基于数学形态学的鞋楦特征曲线骨架的提取方法

利用数学形态学方法提取出特征曲线带的骨架,并将提取的特征曲线用于鞋楦模型的重建。先利用已标定相机拍摄多幅图像,将图像去噪、提取特征曲线骨架后,再重建出鞋楦的三维模型。实验结果表明,利用该方法重建的鞋楦模型达到了实际生产要求,且重建所需设备比较经济。     

基于足底压力分布的鞋楦参数化设计

文章提出一种考虑人体足底压力分布,并采用鞋楦参数化建模技术的鞋楦设计方法,建立并研究了鞋楦特征位置尺寸之间以及人体足底压力分布与鞋楦底部曲面之间的参数关系;利用三维CAD软件建立了鞋楦参数化模型,分别实现了由多个主参数对鞋楦体的整体控制以及足底压力参数对鞋楦底面的控制.     

鞋楦底部棱边提取与底面展平

鞋楦是制鞋的基准,楦底部棱边在制鞋工艺中具有重要作用。从鞋楦三维面形光电自动测量系统获取的鞋楦三维数据点模型出发,提出了一种基于二阶差分的尖点识别方法,进而获得了鞋楦底部棱边的信息,并在此基础上给出了展平鞋楦底面的方法,得到了鞋楦底面的展平图.手工复楦方法和面积计算方法均表明楦底棱边提取具有较高精度.     

基于UG二次开发的鞋楦参数化设计

由于鞋楦形状具有不规则性,采用常规的鞋楦设计方法进行设计工作量大,重复性高,效率低下。针对这个问题,提出了一种基于UG二次开发的鞋楦参数化设计方法。以UG作为平台,应用其强大的二次开发工具UG/OPEN,以鞋楦设计方法和尺寸标准为依据,开发运行于UG上的人机交互的鞋楦CAD系统。此CAD系统通过调用各种鞋楦模板,结合数据库的应用,实现各种鞋楦的参数化设计,极大地降低了鞋楦设计的难度,提高了设计效率。     

鞋楦定制CAD系统中NURBS特征曲线的弧长约束变形

为实现无鞋楦数据库的数字化量足制鞋,提出了基于足楦NURBS特征曲线变形的个性化鞋楦定制CAD系统,通过足楦特征曲线在弧长等特征信息约束下变形成新楦特征曲线进行设计定制。建立足楦舒适度匹配规则,根据变形方式、次序及约束情况不同,将特征曲线分为4种类型。给出4种曲线的约束变形技术路线,其中带弧长约束的II型曲线可采用正向、逆向和双向3种变形路线。双向约束变形中,采用改进的顶点替换算法和变参数4点细分算法,引入弧长损失因子和关节链模型,在母版鞋楦基础上对曲线依次进行采样离散、级放、分段、简化、优化变形、插值细分和NURBS拟合,生成定制的鞋楦特征曲线。以跖趾围轮廓线为例进行了双向约束变形试验,弧长改变量为1.0mm。该系统可在480s内给出男款鞋楦个性化量足定制结果。结果表明:该CAD系统精度较高,可实现无鞋楦数据库条件下的量足制鞋,且定制鞋楦的二次设计利用率显著提高。     

基于几何代数的彩色图像相似度量与边缘提取

面向彩色图像边缘提取问题,引入具有多维统一表达特征的几何代数理论,利用几何基编码实现了对彩色图像颜色空间和特征空间的集成表达与相互映射;利用几何代数空间中颜色空间和特征空间的整合表达,构建了图像的特征描述和相应的运算算子;根据饱和度相对光源亮度值的不变特性,基于饱和度算子实现了彩色图像的颜色特征描述;设计了基于反射算子和几何积的颜色向量相似性度量算子;利用Clifford卷积实现了融合亮度信息与饱和度信息的彩色图像边缘提取.本文提出的彩色图像边缘提取算法可兼容标量模板和向量模板,并可支撑基于阈值的边缘提取特征约束.案例研究表明,论文的边缘提取方法在提取边缘结果的结构保持性和信息完整性上都具有较为明显的优势.     

