确配准方法

针对反求工程中的点云数据匹配问题,提出基于辅助测量信息位姿特征的点云模型匹配方法。设计特定辅助装置,在产品测量时获取辅助测量信息。采用连通性分析方法分割辅助测量数据,根据离散数据的微分属性分割辅助测量信息中的特征数据,提取统计特征构建位姿特征,对齐不同视角的位姿特征,实现点云数据的匹配。根据辅助测量信息进行配准,完全规避产品测量数据质量差的影响。实例验证表明,该匹配算法稳定、可靠,不需要初值和迭代运算,可一次获取全局最优解。     

融合全局逼近与局部精化的协同优化方法

针对标准协同优化方法存在对初始点选取敏感、优化结果易收敛于局部最优解等问题,通过对松弛因子法特点的分析,给出了一种综合应用固定松弛因子和动态松弛因子方法,融合全局逼近与局部精化的改进协同优化方法,并将Kriging近似模型引入到改进的协同优化方法中,减小了迭代计算量,提高了优化效率,可快速精确地收敛到全局最优解处.通过汽车盘式制动器的优化设计,验证了本文方法的有效性与稳定性.     

基于局部泊松曲面重建的点云刚性配准方法

为兼顾点云配准精度与收敛速度,提高配准过程收敛的稳定性,提出一种基于局部泊松曲面重建的点云刚性配准方法。该方法基于曲面局部样本重建泊松曲面并将其作为配准参考曲面,以采样点至参考曲面的最近点作为匹配点,将匹配范围由曲面局部样本扩大为该样本所拟合的曲面域,提高点对匹配精度。同时,基于所重建的泊松曲面计算配准误差,消除采样误差对配准过程收敛判定的延迟影响,加快配准过程的收敛速度。在配准过程中,通过调整因子调节匹配点在曲面域的匹配范围,增大点对在配准误差偏大情况下匹配的概率,提高配准过程收敛的稳定性。试验表明,该方法在保证配准精度的同时可显著减少收敛时的迭代次数,配准过程收敛于全局最优的稳定性更高。     

基于仿射不变量的长基线立体匹配

为了实现长基线图像特征点的立体匹配,提出了一种新的基于特征点仿射变换不变性的匹配算法.通过对仿射变换矩阵进行奇异值分解,利用旋转角度和尺度变换因子来估计仿射矩阵的合理初始值,加快匹配算法的收敛速度,避免搜索可能收敛于某一局域极小值或发散.另外,通过估计特征点的外极线几何关系和局部运动矢量消除错误匹配.     

面向零件轻量化设计的自适应动态Kriging模型及应用

机械零件轻量化对提高装备运行性能、降低成本具有重要作用。针对传统基于Kriging模型的全局优化方法在处理零件轻量化问题时,收敛速度慢、优化效率低、精度差等问题,提出一种自适应动态Kriging模型。采用复相关系数R2检验实现Kriging模型的全局动态更新,以Pareto解中各目标函数最小值为特征点,通过特征点加权计算理想特征点位置,在理想点附近选取可行解完成样本局部更新,实现Kriging模型的动态自适应性。以数值算例和FT(N)-2800注塑机模板为例,验证了所提方法的有效性。     

混沌在机械优化设计中的应用

牛顿优化技术是机械优化设计中一种常用的优化技术,由于其本身的局部收敛性对初始点较为敏感,要求初始点充分接近全局极值点才能收敛.把牛顿优化技术与混沌优化搜索相结合,提出一种混合优化算法,利用混沌搜索方法使牛顿优化技术跳出局部最优解,达到全局最优解,数值试验表明了该算法的有效性和正确性.     

