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在深入分析以往旋翼桨叶共锥度测量手段的基础上,提出了一种基于全景视觉技术的旋翼共锥度测量的新方法。由全景图像球面还原算法原理,推导出了一组用于计算桨叶锥度差的逆投影公式。利用同步电路控制摄像机拍摄实现了对目标桨叶的实时提取,并对全景图像的解算方法进行了相应研究。应用脉冲耦合神经网络(PCNN)对全景图像进行初次分割,重点介绍了在此基础上结合区域标记法对桨叶图像进行特征提取的过程并取得了很好的识别率。实验结果表明,该测量方法对于桨叶锥度差的计算具有较高的精度,可以应用于未来的实际生产过程。 相似文献
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受限机械臂的自适应小波滑模位置/力混合控制 总被引:1,自引:0,他引:1
针对终端运动受约束的机械臂位置/力混合控制问题,提出了一种自适应小波滑模控制算法.该控制方案将滑模控制的鲁棒性及自适应调整能力与小波神经网络相结合,根据坐标变换得到降阶位置/力模型,针对降阶模型采用小波神经网络在线学习系统未知动力学模型中的非线性部分,同时引入滑模控制自动调整小波网络权值参数,从而对神经网络的固有逼近误差进行有效补偿,达到期望的跟踪性能.二自由度机械臂的仿真结果表明该控制器能保证系统快速有效跟踪指定参考信号. 相似文献
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针对红外与可见光图像融合过程中红外热目标不突出、纹理及边缘细节易缺失等问题,提出一种结合tetrolet变换域与红外显著目标特征提取的融合方法。首先,在SURF框架内构建基于HOG的特征点描述符实现红外与可见光图像的精确匹配;其次,基于贝塞尔面结合背景及目标进行自适应抑制完成红外目标显著性特征提取;接着,将处理后的红外与可见光图像通过tetrolet多尺度变换分解为低频和高频分量;然后,利用基于局部能量和相对亮度自适应规则对低频分量进行融合,对高频分量采用基于局部空间频率自适应融合规则;最后,将融合的低频分量与高频分量通过tetrolet逆变换,以获得最终的融合结果。实验结果表明,本文算法对不同场景下的红外与可见光图像的融合效果不但主观上具有显著的目标特征,同时背景纹理和边缘细节清晰,整体对比度适宜,运行时间较其它算法得到了明显提升,并且在客观评价指标上也取得了较好的效果。 相似文献
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