基于语义的人眼特征快速自动提取方法

摘要：本文针对基于语义的人眼特征自动提取技术进行研究并探索出一条新的路径：首先,在人眼特征研究的基础上,自行建立了描述人眼特征的几何模型并定义了四个眼部特征参量;其次,采用三庭五眼规则分割出人眼区域;然后,利用梯度二值化及积分投影技术对人眼特征进行提取;最后,对人眼特征进行语义化并建立数字化标签。通过自建图库中1000幅彩色免冠照片的实验测试表明：计算机能够通过语义比对的方式实现快速人脸检索,最高重复率为8‰。     

基于色彩分割及信息熵加权特征匹配的刹车片图像分类算法

在基于机器视觉的汽车刹车片外观检测中,刹车片图像前景分割及形状特征的提取和匹配算法是刹车片分类的关键。为实现汽车刹车片外观高精度检测分类,该文提出并实现了一种包括前景分割、几何特征提取及特征模板匹配的图像处理算法。该算法首先将工业相机拍摄得到的红、绿、蓝(red green blue,RGB)格式图像转换到色调、饱和度、明度(hue saturation value,HSV)色彩空间,利用其中的饱和度S通道从暗色传送带背景中分割刹车片;然后提取刹车片区域的多维几何特征进行特征融合;最后采用基于信息熵加权的改进特征匹配算法,通过刹车片特征的信息熵对特征空间的Manhattan距离进行加权。对98张、54类刹车片图像进行了分类实验,结果表明:算法准确率为95.00%,每张平均耗时110ms,可以应用于刹车片生产过程中的实时自动分类。     

智能交通系统中道路标识线自动提取方法

近年来,随着激光扫描技术在三维数据采集中广泛应用,为智能车辆和无人驾驶车的研究领域中道路标识线的自动提取提供了解决方法。本文以车载激光扫描点云数据为研究对象,利用点云数据空间分布特征和反射强度信息,结合道路标线的几何特征,提出一种快速有效的从离散点云中提取道路标识线的方法。通过高速公路扫描数据处理案例,实现了高速公路虚实标识线的自动提取,验证了上述道路标识线提取方法的可靠性,应用效果较好。     

显式拓扑优化的拉压杆模型自动提取方法

为了实现从显式拓扑优化到拉压杆模型的自然过渡,同时保持拓扑优化结构与拉压杆模型的拓扑一致性,以可移动变形组件拓扑优化为例,建立了显式拓扑优化拉压杆模型自动提取方法。该方法是计算机图形学和结构优化的结合,采用Voronoi骨架提取和形状优化,由骨架提取、框架提取和形状优化3部分构成。结果表明,该方法自动构建了受力合理且几何规则的拉压杆模型;Voronoi骨架提取从显式拓扑优化结构提取了光滑的中轴骨架;以类桁架指标为约束的形状优化实现了拉压杆模型从框架结构到桁架结构的质变。     

一种基于综合特征的鞋底图像识别方法

本文提出了一种基于综合特征的鞋底识别方法,即提取鞋底的形状、直方图、纹理特征,将这些特征进行内部和外部归一化形成鞋底图像的综合特征.实验结果表明根据鞋底图像综合特征进行识别是很有效的.     

一种基于视觉特征的鞋底图像识别方法

提出了一种基于视觉特征的鞋底识别方法,即提取鞋底的形状、直方图、纹理特征,将这些特征进行内部和外部归一化形成鞋底图像的视觉特征,实验结果表明根据鞋底图像视觉特征进行识别是很有效的.     

融合特征筛选策略的双塔网络鞋印检索算法

鞋印图像识别是计算机视觉在公安一线工作中的一项重要应用。当前公安侦查工作中鞋印图像无法进行精准识别的问题制约了工作效率与质量的提高,归纳起来主要是囿于鞋印现场提取的复杂情况、鞋印花纹图样的复杂特征以及鞋印图像的残缺不全。针对残缺鞋印,为了进一步提高残缺鞋印检索结果,设计了一种融合特征筛选的双塔网络鞋印检索算法。一方面,在网络中引入分区策略,将鞋印图像分为足掌区和足跟区用两个特征网络分别提取图像特征进行融合;另一方面,选择融合ResNet网络和Transformer网络的新型卷积神经网络convNeXt网络作为骨干网络,加入注意力机制模块,提取最后一层卷积特征后用不同的特征筛选方法去除鞋印图像中的无关特征,最后拼接展开成为特征描述符进行相似度计算。在训练阶段,优化学习策略,将其作为完整的图像分类网络进行训练。实验结果表明,本文选取的网络模型优于其他卷积神经网络,在CSS-200和FID-300两个鞋印数据集上取得了较高的准确率。     