一种基于不确定性测量点的机翼位姿计算方法

以水平测量数据为基础,将机翼精加工位姿评估问题转化成一个三维空间内点集一自由曲面的配准问题,提出了基于迭代最近点（ICP）算法的机翼精加工位姿计算方法。通过重复进行“确定最近点集一计算最优刚体变换”直到表示正确匹配的收敛准则得到满足的过程,实现了不确定性测量点下的位姿计算,较好地解决了各测量点因精度不同或优先匹配点问题而导致的位姿评估偏差。     

基于动态阈值神经网络模型的Flow Shop排序研究

根据神经元的动作特征，提出了一种基于动态阈值的神经网络模型，用于求解Flow Shop排序问题，研究表明，这种模型能简化网络运行的中间过程，修正二值输出函数的性能，模型复杂性的降低使收敛速度和有效性得到了较好的改善，模型具有的模拟退火效果使系统跳出局部最优而收敛于全局最优的可能性增大。     

基于极大极小代数法的最优调度方法

阐述了将制造系统生产排产的实现算法与优化调度的算法结合起来的一种方法.提出极大极小代数法,建立与工艺路线矩阵和设备-零件加工时间矩阵相容的自动排产机制,从中产生性能函数,作为优化调度的目标函数.优化调度的算法是改进的模拟退火法,通过设立改进解变量,保留已经出现过的最优解,同时利用随机生成的迭代解跳出局部最优,最终结果收敛于全局最优或近似全局最优.并以算例说明.     

一种改进的基于互信息和梯度特征的图像配准方法的研究

基于互信息的配准方法广泛应用于医学图像的配准，但当两幅待匹配图像重叠部分较少或图像包含的信息不够充分时，配准目标函数会出现较多的局部最优解而影响匹配精度。本文构造了新的配准目标函数，在互信息的基础上引入图像梯度信息，使两者相互补充，减少了目标函数中局部最优解的数目，突出了全局最优解。本文还设计了一种新的基于单纯形的模拟退火优化算法，该算法能以较大的概率迅速搜索到目标函数的全局最优解，以获得较满意的配准结果。本文使用该方法对二维医学图像进行配准，实验结果表明，该方法配准速度较快、精度较高，是一种有效的配准方法。     

基于FAST特征提取的指静脉识别

现有的指静脉识别方法通常以包含静脉分布的灰度图为对象进行算法设计。但由于采集装置的局限性,光照强度的不确定性,手指血管周围组织的复杂性等,原始图像即使经过图像预处理过程,得到的灰度图中依然会存在不规则的阴影和非静脉特征,这可能使得被提取出的静脉特征不具有很好的代表性和区分性,从而降低识别结果的准确性。因此,本文提出以包含指静脉分布的二值图为对象进行算法设计,从而在识别过程中尽可能减少非静脉因素的干扰。在特征提取上采用了适于二值图特征点检测的加速分割测试特征提取算法,提取出静脉纹理边缘中符合要求的像素点作为特征点,进而对检测到的特征点进行向量化描述。同时为了提高匹配的精度,提出了基于圆形邻域的匹配算法,使用加权匹配距离描述图像之间的相似程度。采用山东大学公开的手指静脉数据库进行算法性能测试,平均识别率为0.993,等误率为0.0196。上述结果证明了算法的有效性,为指静脉识别算法设计提供了新的思路。     

零件的设计模型向毛坯模型转换技术研究

为了实现CAD／CAPP／CAM的集成，提出了一种由设计模型向毛坯模型转换、进而向制造模型转换的思想。文章重点研究了由设计模型向毛坯模型转换的技术。具体研究了毛坯模型的定义与生成技术，包括毛坯建模、毛坯模型的生成、切削区域的定义、分解性实体几何造型思想，以及结构实体几何特征模型向分解性实体造型的转化。还研究了设计模型向毛坯模型转换的实现方法。给出了实现这一转换的具体步骤为：识别零件表面、余量补偿、体加工面的识别和立体形状的构建、采用半空间法构建被移去的体特征和偏移量补充。     

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。     

面向反求工程的特征识别技术的研究与实现

论述了基于层析数据的面向反求工程的特征识别技术及实现方案。其特征识别过程分 2步进行 ,即层轮廓线特征识别和相邻层轮廓匹配。依据曲率及曲率的变化规律确定轮廓特征点和线段组成 ;引入轮廓编码技术、相邻轮廓变化域以及截面面积、形心、惯性矩等参数完成相邻轮廓的匹配。采用分段特征识别的方法构造特征体素 ,用CSG和B Rep混和建模方法构造三维CAD模型。     

