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1.
针对图像在采集过程中会受到物体表面反射及噪声等影响所造成的图像特征提取效果不佳及用整幅图像的像素点进行计算导致的运算量大、精度低等问题,提出了一种基于标记点的配准方法.该方法利用链码的概念,首先对图像进行预处理,提取出标记点质心坐标并根据提取出的质心坐标形成链码;其次,将质心链码做一阶差分形成差分链码,通过差分链码的旋转和平移的不变性得到配准点对对链码进行配准;最后,通过点对坐标计算旋转角度和平移参数.实验结果表明提出的方法对于图像平移和旋转情况下配准精度高,有较强的抗噪声性能并能达到很好的精度.  相似文献   
2.
机械加工表面分形特性的研究   总被引:14,自引:0,他引:14  
随着测量分辨率的提高,工程粗糙表面会有无穷细致的结构产生,所以,任何传统的对粗糙表面定量的描述,都随测量尺度的改变而变化,未能触及到表面形貌的本质性质.文中将分形几何学用于表面微观形貌的研究,明确给出了有关分形参数的物理意义,并基于W-M函数建立了分形参数与传统表面精度指标间的关系,为粗糙表面进一步的分形研究打下了基础.  相似文献   
3.
一种用于形状误差测量的采样新方法—自适应采样法   总被引:2,自引:0,他引:2  
该文探讨了机械零件几何形状误差测量中的采样问题,提出了一种新的采样方法——自适应采样方法。它不同于目前普遍采用的不能适应被测轮廓形貌特性变化的等间隔采样,而是一种可根据被测工件本身的轮廓特征来确定采样间距的自适应采样方法。它不仅可以在一定意义下准确地采得轮廓特征点,而且能够自动地对测得信息进行职舍、保留并精确得到有用信息。对于自动测量和在线检测,可以大大提高测量的效率、可靠性和计算机运算速度以及评定的精度。该文对于这种自适应采样技术的原理及其在形状误差测量中的应用进行了研究,并给出了此方法在圆度在线测量中的实例。  相似文献   
4.
为了提高机器人辅助外科中手术导航系统的定位精度,首先通过多方面的视觉定位误差产生的原因和实验研究获取的误差统计结果的分析,得到了空间误差分布图.然后研究了模糊推理和遗传算法改进神经网络的两种误差补偿方法,并分别对摄像机定位深度方向进行误差修正.实验结果表明,当使用模糊控制进行误差修正后,误差补偿结果得到了很大的改进;采用遗传算法改进人工神经网络,极大地提高了网络学习性能,具有较强的拟合能力,能对深度误差作出精确的预测,进一步提高了神经网络的补偿效果.遗传算法能快速减小搜索范围,而人工神经网络算法则具有局部搜索效率高的特点,将两者结合起来可以提高补偿效果的整体性能.  相似文献   
5.
基于遗传算法求解分形无标度区的方法   总被引:18,自引:1,他引:17  
分形无标度区的求取是分形应用研究的前提和基础,文中指出了目前求解无标度区算法的缺点,提出了一种基于遗传算法截取无标度区的方法,它将无标度区的起点和终点位置在全部数据范围内进行编码,以完成从可行解空间到染色体空间的映射,并用数据的平均残差平方和构成适应度函数,采用改进遗传算法对最优的起点与终点进行全局搜索,将此方法应用于磨削表面的分形研究,主获得同等精度的计算结果的条件下,大大地缩短了无标度区计算时间,这为进一步分形的实时测量提供了有力的支持。  相似文献   
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