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1.
针对目前工业CT图像转换为3D打印G代码方法效率低的问题,提出一种基于邻层数据匹配的工业CT图像直接转换成G代码的方法。首先采用Canny算子提取工业CT图像的轮廓,然后处理轮廓分叉问题,实现邻层间几何信息数据匹配,其次进行邻层间轮廓插值以满足3D打印层间厚度要求,从而避免"阶梯效应",最后通过填充编码得到用于3D打印的G代码。使用本文提出的方法,轮毂CT图像转换为G代码的时间为10.5 s,耗时远小于其他间接转换方法;3D打印出的轮毂无"阶梯效应",平均尺寸误差率为0.25%。实验结果表明,该方法不涉及中间格式,转换效率高,转换误差与传统方法相当,适用于具有复杂内腔结构的零件。  相似文献   
2.
介绍了用于角度测量的绝对式光电旋转编码器的编码理论研究概况,具体包括反射式格雷码、矩阵码、m序列码和单码道格雷码的绝对位置编码方法和编码特征。绝对位置编码的发展过程是以唯一性和单变性为基础特性,以单码道性为最终目标进行编码矩阵列数的缩减。目前,编码类型的发展经历了n条码道的反射式格雷码、n/3条码道矩阵码、2条码道的m序列码以及1条码道的单码道格雷码,已经达到单码道的最终目标。由于单码道格雷码编码理论尚不完善,仍依赖搜索获得编码,因此其快速构造方法是未来绝对位置编码理论的发展方向。最后,对近几年发展起来的基于图像传感器的非编码测量方法进行了介绍和展望,该方法是对传统测量方法的颠覆,有望成为光电式旋转编码器的另一个发展方向。  相似文献   
3.
移动互联网时代,短视频的兴起为方言文化的传播提供了新契机.抖音作为"短视频浪潮"中的典型代表应用,以新兴传播方式与特有传播机制,给方言文化提供了灵活有力的发展机遇.本文以"抖音"平台为案例,对短视频时代下方言文化视觉传播的生成机制进行了分析,然后剖析了方言文化视觉传播当前存在的问题,进而提出了相应的发展策略.  相似文献   
4.
高效视频编码(High Efficiency Video Coding, HEVC)的帧间预测部分存在很高的计算复杂度, 为了降低编码时间复杂度, 提出了一种基于深度特性的帧间预测快速算法。首先, 对帧间PU(Prediction Unit, PU)模式进行分类为规则和不规则块; 然后运用本文的方式定义当前CTU(Coding Tree Unit, CTU)的内容复杂程度; 最后对编码深度进行分区为SD(Small Depth, SD)、HD(High Depth, HD)区域, 位于SD区只进行规则的划分方式, 位于HD区根据当前CTU的复杂程度, 对复杂块进行不规则划分方式的遍历, 对简单块只进行规则划分, 从而实现快速编码算法。结果表明, 与HM16.9相比, 本文提出的算法在低时延和随机接入配置下分别降低了28.6%和23.8%的编码时间, 且编码性能不受影响。  相似文献   
5.
为了解决气体绝缘开关设备内部细微缺陷X-DR成像重影雾化、纹理不清晰、易造成误诊断等问题,提出一种基于超分辨率注意力机制改进的气体绝缘开关(gas insulated switchgear,GIS)内部细微缺陷X-DR图像检测算法.该方法以高效亚像素卷积神经网络为框架,引入双层计算机注意力机制SE模块,构成新颖的SE-ESPCN超分辨率网络.通过对GIS设备X-DR图像通道重要程度进行评判,赋予图像卷积层不同的权重,以增强图像故障细节的成像效果.实验结果表明:SE模块与亚像素卷积神经网络的融合,不仅保障了GIS设备故障区域成像的实时性,而且算法输出的高分辨率X-DR图像缺陷细节清晰可见,便于观察,提高了工作人员对缺陷检测的效率与准确性,为实际工程中GIS设备X-DR成像系统改良提供了一定的参考.  相似文献   
6.
