基于坐标测量机的曲面自适应采样的网格生成

自由曲面的数字化是自由曲面重建的关键技术之一,如何在三坐标测量机上合理对自由曲面进行采样,将关系到曲面重建精度和测量效率等重要问题,作者提出以物体重心坐标为数学模型的采样算法,该方法具有保存曲面拓扑信息和网格自组的功能,能够较准确地反映曲面的形状特征,同时对算法得到的网格数据进行了分析和处理,为坐标测量机的采样提供了一条简洁而高效的途径。     

机器人曲面磨削轨迹的曲率自适应规划算法研究

机器人在曲面类零件加工中应用日趋广泛,针对自由曲面轨迹规划困难、工件表面粗糙度均匀性难以控制等问题,提出一种能适应曲面曲率变化的机器人曲面磨削轨迹规划方法.基于赫兹理论分析机器人磨具与工件表面的接触应力变化,通过求解材料去除模型计算出曲率影响下的相邻磨削轨迹行距,得到了曲率自适应的磨削轨迹;然后通过恒等弦高误差算法求解...     

三坐标测量机测量路径的曲率连续自适应规划

该文介绍了广泛用于逆向工程中的三坐标测量机的测量原理、曲面测量规划和测量路径优化的方法。常用的圆弧插值法和多项式法由于测量规划简单、控制方便而应用广泛,但是在用它们对自由曲面进行自适应测量时,需测点数会随着自由曲面的复杂程度的提高而显著增加,精确程度和效率也随之大幅度降低。基于自由曲面应保持多阶连续的几何特性,该文提出了曲率连续自适应法来测量具有自由曲面特征的物体。规划的测量路径的准确性和测量效率得到了提高,保证了测量系统的可靠性和安全性,最后用实例证实了该法的有效性和经济价值。     

面向STEP-NC自由曲面特征的加工操作方法智能决策

为提升复杂零件工艺规划的集成化和智能化,提出一种基于混合算法面向STEP-NC自由曲面特征的加工操作方法智能决策方法.首先,构建了面向STEP-NC自由曲面特征的加工操作方法决策BP神经网络模型.然后,基于自适应视野策略、自适应步长策略和混沌算法给出了改进的人工鱼群算法,并与BP神经网络相融合设计了用于STEP-NC自由曲面特征加工操作方法决策的混合算法.并利用归一化的零件加工信息实现了STEP-NC自由曲面特征的加工操作方法高效智能决策.最后,通过实例验证了该方法的有效性和可行性.     

线结构光三维视觉曲面测量的自适应采样与建模方法

研究了线结构光视觉传感器曲面测量数据在商用ＩＤＥＡＳ中的建模问题,提出了一种基于曲率特征的自适应采样方法和采样精度评价指标．对扫描曲线进行采样,并经过对曲线间采样点的匹配、细分生成矩型网格数据,送入ＩＤＥＡＳ系统,建立曲面的ＣＡＤ 模型．最后给出了曲面建模实例,结果表明该方法使采样点能有效地反映扫描截面曲线的曲率特征,实现了与ＩＤＥＡＳ曲面建模数据格式的转换     

基于工业机器人的未知曲面测量算法研究

在装甲装备维修保养作业中,为实现对车辆底盘部分零部件的自动装卸载,首先应解决CAD模型未知的零部件自动扫描测量和模数重建的问题。提出基于工业机器人的非接触自适应测量曲面重建方法。在测量过程中,将激光测距传感器安装于工业机器人法兰并转换坐标,根据被测零部件上的已测点,由提出的曲线圆弧预测自适应算法,得到下一个预测点矢量及测头轨迹点矢量,拟合成B样条曲线,规划合理的测量路径,进而指导工业机器人自动采集被测零部件上的真实三维点。通过仿真和试验结果表明,该方法能够根据此类零部件曲面特征获取采样点,减小了由测量入射角的存在和算法本身缺陷而导致的精度损失,有效地提高了CAD模型未知曲面数字化采样的精度,为模数重建提供了良好的点云数据。     

基于Bezier曲面的大规模散乱数据的插值

对于大规模散乱数据而言，传统的散乱数据的插值方法由于要通过求解联立方程组来得到插值曲面，因此无法适应大规模散乱数据的逼近．本文提出的基于Bezier曲面的大规模散乱数据的插值方法，是一种通过自适应的迭代方法，对大规模的采样点进行Bezier曲面插值的方法，有助于提高计算的速度和精度．     

基于MATLAB的数字化共轭曲面求解研究

为了实现数字化共轭曲面求解的目的,采用曲线插值替代曲面插值,从离散的数字化曲面得到一个连续的曲面,从而实现了共轭曲面法向量和相对运动速度的求解,在此基础上,提出了基于降维插值求解方法的数字化共轭曲面求解数学模型;运用计算软件MATLAB的强大数值计算和图形显示功能开发了数字化共轭曲面的求解算法,并用Visual C++实现了人机界面和数据的处理.计算实例的结果表明该方法能有效实现数字化共轭曲面求解.     

基于MATLAB的数字化共轭曲面求解研究

为了实现数字化共轭曲面求解的目的,采用曲线插值替代曲面插值,从离散的数字化曲面得到一个连续的曲面,从而实现了共轭曲面法向量和相对运动速度的求解,在此基础上,提出了基于降维插值求解方法的数字化共轭曲面求解数学模型;运用计算软件MATLAB的强大数值计算和图形显示功能开发了数字化共轭曲面的求解算法,并用V isual C++实现了人机界面和数据的处理.计算实例的结果表明该方法能有效实现数字化共轭曲面求解.     