基于AHP与IFS的单件生产模式下制造需求与资源匹配算法

针对复杂大型装备的单件生产模式产品规格繁多、结构复杂且个性化强、工艺变更频繁且难以标准化、工艺编制难度大、加工周期长、对资源能力依赖严重等特点,以及制造服务提供企业在订单阶段难以对客户需求与当前制造能力的匹配度进行正确、快速预判等问题,提出了基于零件特征的单件生产制造需求和制造资源能力模型。引入基于层次分析法与直觉模糊集的特征工序矩阵与设备资源能力矩阵匹配算法,计算零件需求和资源的匹配度,实现订单阶段的用户需求和制造资源的快速匹配,最后通过企业实例验证了该方法的有效性。研究结果有助于提高单件制造企业的订单评估质量,降低接单风险,增强企业的竞争力。     

基于视差与基线距相关三目立体匹配法

采用统计过程控制方法对二维图像特征点区域定位，并提取二维图像特征点。避免了提取二维图像特征点时，根据被处理图像的先验信息，利用试探方法确定阈值的局限性。在立体匹配时，将灰度相关系数小于最大灰度相关系数一定范围内的特征点作为灰度相关复峰初始匹配特征点集合。根据由正确匹配特征点组成的视差矩阵与对应的基线距矩阵存在极大相关性，从灰度相关复峰初始匹配特征点集合中确定唯一匹配特征点。通过对外形复杂的实际物体及已知精确三维坐标的标准工件的三维重建，证实了文中所提方法的有效性和可靠性。     

逆向工程中基于属性邻接图的加工特征识别

为了提供逆向工程系统和CAx系统集成的直接通道,提出了针对点云数据建立属性邻接图的算法,并利用属性邻接图实现加工特征自动识别.首先利用模糊c-均值聚类方法对点云进行分区,将分区后的面片进行曲面类型判别和几何参数提取.设计了建立面片之间邻接关系和判断相邻面片之间凸凹性的算法,从而建立零件的属性邻接图;对零件的属性邻接图进行分解,遍历分解后的子图形成特征子图,将特征子图与特征规则相匹配,从而实现加工特征自动识别.实验结果证明了该算法的有效性.     

基于快速视网膜局部特征的遥感图像目标识别

针对目前航天遥感图像信息复杂、数据量大,导致目标识别中特征检测准确度低、特征匹配识别时间长的问题,提出了一种基于差分加速分割角点检测算法(AGAST-Difference)和快速视网膜关键点描述算法(FREAK)相结合的目标识别方法。在特征检测阶段,建立AGAST-Difference特征检测算子,将尺度空间理论融合到加速分割角点检测算法(AGAST)中,生成具有强仿射不变性的特征点;再利用简化的FREAK采样模型描述局部特征,并构建二进制特征向量,通过计算向量间的汉明距离,完成特征匹配及目标的快速识别;最后选用美国Quick Bird卫星的遥感图片进行验证,实验结果表明,所提特征检测算子仿射不变性能较强,不仅提高了检测的可重复率,而且特征描述符区分性较强,平均匹配正确率提高了9.91%,识别用时仅为35 ms。该方法识别效率高、速度快,能够满足遥感图像实时识别的需求。     

基于灰相似关系和多维关联约束的新产品初始配置方法

为了解决新产品开发策划中将目标新产品概念模型中的结构化功能技术特性快速转化成新产品初始结构配置的问题,建立了多维关联约束的零部件资源库模型,针对分解后的新产品功能技术特性要求,根据零部件灰相似关系从零部件库查找出对应匹配或近似匹配的候选实例,按照零部件对产品总体功能技术作用的重要度排序,通过多维关联约束驱动和迭代匹配,逐步形成各零部件的总体候选方案,并根据综合匹配度确定最终匹配方案及其待改型设计和新设计的零部件。最后,通过一个实例对所提出的方法进行了验证。     

基于单目图像序列的铸件三维重建方法

为了实现基于机器视觉的铸件毛刺自动检测与识别,提出了一种基于单目视觉的铸件三维重建方法。利用单目相机对目标进行无标定多角度旋转拍摄,获得一组单目图像序列;运用“两步匹配法”优化相邻图像特征点的匹配,剔除大量误匹配点,提高特征点匹配效率。对三维重建的点阵进行泊松表面重建,细化了铸件三维表面的细节。实验结果表明,该方法装置简单,无需对相机与目标的相对位置进行预先标定,能有效地恢复铸件三维表面的细节特征。该方法适用于机械加工环境下零件的三维表面重建。