利用弦长不变特征的叶片截面轮廓匹配算法

针对大型燃气轮机叶片型面形状加工质量高精度检测分析评价中的无基准坐标匹配问题,提出了一种利用截面轮廓曲线弦长几何不变特征的精确坐标匹配算法.该算法在获取对应截面轮廓数据后,基于叶片截面轮廓曲线对应弦长不变特征建立目标函数,并依此计算出理论轮廓曲线中与测量数据对应的坐标点,构造出坐标变换超静定方程组,然后通过豪斯荷尔德矩阵变换方法计算出该坐标变换的最小二乘最优解.采用该算法计算出叶片截面轮廓曲线的模拟测量数据与理论数据之间的坐标变换矩阵,得出了该变换矩阵下的截面轮廓评价结果,其偏差小于1.5μm,表明该算法对于自由曲面的大型燃气轮机叶片型面形状加工质量的检测评价具有较好的应用效果.     

基于轮廓曲线和特征区域的秦俑碎块匹配算法

为了提高秦俑碎块匹配的精度和速度,提出了基于轮廓曲线和特征区域的碎块匹配算法.提取碎块的断裂面及其轮廓曲线,并将轮廓曲线进行分段,再采用最长公共子序列算法将轮廓曲线进行匹配,以实现碎块的粗匹配;根据体积积分不变量计算碎块断裂面上所有顶点的凹凸性,并将断裂面划分为一系列或凹或凸的特征区域;计算断裂面上各个特征区域的质心,并采用改进的迭代最近点算法对质心进行匹配,以实现断裂面的细匹配.实验采用了3种匹配算法对秦俑碎块数据进行匹配,结果表明基于轮廓曲线和特征区域的匹配算法能更加精确地完成碎块断裂面的完全匹配和部分匹配,并在细匹配阶段取得了更高的迭代收敛速度.      

以轮廓曲线为特征的断裂面匹配

现有断裂面匹配算法主要适用于表面粗糙特征丰富的断裂面,对于表面光滑特征稀少的断裂面不能正确匹配。针对这一问题,提出一种以断裂面轮廓曲线为特征的匹配算法。该算法首先将区域生长算法和边界跟踪算法相结合,在沿碎块棱边分割出断裂面的同时又得到了封闭且序列化的轮廓顶点;轮廓曲线的匹配,先采用角点距离矩阵进行粗匹配,排除了大部分不匹配的曲线对,再根据轮廓曲线所有顶点的曲率和挠率,采用改进的Hausdorff距离进行细匹配;最后,根据匹配的轮廓曲线,采用四元数法计算三维变换将碎块对齐,通过跨界切矢连续检测且误差最小的碎块对为最优匹配。在断裂面粗糙和光滑且材质不同的多个碎块上进行了实验,结果表明该算法能较好实现特征稀少或丰富的断裂面的匹配。     

基于马氏距离谱特征的图像匹配算法

传统的基于谱特征的图像匹配算法中,采用的欧式距离度量不能公平地反映数据样本各维度分量之间的潜在关系,并且当存在较大的形变和出格点时匹配精度和稳定性较差.为了解决谱特征构造中所存在的问题,文中提出一种基于马氏距离谱特征的图像匹配算法.该算法首先利用马氏距离在子特征点集上构造局部无向加权图;接着对图的关联邻接矩阵进行奇异值分解,用特征值向量构造描述点集属性的马氏距离谱特征;然后根据马氏距离谱特征构造出匹配矩阵,并利用贪心算法得到图像特征点之间的匹配关系;最后,为了进一步提高匹配的精度,采用SVM方法剔除误匹配点.大量实验结果表明,该算法提高了匹配的精度,并且对出格点问题具有较高的鲁棒性.     

一种基于Laplace谱的形状匹配算法

提出一种基于谱图理论的形状匹配算法.首先在表示形状的离散点集上构造待匹配形状的Laplace矩阵,根据此矩阵的特征向量确定初始匹配关系,然后利用Viterbi算法将形状自身的结构特性(邻接性和弯曲能)融入求解过程,获得形状间的匹配关系.比较实验表明该文算法具有更高的匹配精度和鲁棒性.     

一种基于QC距离的形状匹配方法

形状上下文特征描述是图像描述的一种,形状特征向量的提取和相似度量方法至关重要.提出了一种基于QC距离的形状匹配方法,首先计算所有形状轮廓点间径向和角度的相对位置关系,得到形状的特征描述分布,然后利用QC距离来度量特征分布间的相似度,最终实现形状匹配.在手写数字公测数据集MNIST上的实验结果表明,引入QC距离度量有效地提高了匹配的准确率.     

一种基于特征点的二维碎片匹配算法

提出了一种基于特征点的二维碎片轮廓匹配算法,有效地减少了匹配过程中的计算量。先对图像轮廓进行提取和去噪,计算轮廓曲线的曲率后选取特征点。接着计算特征片段的弧长与弦长比值,作为曲线特征进行匹配。实例表明,该方法提高计算的效率和匹配的成功率。     

基于机器视觉的烹饪机器人锅具识别算法

全面介绍了基于机器视觉的烹饪机器人锅具识别算法,用于提取复杂背景中的锅具曲线.算法分为两个阶段:特征点确定、图像匹配.使用曲率作为特征点,给出了数字图像的离散特征点计算方法和加权Hausdorff距离识别锅具轮廓特征点.解决了图像因为旋转、位移、缩放造成图像形变以及由于锅具动作图像部分遮挡、动态模糊造成识别困难问题.实验表明该锅具识别算法能够高效地提取画面中的锅具轮廓,能较好地满足烹饪机器人示教系统的要求.     

一种基于标记点的近景摄影测量系统

给出了一种基于标记点的鲁棒三维重建摄影测量系统;采用编码点和非编码点等标记点方式.为了减少不同图像间误匹配的概率,采用一种新的基于编码点的匹配方法,不同图像间非编码点的匹配从编码点开始,并通过相似性准则、模糊度准则和距离误差准则来剔除误匹配,可获得非常高的正确匹配率.采用一种新的基于标记点的加权迭代特征算法,用编码点恢复相机的投影矩阵,从而可以确定相机的外部姿态参数;用非编码点恢复3D坐标.与已有的加权迭代特征算法比较,该算法避免了所有点参与计算相机的投影矩阵,运算速度更快.由于采用标记点的亚像素定位方法,提高了3D重建精度.实验结果表明,在3D重建方面,该系统是强壮和精确的.     

网格扩展图电阻距离的计算方法

基于电阻距离的定义和公式,提出一种快速计算电阻距离的新方法.首先利用MATLAB描述出连通图G的Laplacian矩阵,求得该矩阵的广义逆矩阵,然后根据电阻距离的定义和公式,计算连通图G中任意两点之间的电阻距离.计算结果表明,该方法能够快速准确地得到图的电阻距离.