一种提取曲面加工可行刀具方向的方法

着眼于自由曲面五轴ＣＮＣ加工中无干涉刀具接近方向集合的自动获取算法的研究，给出了一种基于凸包和适应性离散的采样算法，使得在干涉检查过程中，采样点的选取能适应曲面几何特征．在刀具路径的每个ＣＣ位置，自动给出可行方向的集合，减少干涉检查的人工交互，提高计算效率．该算法可以作为模具加工的并行工程框架中自动无干涉路径规划的支持工具．     

快速成型中基于STEP的直接分层算法

在研究了平面与基本曲线、曲面和参数曲线、曲面的求交算法后，提出了快速成型中基于STEP的CAD模型直接分层算法，避免了STL中间文件的转换，分层后得到层片的精确轮廓表示，并具有通用性好的优点．根据基本曲线／曲面和参数曲线／曲面的不同特征，采用不同的方法来求它们与平面的交点及交线，以提高算法的稳定性和效率．     

基于流形弯曲度的有序自适应邻域选择算法

针对传统邻域选择方法不能根据流形样本密度和弯曲度合理选择邻域的缺点,提出了一种有序自适应的邻域选择算法.该算法从流形上曲率最小的点开始,以宽度优先的次序不断地处理每个点.对搜索到的数据点,基于流形结构的局部线性特性,利用已有的邻域信息估算其局部切空间,然后通过其邻域边在切空间的投影自适应地选择合适的邻域.实验结果表明:该算法应用于Isomap后,对不同结构的数据集嵌入结果更准确.     

曲面几何参数的实时识别与智能仿形系统

在曲面几何参数实时识别和密切曲率法的理论基础上提出了一种新的仿形系统，该系统的核心技术是曲面几何参数实时识别系统，由在端面上布有传感器点阵的盘形智能仿形头、曲面几何参数识别软件、仿形头姿态控制软件和姿态控制系统构成，仿形头姿态控制的原理是密切曲率法，由于几何参数识别系统可同时确定曲面上一点的坐标、法线向量、主曲率和主曲率的偏导数，故该技术既可用于高效率的实时五轴联动仿形加工，也可用于对三维实体模型进行高效率的数据采集，生成简捷的数学样条。该技术与ＣＡＤ／ＣＡＭ技术相结合，可以很方便地对实体模型进行修改，具有很好的柔性。     

实时监测中设备状态的自适应采集算法

设备状态的按需采集是平衡数据数量和质量的有效手段.基于移动平均理论,采用区域限值方法建立了一种自适应采集算法,并通过与等间隔采集方法的对比验证了其有效性.通过有无干扰两种情况下的算例仿真,结果显示,自适应采集方法对于设备状态加速变化时的状态捕捉能力优于等间隔采集方法,是设备实时监测时数据采集的一种较好的替代方案.     

基于网格遍历曲率线的曲面网格重划算法

提出了一种基于网格遍历曲率线的曲面网格重划算法,采用局部一般二次曲面法估算离散曲面的微分信息,建立顶点的主曲率场.根据顶点的主曲率及主方向获得模型的网格遍历曲率线,从而实现曲面网格重划.该算法可在获取离散网格微分信息的基础上对模型进行重划,并动态控制重划网格的密度,从而大幅简化逆向领域中曲面重构的步骤.     

基于粒子群优化聚类算法的点模型简化

为了有效地简化稠密采样点模型,提出了一种基于粒子群优化聚类算法的点模型简化方法.引入了具有强大全局寻优能力的粒子群优化算法,对传统的k-均值聚类算法进行改进,基于改进的聚类算法对点模型进行简化,选取具有最优个体适应度函数的粒子作为原始采样点集的最终简化模型.算法聚类依据采样点的空间位置、法向和曲率的邻近性,实现了点模型表面区域几何特征保持的简化.同时在聚类区域的划分中考虑了曲率阈值和区域半径,使得算法在有效地保持特征边界和曲面细节的同时,能够生成高质量的简化曲面.实验结果表明,粒子群优化的k-均值聚类算法克服了传统聚类算法容易陷入局部极小的缺点,具有更好的全局收敛性和较快的收敛速度.该简化方法在有效简化点模型的同时,很好地保持了原始模型的几何形状,且在相同简化效率下能够生成更高质量的简化曲面.     

基于多结构快速生成算法的建筑物平面提取

针对RANSAC算法在多结构数据集中提取平面点时存在的不足,提出了基于多结构快速生成算法的点云平面提取的新算法.该算法在随机产生一组平面模型之后,通过每个点相对于模型的残差排序信息,计算条件内点概率分布,然后利用得到的内点先验分布概率指导模型采样.实验结果表明,该算法能准确地检测出点云数据中的平面,相比RANSAC算法具有更好的采样效率.     

Kalman滤波在辐射图像降噪处理中的应用

为改善辐射图像质量,提出了一种基于Kalman滤波的降噪算法。该方法分析了辐射图像背景噪声的特征,在合理假设其为一阶Gaussian有色噪声的基础上改写了图像的观测方程;同时,采取NSHP(non-symmetrichalfplane)模型来构造图像的过程方程。然后使用Kalman滤波算法对图像进行滤波。实验结果表明,该方法有效减弱了辐射图像中混有的噪声,和传统滤波方法相比,更好地保持了图像的细节信息,体现了自适应的优点。这表明了Kalman滤波在辐射图像降噪处理中的潜力。