为解决太赫兹(Terahertz,THz)图像内泊松高斯混合噪声导致芳纶纤维蜂窝材料脱粘缺陷轮廓检测精度低的问题,基于Anscombe变换与小波阈值法构建了THz图像降噪模型。高斯噪声方差为降噪模型的必要参数,但实际THz图像噪声分布未知,且噪声与纹理在高频混叠,给方差准确估计提出了挑战。为此,首先以样件纹理几何形状为先验信息,构造Benzene-ring算子去除THz图像纹理,使其小波域高频分量中仅含有噪声;然后提出改进的Logistic混沌映射提高样本集的多样性,以训练Elman神经网络准确建立高频分量与高斯噪声方差间映射关系;最后依据噪声方差估计值,基于Anscombe变换将泊松高斯混合噪声转化为高斯噪声,并利用小波阈值法与Anscombe逆变换得到了最终THz降噪图像。仿真与试验结果表明,所提出的方法降噪效果最佳并有效提高缺陷轮廓检测精度,相比于高斯滤波、小波阈值以及非局部均值法,平均梯度指标分别提升12%、33%、9%,缺陷面积绝对误差分别降低234 mm2、304 mm2、263 mm2。  相似文献   
7.
针对现有异常检测方法忽视异常事件发生概率小而造成虚警这个问题,基于高斯过程回归(GPR)的框架,将GPR核函数非参数化所具有的灵活性与深度神经网络的结构特性相结合,并将卷积神经网络封装在GPR的核函数中,以同时实现异常检测任务中特征提取和检测两个步骤。在测试阶段,相对于训练样本集的后验概率的对数似然较小的被判定为异常。方法在一个模拟数据集和一个完全真实的数据集上进行了实验验证,实验结果证明所提出的方法在两个数据集上分别达到了83.9%的帧级AUC和34.4%的帧级AUC,在性能上达到了现有技术发展水平。  相似文献   
8.
为克服传统融合方法对灰度相关性较弱的红外与可见光图像融合存在的不足,提出一种基于 非下采样轮廓波变换(NSCT)与引导滤波器的融合方法。利用NSCT对源图像进行多尺度多方向分解,分离出包含在不同频带内的特征信息,得到一个低频近似图像和多个高频方向细节图像;局域窗口加权平均能量和改进拉普拉斯能量分别作为低频近似图像的活性测度,构造显著特征图对近似图像进行加权平均,以解决能量保持和细节提取两个关键问题;在方向细节图像中,基于活性测度取大规则获得决策映射图,将源图像作为引导图、决策映射图作为输入图像进行引导滤波,得到权重分配图,对方向细节图像进行加权平均,降低噪声的敏感度。对融合后的近似图像和方向细节图像进行NSCT逆变换,得到最后的融合图像。采用多组红外与可见光图像进行融合实验,并对融合结果进行客观评价。实验结果表明,该融合方法在主观和客观评价上均优于已有文献的一些典型融合方法,如基于两尺度分解的引导滤波融合方法、NSCT域内稀疏表示融合方法、基于像素显著性的交叉双边滤波融合方法、基于深度学习的卷积神经网络融合方法、基于显著性检测的双尺度融合方法,可获得更好的融合效果。  相似文献   
9.
针对传统消防管理系统中存在的数据管理模式单一、数据反馈不及时、直观性不强等问题,提出了一种融合BIM技术和物联网的消防安全数据管理方法.该方法利用传感网络实时监测室内消防数据,将消防数据与BIM模型相结合,实现在三维模型中的数据可视化,同时配合视频监控中的图像信息实现传感数据监测、三维场景查看、视频监测融合的动态场景化消防数据综合管理.论述将消防安全数据管理方案用于建筑运维阶段的方法.通过将BIM模型与LoRa技术相结合做出了便于消防管理人员实时监测室内火灾情况、了解火灾发生地周围建筑布局的开发设计.  相似文献   
10.
采用风景园林学与人工智能的跨学科研究方式,开发了一种将深度学习模型——生成对抗网络(Generative Adversarial Network,GAN)用于风景园林平面图用地识别与图像渲染的新应用场景。以325张细致标注的平面方案图建立用于深度学习的数据集,训练循环生成对抗网络(CycleGAN)实现平面图不同用地类型地块的提取任务,以及平面色块图到色彩肌理图的渲染生成。进一步从图片质量、正确规范性和色彩表达等方面评价模型的识别与渲染结果。该训练模型有潜力被应用于风景园林案例的用地类型分析及平面渲染,帮助设计师提升分析及制图效率。  相似文献   
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