基于高清晰测量的多孔洞表面三维形貌分析

提出了一种基于双正交小波滤波方法来分析高清晰测量数据,实现了多孔洞表面三维形状误差和波纹度的分离.对连续表面和多孔洞表面进行仿真研究,以连续表面的滤波结果作为标准值,对于多孔洞表面的高斯滤波的三维波纹度参数SWa和SWt的偏差分别是153.7%和58.3%,而双正交小波的偏差分别只有0.50%和9.69%,从而验证了双正交小波变换在解决多孔洞表面形貌分析问题中的有效性.在发动机缸体顶面形貌分析中应用双正交小波滤波方法,有效地解决了传统滤波器的边界扭曲,得到了准确的三维形貌评定结果.     

基于改进候鸟迁徙优化的多目标批量流混合流水车间调度

针对2+1+1型混合流水车间,研究了多目标不相等批量流混合流水车间调度问题,提出一种基于变邻域搜索的自适应候鸟迁徙优化(AMBO)算法,实现了最小化完工时间与最小平均在制品数量的多目标优化.相比原始候鸟迁徙算法,AMBO算法引入变邻域搜索策略,实现每个算子的权重随迭代次数自适应调整,并提出了时间窗算子,以提升交换算子搜...     

基于自适应颜色快速点特征直方图的托盘识别方法

托盘识别是无人驾驶工业车辆进行货物搬运的关键技术之一.针对现有托盘识别方法低效耗时、鲁棒性差、参数选择随意的缺点，提出了一种基于自适应颜色快速点特征直方图的托盘识别方法.该方法使用Kinect V2传感器采集包含托盘的场景点云数据，点云经离群点剔除后，基于邻域特征熵函数最小准则获取每个点的最优邻域半径.提取点云关键点，计算关键点的颜色特征和自适应邻域快速点特征直方图，融合成自适应颜色快速点特征直方图，进行特征匹配与误匹配点对剔除，从而实现托盘识别.与固定邻域半径为0.012 m的快速点特征直方图对比，实验结果表明：基于自适应颜色快速点特征直方图的托盘识别精度提高了83.74%,特征提取用时减少了35.55%,验证了方法的优越性.