基于ARM+FPGA的宽航道通航船舶吃水检测系统研究

文中提出了一种基于ARM+FPGA架构的可检测宽航道的通航船舶吃水检测系统。该系统利用水下超声波传递同步控制信息解决宽河道的吃水检测难题,并根据通航船舶对水下超声波传输路径的遮挡发生的衍射效应,同时结合实时水位数据,送入上位机分析得出通航船舶的实时吃水量。现场试验表明,该系统具有检测范围宽、安装方便、实时性高的优点,其测量精度2.8 cm。     

基于三位置超声波检测的改进强跟踪 UKF-SLAM 方法研究

针对移动机器人使用超声波传感器检测环境时存在干扰与数据不确定性问题,在分析超声波传感器工作原理和相邻位置检测数据的关联特性后,提出了基于三位置超声波检测的环境轮廓构建方法,利用超声波对室内环境进行建图;再使用改进强跟踪UKF-SLAM将超声波测量数据和移动机器人驱动模型进行滤波融合,得到更准确的位姿信息与地图特征。搭建仿真环境,并通过搭载有超声波传感器的全向轮移动机器人在实验环境内验证。仿真结果表明改进方法与其他算法相比,定位和地图构建的误差降低58.058%。室内实验中,获取环境特征的平均误差降低了50.286 3%,进一步验证了提出算法的可行性与有效性。该方法对机器人同步定位与地图构建有一定参考价值。     

大型椭球类复杂曲面仿形加工点云数据去噪光顺算法

针对装备制造、航空航天等领域中许多高性能要求的大型椭球薄壁类零/部件在仿形加工过程中数据量大、工件表面细微特征复杂的加工难点,提出了一种大型椭球类复杂曲面仿形加工点云数据去噪光顺算法。去噪光顺算法利用S-H-ESD(Seasonal-Hybrid-ESD)算法将点云数据分解,以进行噪声点的识别与光顺,然后利用改进后的双边滤波算法对点云数据进行整体光顺。最后通过实验,以某装备制造现场采集的大型球冠工件点云数据作为实验对象,证明了该算法能够快速有效地进行大型椭球类复杂曲面点云数据的去噪与光顺。     

装配面点云特征增强的去噪算法研究

为了去除与法兰装配面数据点混合在一起的噪声并更好地保留装配面的特征,将装配面点云数据中的噪声分为 2 类。利用空间栅格划分将点云数据栅格化,使用 K 领域搜索的方法筛选出第 1 类噪声点,运用采样点邻域点数统计法删除第 1 类噪声点;采用改进的双边滤波法对第 2 类噪声点进行去噪。通过与各类算法进行比较,实验结果表明,该去噪算法在达到预期去噪效果的同时还可以增加装配面特征的保持度,并且能够避免传统双边滤波在去噪后产生光顺过度的现象。     

多传感器数据融合技术在温度检测中的应用

由于温室空间大且温度分布受多种因素影响等特点,提出了一种多传感器数据融合技术的温度检测系统.并进一步采用格罗布斯准则消除粗大误差,并运用基于均值的递推融合算法对采集的数据进行处理.结果表明,采用这种方法可以有效的消除由于传感器失效引起的误差.     

海底油气管道检测数据采集系统研究

提出压力差驱动爬行器携带漏磁传感器、超声波传感器、里程轮和磁力角传感器对海底油气管道状况及损伤位置数据进行采集的系统方案,采用漏磁和超声波两种信息融合技术,可以确保检测的准确程度.里程计数器和磁力角传感器记录数据可以给出损伤点的位置,对指导现场修复意义重大,并采用ARM嵌入式处理器完成数据的预处理和降噪与压缩存储,运算速度高,功耗低,可以实现远距离海底油气管道的状况检测.     

基于卡尔曼滤波的多温度传感器数据融合系统

设计了一种基于卡尔曼滤波的多温度传感器数据融合系统,其中采用多个温度18B20单总线数字传感器对同一点温度实施监测,对采样结果采用卡尔曼滤波数据融合算法计算得到温度估计值.实测数据仿真分析表明,卡尔曼滤波数据融合算法具有较高的计算精度和容错性,能够明显改善温度估计精度,显著提高测温系统的可信度,并具有实时融合的动态性能.     

