基于时间分割插补及轮廓误差补偿的精度分析与仿真

基于时间分割思想的数据采样插补算法,是根据进给速度将轮廓曲线分割为每个插补周期的进给直线段,以此来逼近轮廓曲线.然后采用轮廓误差补偿的控制算法,由伺服系统进行精插补,补偿粗插补算法所带来的插补误差,并减小插补数据的不连续对跟踪精度的影响.最后根据该算法,利用VC++进行仿真编程,验证该方法的控制精度.     

变圆心角增量等步长椭圆插补算法

椭圆插补算法是椭圆轮廓数控加工的关键技术.文章从椭圆的参数方程出发,运用数据采样插补算法的基本原理,通过改变插补过程中每一个插补周期所走过的圆心角增量来保证轮廓步长的稳定,利用椭圆参数方程来保证插补点始终位于椭圆轮廓上,研究得出变圆心角增量等步长椭圆插补算法.该算法运算简单,插补精度高,能保证加工时进给速度的稳定.     

等步长抛物线时间分割插补算法

抛物线插补算法是抛物线轮廓数控加工的关键技术．文章从抛物线的标准方程出发,运用时间分割插补算法的基本原理,推导出等步长抛物线时间分割插补算法．该算法能保证实际步长稳定,从而保证进给速度稳定,并且每一个插补点都能位于抛物线轮廓上,插补精度高．     

CNC系统中三次参数样条曲线的插补算法

根据三次参数样条曲线的矢量表示方法，导出了一种ＣＮＣ系统中样条曲线的实时插补算法，该算法不仅精度高，理论上可使所用插补点都落在曲线上，而且计算量不大，插补速度快，插补轮廓步长由允许弓高误差及编程速度决定，理论分析和表明，这种算法能获得加工要求的插补精度，其插补速度能满足ＣＮＣ系统的实时性要求。     

数控系统小线段高速加工中的“拐点问题”

在数控系统的连续小线段高速插补中,由于线段终点速度不为零及插补的离散特征,线段最后插补点与终点不能自然重合,若强行把终点作为最后插补点,可能带来速度冲击.为解决这一问题,本文提出了一种全新的处理方法,在确保没有速度冲击的前提下,允许插补点不通过线段终点,简化了插补算法.该方法产生的最大轮廓误差仅取决于最大加速度及插补周期,在实际系统中进行误差控制十分方便.     

空间等半径过渡曲面成形刀纵向加工的算法

根据三次参数样条曲线的矢量表示方法，导出了一种ＣＮＣ系统中样条曲线的实时插补算法．该算法不仅精度高，理论上可使所有插补点都落在曲线上，而且计算量不大，插补速度快．插补轮廓步长由允许弓高误差及编程速度决定．理论分析和实验表明，这种算法能获得加工要求的插补精度，其插补速度能满足ＣＮＣ系统的实时性要求．     

CNC系统逐点比较直线插补的新算法

插补技术是机床数控系统的核心技术,逐点比较直线插补法是直线轮廓的插补算法之一,其算法的优劣直接影响零件直线轮廓的加工精度和加工速度.文章在传统的逐点比较直线插补算法的基础上,提出以八方向进给取代传统的四方向进给,研究了偏差最小的走步方向的实现方法,同时研究了保证数控机床坐标进给连续的偏差递推计算过程.结果表明,新算法可以提高零件轮廓的逼近精度且减少了插补计算次数,从而提高了零件直线轮廓的加工精度和加工速度.     

复杂空间参数曲线加工的插补算法

以一阶泰勒展开式插补算法和平面参数曲线插补算法为基础，提出引入误差补偿值的复杂空间参数曲线插补算法（IAIECCS）．该算法是在粗确定插补点参数后，引入误差补偿值，通过求解矩阵方程提高插补点的计算精度．根据IAIECCS算法与一、二阶泰勒展开式算法在对插补点参数值计算时产生误差的原因，给出3种算法的插补点参数值误差表达式．Nurbs曲线仿真实例表明该算法所计算的插补点参数值误差小，实时性好．     

一种基于B样条插值的机器人速度规划算法

在传统工业机器人的线体设计中,工艺的完成依赖于示教与再现技术.而传统的逐点示教方法极为繁琐并占用操作人员大量时间.因此,能够找出一条经过所有示教点的曲线并进行高速插补将有效提高机器人加工曲线的轮廓精度和示教效率.本文提出了一种能完全经过示教点的机器人轨迹样条插值方法.在此方法的基础上,利用修正的S型加减速算反向插补预测减速点,能显著提高减速点的预测能力,从而可极大提升机器人复杂轨迹的插补效率.实验证明此算法曲线轮廓精度高,插补速度快,柔性高,能满足机器人复杂曲线插补的要求.     

一种连续小线段高速插补算法

为使自行研发的机床数控系统具有连续小线段高速加工能力,该文以离散的方法建立了一种全新的插补算法。该算法以级数求和的方法推导了S型加减速控制模型,并以小线段夹角为参变量控制拐点通过速度建立了小线段速度衔接模型,在此基础上,算法将插补过程分解为插补预处理及插补点计算两个步骤,预处理中对小线段进行速度规划并设计了线段间速度的递推处理方法,插补点仅需根据当前速度及线段方向向量即可求出。通过对系统输出的插补点数据分析以及数控系统实际运行测试表明：该算法的加减速控制连续平滑,小线段加工程序具有较高的运行速度。     

一种用于CT片层间轮廓线插值的算法

提出一种基于角度建立断层之间匹配点对的线性插值算法。与以往方法相比，该方法简单易行，计算速度快，可实现序列图像的自动插值。通过对人类下肢长骨CT(Compterized tomography)片数据进行实验的结果表明，它是一种可行的层间轮廓线插值方法，不仅对原本相似轮廓的插值效果良好，而且对形状差异大的轮廓线也能得到令人满意的结果。     