脚型三维测量与特征参数自动提取

脚型自动测量的目的是提取与制鞋相关的特征参数,并用这些特征参数指导鞋楦的设计,制造出合脚的鞋。本文在脚型测量仪获取数据的基础上研究了脚型特征参数的提取方法。文中详细描述了主要特征参数的定义,提出了在未做标记的情况下特征参数的提取方法,结合实际脚型测量给出了测量结果。特征参数的自动提取可为个体化鞋揎的设计和量脚制鞋提供必要的数据支持。     

自适应求交算法在鞋楦变跷设计中的应用

皮鞋鞋楦变跷设计是鞋楦CAD/CAM技术中的重要内容.介绍了在鞋楦离散造型建模下用已知平面切割鞋楦体求交线交点的自适应求交(AT)算法的基本原理,即将已知平面上的交点逼近问题转化为对鞋楦某一截面上所求点的逼近,在此基础上介绍了用该方法在变跷设计中的应用.实现了变跷前后鞋楦数据的相互转换,确保了整个皮鞋鞋楦CAD系统数据格式的统一.给出了算法具体实现思想和应用实例.     

板材冲裁和翻口工艺特征识别及图形转换的研究

该文针对冲孔、翻孔两类板材冲压成形工艺方法的主要特点，设计了两类成形件的特征识别规则．根据形状特征与冲压加工特征间存在着单映射的关系，可以充分利用模型中的几何信息和拓扑关系来识别零件的特征．因板材零件的厚度与整个零件尺寸比较是小的，可以假设零件厚度为常数．在消除厚度边和厚度边组成的面后，其余边和面分成上、下两组．两组的几何边界和拓扑结构是相同的，上、下两面的法向矢量方向相反．通过对读入的IGES三维线框文件进行预处理，使之满足特征识别的需要，采用基于几何推理的特征识别技术实现了对冲压件主型面特征、冲孔特征、翻孔特征的识别与提取，从而为后期冲压工艺方案的制定做准备．     

基于知识工程的数控刻楦机设计系统

诠释了知识工程(KBE)概念,并对KBE系统的推进过程进行了探讨.采用模糊推理策略完成了知识库的创建,以Unigraphics为平台基于知识熔接(KF)技术开发了基于KBE的刻楦机结构设计系统.综合运用知识工程技术、虚拟设计技术等,研究了其计算机辅助概念设计(CACD)流程及各应用子系统的功能结构.刻楦机刀具设计系统解决方案实例中,模糊推理与知识熔接相结合,方便的模糊修改以及KF系统的模型自动生成实现了快速设计.该系统从一定程度上实现了刻楦机的智能设计,积累了设计经验和知识,缩短了产品生命周期.     

一种带有实时视觉特征学习的自主发育机器人探索

能根据实时的环境如人一样进行自主发育学习是近年刚刚提出的、根据生物和认知的原理的一个新思想,因提出的方法复杂度高,所需的机器人平台的要求也比较高,在研究了增量获取特征和自主发育算法的基础上,把视觉特征抽取和自主发育结合在一起,通过一定的简化,形成能在简单的平台上实现的简化系统．经实验模拟证实该系统能够实时抽取视频图像的特征并实现移动机器人对环境的主动辨别和认知．     

基于数值切割技术的鞋楦测量数据还原方法

根据鞋楦的测量与加工原理,提出一种新的测量数据还原技术.介绍了数字刀片的概念,从空间解析几何的角度出发,推导出铣刀旋转包络面的空间方程;根据仿形加工的思想提出应用数值切割技术进行数据还原的工作原理,并将其应用到鞋楦测量数据的还原工作中,得到鞋楦CAD软件中鞋楦离散模型,并给出特例的精度分析.     

基于推广卡尔曼滤波的目标高度识别方法

目的 研究现役红外制导反舰导弹对舰船目标高度的识别方法,从而为此类导弹的最佳命中点选择奠定基础。方法 根据实际使用的导引头的技术条件,建立识别目标高度所需的数学模型,然后利用推广卡尔曼滤波理论识别目标高度。结果 根据导引头的技术数据进行了大量的仿真试验,得到了目标高度的识别误差小于０．９ｍ的仿真结果。结论 推广卡尔曼滤波识别目标高度的方法是选择最佳回调规律及确定最佳命中点的一种新方法。