基于综合滤波算法与模糊PID控制的温度控制系统

为满足某氮氧化物(NO_x)传感器精度测试系统"传感器温度应维持在750℃以确保测试结果的准确性"的要求,提出了一种综合滤波算法(以中位值、滑动平均、消抖滤波法及平移不变量小波去噪法为基础)用来消除噪声对温度信号的干扰,并辅以模糊自适应PID控制以维持传感器温度在750℃左右。实验证明:该综合算法可消除大部分噪声的干扰,能使传感器温度稳定在750±1℃,满足了检测系统的需要。     

基于微弱回波时域相干平均的船舶吃水测量方法

大型船舶的"超吃水"问题受到关注,实现对大型船舶吃水深度的流动灵活测量很重要。针对现有船载式船舶吃水测量方法的局限,提出了一种基于声呐微弱回波信号识别的船舶吃水深度离船检测方法。在详细分析声波信号在水体中衰减耗散特性的基础上,提出利用时域相干平均提高信噪比,提取船体微弱回波信号特征的方法。设计了实验方案,搭建了小比尺船模吃水深度试验系统,获取了船舶竖直边缘与曲面边缘回波信号,并通过对数据的时域相干平均处理,显著提高信噪比,通过对5组吃水测量结果的统计分析发现,吃水深度测量的最大相对误差为3.3%,精度较高,证明采用时域相干平均法提高信噪比的思路是可行的。     

基于三峡升船机的船舶动态吃水检测系统装置的研究应用

针对目前传统检测船舶吃水方法存在的问题,以三峡升船机现场为应用对象,研究了一种自适应水位变动船舶动态吃水检测系统装置,重点分析了该系统装置的技术原理、系统组成及安装结构形式。该系统装置具有可自适应升降、测量精度高、安装与检修方便等特点。通过对该系统装置的研究与应用,可以快速准确地得到船舶通过升船机上游区域的三维吃水检测信息,保证了船舶过机的安全,提高了通航效率。     

3维仿型数据云处理及数控轨迹生成的研究

提出直接根据单值曲面3维密集测量数据点云进行刀具半径长度补偿，生成刀具加工轨道并有效清除刀具干涉的新算法。同时，提出一套有效数据结构，只扫描一次即可对数据云进行网格划分，对于密集数据云，不用插值，可生成零件表面三角片逼近曲面，用于零件的真实感仿真显示。     

基于点云数据的工件坐标系拟合算法

三维激光扫描技术已广泛应用于工件形位检测领域,为获取和分析相应几何参数,工件坐标系的拟合与转换算法较为关键。依附有限制条件的间接平差模型,提出了一种基于三正交平面的坐标系拟合算法。考虑到线性变换的保角性,通过对点云数据的标准化处理,确保了该算法处理大数据量点云的稳定性。以某零部件检测为算例,验证分析了该算法的可靠性和准确性。     

快速成型技术中分层算法的研究综述

作为快速成型技术中必不可少的环节,根据对零件制造精度和装配要求及效率的侧重不同,多年来多种分层算法已被国内外学者开发出来。在同等加工条件下,根据加工精度要求和层厚变化的不同,将分层算法大致分为等层厚分层算法和适应性分层算法两类。从常用的立体光刻(STL)模型、原始计算机辅助设计(CAD)模型和点云数据3种数据模型入手,简述了两类分层算法的研究和发展;介绍了采用斜边的分层算法、基于区域划分的混合算法、曲面分层算法等先进分层算法;讨论了分层算法中待解决的问题:直接分层算法的文件格式标准和轮廓的精确拟合等问题。最后,总结得出了分层算法未来的研究方向和趋势。     

基于多尺度多特征视觉显著性的海面舰船检测

为了精确地检测到舰船目标,提出了一种基于多特征、多尺度视觉显著性的海面舰船目标检测方法。该方法首先利用多尺度自适应的顶帽算法抑制云层、油污的干扰,然后提取双颜色空间特征以及边缘特征构成双四元数图像进行舰船显著性检测。由于充分利用了双四元数图像,故可对多个特征尺度进行处理,并保证不同尺度特征之间关联性。该方法还利用人眼对不同用大小的图像关注目标不同的特点对图像进行上下采样以避免漏检和检测重叠。在得到显著图后利用自适应图像分割(OTSU)算法确定舰船所在的区域,并在原图上标定、提取舰船目标。在多种海面情况下进行了实验分析,结果表明:该算法可以排除多种干扰,精确地检测到舰船目标,真正率达97.73%,虚警率低至3.37%,相较于他频域显著性检测算法在舰船检测方面有明显的优势。     