快速断面图象轮廓间插值

本文提出一种快速断面轮廓间插值方法。以给定分段点数轮廓多边形近似方法为基础,通过各对应多边形分段点间的线性插值,完成从一个断面轮廓到另一个断面轮廓的快速插值。文中给出了快速插值的结果,及使用该结果得到的一个人体器官三维显示的实例。     

基于随机轮廓匹配的快速图像配准算法

为了克服确定性图像配准算法计算速度和准确率难以同时兼顾的缺点,提出了一种对部分重叠的图像进行快速配准的方法,该方法是基于轮廓特征的随机匹配算法。通过提取轮廓上的“关键点”作为特征点,随机选择若干特征点对得到候选变换,随后的投票阶段对其变换参数进行检验和求精。实验结果表明:对于典型的应用,该算法比传统确定性匹配算法的速度提高了约一个数量级,能够在线性时间内完成对两幅图像的配准,而且,该方法能够对包含相当比例误报的特征点集进行匹配,具有很强的适应性。     

基于微分进化算法的轮廓匹配方法

轮廓匹配是图像处理中一个重要匹配方法,针对现有匹配方法中匹配搜索耗时多的局限性,提出了一种改进的轮廓匹配方法.对模板图像和待匹配图像分别提取轮廓,计算轮廓上每一点的曲率,并选择满足阈值条件的轮廓点为候选点;以此点及其两侧若干点构造特征向量,依据欧氏距离构造相似性度量函数,使用具有全局最优性的微分进化算法求解,以保证获得全局最优解.对比实验表明,所提出的方法有较快的寻优速度和较高的配准率.     

基于自适应轮廓匹配的视频运动车辆检测和跟踪

为了对高空拍摄的交通场景进行图像处理，实现对运动车辆的检测和跟踪，以获得车辆的运行轨迹，在固定模板的基础上，利用自适应轮廓匹配算法，结合误检判断和轮廓分解，较好地检测出了车辆轮廓，并能避免由于两辆车靠近带来的误检．将自适应轮廓匹配思想移植到车辆跟踪中，可以实现较为准确的跟踪．计算机检测和人工检测的比对实验表明，在一定的条件下，这种算法有效消除了误检和多检现象，其正确检出率达到95．01％，即使存在一定的漏检，也可以通过插值实现填充．     

RBF neural network and active circles based algorithm for contours extraction

For the contours extraction from the images, active contour model and self-organizing map based approach are popular nowadays. But they are still confronted with the problems that the optimization of energy function will trap in local minimums and the contour evolutions greatly depend on the initial contour selection. Addressing to these problems, a contours extraction algorithm based on RBF neural network is proposed here. A series of circles with adaptive radius and center is firstly used to search image feature points that are scattered enough. After the feature points are clustered, a group of radial basis functions are constructed. Using the pixels’ intensities and gradients as the input vector, the final object contour can be obtained by the predicting ability of the neural network. The RBF neural network based algorithm is tested on three kinds of images, such as changing topology, complicated background, and blurring or noisy boundary. Simulation results show that the proposed algorithm performs contours extraction greatly.     

基于边带限制的梯度矢量流主动轮廓线模型的超声图像分割

主动轮廓线模型是广泛应用于数字图像分析和计算机视觉等领域的一种目标轮廓跟踪算法，非常适合于医学图像（如CT和MRI）的处理。但将这一模型应用于超声图像的分割和目标轮廓的跟踪时，由于超声图像不可避免地存在着斑点噪声、弱边界和与组织有关的纹理，往往使传统主动轮廓模型难以获得满意的轮廓跟踪效果。为此，在梯度矢量流主动轮廓线模型的基础上，引入边带限制概念，并将该模型应用于超声图像的分割。实验表明，该方法较好地限制了非目标边缘和噪声干扰的影响，而且对超声及其序列图像具有较好的分割效果。     

一种基于小波变换的医学断层图像插值方法

图像插值技术是图像三维重建的关键技术。为了满足灰度和形状同时插值的要求,提出了一种断层图像插值方法,其技术特点是通过小波变换得到图像边缘小波系数强度插值,然后采用一种寻找匹配点的方法对由小波变换得到的低频子图进行灰度插值,最后将所得到的新的高频小波子图和低频子图形成新的插值序列,并利用小波逆变换得到新的插值图像。实验结果表明,所得到的插值图像不仅在形状上更接近于自然状态,在灰度也满足了医学图像插值的要求。     

一种计算冲压零件轮廓相似度的快速算法

为了适应网络应用对轮廓相似度计算在速度和数据传输量方面的要求,文中提出了一种非离散的快速算法,该算法采用直线和圆弧来表达轮廓曲线．在对图形进行范化处理后,将待匹配轮廓按照一定步距进行旋转．然后依次以待匹配轮廓或目标轮廓作为模板,计算模板的所有顶点与其在另一个轮廓中对应点的距离平方的平均值．在所有角度中,平均值之和的最小值即为两个轮廓的匹配度．该算法同时适用于凸多边形和凹多边形,并具有较好的区分度和匹配准确性．和以往的离散方式相比,该算法减少了需要传递的数据量．提高了运算速度．     

一种针对3维人体冗余扫描模型的压缩方法

该文提出针对3维人体冗余扫描模型的压缩算法,首先应用2维轮廓关键点提取算法,采用区域覆盖和平滑处理方法分组提取在横截面上的轮廓关键点,再应用3维人体三角面片重构算法对压缩的顶点集重构3维人体模型.实验结果表明:该算法的压缩率约为10％,对处理冗余扫描和叠加扫描导致的冗余效果显著.