170万t/a煤制甲醇及转化烯烃项目合成气压缩机的研制

简述了以煤为原料生产甲醇的工艺流程,以及170万t/a煤制甲醇及转化烯烃项目合成气压缩机的研制过程,包括气动方案设计难点及解决办法、进排气蜗室及密封等定子组部件的结构优化设计。     

动态变形表面的四维测量

提出一种在双目视觉中利用随机三角形纹理进行动态变形表面四维测量的方法。生成随机的三角形纹理,将纹理转印到纸、布等需要进行测量的对象表面上;用标定的两个同步相机拍摄表面的动态变形过程,获得两个同步的图像序列。使用提出的方法,检测每个图像上的三角形;使用提出的三角形描述符和三角形极线约束方法,匹配第一帧图像上的三角形,并根据匹配的结果,测量物体表面在第一帧中的三维信息;根据所测的信息生成每个三角形的局部三维拓扑结构;在两个同步的图像序列中追踪三角形,得到四维测量的结果,并且利用局部拓扑结构检测并修复出现的错误。模拟实验、实际数据实验,验证了该方法的有效性和可行性。     

点特征柔性物体三维运动恢复方法

为了使用两台标定的高速相机获取点特征柔性物体的三维运动轨迹,提出了一种实用的点特征柔性物体三维运动恢复方法,包括图像空间重建、时间序列重建等步骤。其中空间和时间序列重建是三维运动恢复的核心部分,在空间重建方面,使用椭圆拟合得到图像上点的坐标,并根据马氏距离寻找匹配点,然后利用三角测量法计算空间三维点;在时间序列重建方面,利用搜索方法匹配点前后图像坐标,从而实现运动过程的三维恢复。然后利用重建结果计算运动柔性物体的速度、加速度、曲率变化等重要参数。实验结果表明,该三维运动恢复方法提高了空间序列匹配的速度和准确度,有效地实现了时间序列的匹配,减少了整个重建过程的时间。通过对目标的重建,准确地获得了物体的三维运动数据。     

一种变形表面的三维测量方法

提出一种新的利用标定图像进行三维测量的方法。利用SIFT算法找到初始的对应点,然后根据这些点生成三维空间中的种子点,再以这些种子点为中心,向外区域增长,直到完成整个物体表面测量。在每次增长的过程中,需要计算增长的三维空间平面在两个相机上的投影之间的图像相关系数。图像相关系数较大时认为是正确的增长,否则是错误的增长。实验证明,使用该方法能够得到很好的三维测量结果。     

基于多目视觉的变形钢板三维测量方法

提出了一种使用4个相机测量变形钢板三维形状的方法;在没有纹理的钢板上画一些点,使用4个相机同时拍摄钢板;利用边缘检测算法找出钢板的边缘,利用特征点提取算法提取出4个图像中钢板上的特征点,并找到4个图像上精确的特征点匹配关系,然后测量出这些特征点的三维点;最后,以这些三维点为种子点向外区域增长,从而得到钢板的三维形状;实验对变形钢板进行三维测量,得到了钢板的精确的三维形状,结果验证了该方法的有效性和可行性。     

基于CLG光流算法的云的运动分析与研究

将光流算法应用到云的运动分析中,同时探讨光流变化与云的运动之间的关系.文中采用了局部与全局(CLG)相结合的光流算法分析云的运动.CLG算法同时其备局部光流算法和全局光流算法的优点,利用 CLG光流算法能得到鲁棒而且稠密的云的运动流场.文中首先详细分析了CLG 三种光流算法:空间CLG、时空CLG、非线性CLG光流算法.然后将这三种算法应用到云的运动视频中,并对三种CLG光流算法红云的运动上进行了分析和比较.实验证明,光流算法对于测量云的运动有良好的效果,云的运动与光流之间具有正比关系.     

利用自监督卷积网络估计单图像深度信息

为了提高利用深度神经网络预测单图像深度信息的精确度,提出了一种采用自监督卷积神经网络进行单图像深度估计的方法.首先,该方法通过在编解码结构中引入残差结构、密集连接结构和跳跃连接等方式改进了单图像深度估计卷积神经网络,改善了网络的学习效率和性能,加快了网络的收敛速度;其次,通过结合灰度相似性、视差平滑和左右视差匹配等损失度量设计了一种更有效的损失函数,有效地降低了图像光照因素影响,遏制了图像深度的不连续性,并能保证左右视差的一致性,从而提高深度估计的鲁棒性;最后,采用立体图像作为训练数据,无需目标深度监督信息,实现了端到端的单幅图像深度估计.在TensorFlow框架下,用KITTI和Cityscapes数据集进行实验,结果表明,与目前的主流方法相比,该方法在预测深度的精确度方面有较大提升,拥有更好的深度预测性能.     

点状特征柔性物体三维运动捕获方法

针对具有点状特征的柔性物体,提出了一种三维运动捕获方法.首先,该方法利用两个标定的高速摄像机拍摄柔性物体的运动视频,并对图像进行立体校正;然后,采用DOG （Difference Of Gaussian）算法获取点状特征的位置,并提取特征点极值;其次,在一定范围的窗口上搜索匹配对,匹配左右图像的特征点;再次,通过三角测量法进行三维重建;最后,利用搜索策略进行时间序列上的匹配,实现动态柔性物体的三维运动捕获,并计算空间坐标、速度、加速度参数.实验结果表明,相比于采用sift算法匹配特征点捕获柔性运动物体的方法,本方法精度更高.     

视觉与激光相融合的大尺度钢板三维测量

为了精确测量大尺度钢板的三维形状,构建了激光技术与计算机视觉相融合的三维测量系统。首先,利用光学扫描仪快速得到大尺度钢板的稠密的三维数据;同时,分别利用激光全站仪和光学扫描仪测量钢板周围激光标签;然后,根据激光与光学扫描仪测得的激光标签的三维数据,建立误差场;最后,利用误差场校正光学扫描仪测量的钢板三维数据。实验结果表明:本文方法与单独使用视觉方法相比,测量速度基本相同,但测量精度提高近100%。能满足大尺度钢板三维测量的要求。