基于激光雷达和摄像头信息融合的车辆检测算法

针对摄像头在无人驾驶系统车辆检测中易受环境干扰的问题，通过激光雷达数据和摄像头图像进行融合，提出了一种强鲁棒性实时车辆检测算法。首先，将三维激光雷达点云通过深度补全方法转换为和图像具有相同分辨率的二维密集深度图。然后将彩色图像和密集深度图分别通过 ＹＯＬＯｖ３实时目标检测框架得到各自的车辆检测信息。最后，提出了决策级融合方法将两者的检测结果进行融合，得到了最终的车辆检测结果。在 ＫＩＴＴＩ数据集上对算法进行评估，实验结果表明该算法完全满足无人驾驶车辆所需的强鲁棒性、强实时性和高检测精度的要求。     

点云频域配准的双目双线结构光列车轮对检测

针对单线结构光测量因范围有限以及遮挡等原因而无法检测整个车轮的轮缘及踏面的问题,提出了一种列车轮对双目双线结构光检测方法。该方法采用两组双线结构光传感器进行测量和数据采集。在两传感器产生的点云进行配准的过程中使用截面点云数据还原点云矩阵,然后对其进行傅里叶变换,在计算旋转角度时先进行极坐标转换,最后求取两矩阵的互功率谱,从而得到点云的旋转和平移矩阵。在此过程中考虑到点云噪声的存在,将辛格函数近似代替无噪声的互功率谱傅里叶反变换,从而确定在频域配准时噪声对配准参数的确定并无影响。接着采用相对值比较的算法和主成分分析拟合基准平面,对轮对直径方向进行标定。利用标定值对扫描数据进行处理,得出包括车轮直径、车轮滚动圆径向跳动等对尺寸参数。实验表明:点云频域配准的双目双线轮对检测技术对车轮直径的测量尺寸误差≤±0.05mm,车轮端跳的测量误差≤±0.06mm,车轮径跳的测量误差≤0.04mm。与标准轮对检测数据相比可知,该系统满足轮对检测精度的要求。     

基于激光雷达的无人驾驶系统三维车辆检测

针对无人驾驶系统环境感知中的三维车辆检测精度低的问题,提出了一种基于激光雷达的三维车辆检测算法.通过统计滤波与随机抽样一致算法(Random Sample Consensus,RANSAC)实现地面点云分割,剔除激光雷达数据冗余点及离群点;改进3DSSD深度神经网络,利用融合采样提取点云中车辆语义信息与距离信息;根据特...     

基于数据挖掘和数据网格技术的舰船全寿命信息共享和发现研究

以舰船复杂产品为例，分析了全寿命信息以及与全寿命协同设计及其动态联盟组建过程的相关性。把基于灰关联聚类数据挖掘的数据网格技术应用于设备故障规律的发现，根据舰船全寿命信息共享要求，提出了一个多层次和交叉的、以两个数据网格服务中心为基础的动态联盟共享结构及基于数据挖掘算法的资源和信息发现流程。已开发的原型系统实现了两个数据网格服务中心的信息共享，并用实例验证了用灰色聚类算法来发现某设备的故障规律可行性。     

A comprehensive approach to determining minimum cutter lengths for five-axis milling

Interference detection and avoidance by the shortest cutter for the five-axis milling machining is a critical task. Short tool length increases the rigidity and chatter stability of the cutter. In this research, a new and efficient method of interference detection and avoidance by the shortest cutter is developed. For the specific five-axis machine configuration, first possible candidate parts for the collision are found, which are complete cutting system (spindle, tool holder, and cutter), the work in process model, and the fixture. Spindle, tool holder, and tool are represented by the solid geometry identity of the cylinder, truncated cone, and cylinder, respectively, with the length and diameter as parameters. The surfaces of the work in process model and the fixture model are represented as the point cloud data of the suitable density. The Kd-tree data structure is employed on point cloud data which gives an efficient searching of the potential candidate points for the interference detection with the complete cutting system. All existing methods are able to detect the collision, but they are not capable to remove it with the optimum cutter length. The proposed algorithm has not only the capability of collision detection; it can also remove the collision with the optimum tool length. Other scope of the proposed algorithm is the selection of the tool holder to minimize the overhang tool length.