采用ORB-SVM模型的铝合金熔滴复合电弧堆积层形貌缺陷快速识别

针对铝合金熔滴复合电弧增材制造堆积层潜在的形貌缺陷,以及图像处理时长导致的整个监控系统滞后的问题,建立了一个快速原位被动视觉系统来识别缺陷类型。首先,基于ORB算法自动提取堆积层形貌关键点的二值字符串描述子;然后,采用BOW模型得到维度相同的图像特征描述向量;最后,利用提取的特征向量对SVM分类器进行训练,并在分类准确性和处理时间方面验证了性能。结果表明,ORB-SVM模型对堆积层形貌识别的准确率为0.96,特征提取、编码与识别总时间约为9 ms/帧,为确保熔滴复合电弧增材制造在复杂制造条件下的堆积层精度提供了一种可行的解决方案,并且在实时监控应用中具有较大的潜力。     

积水条件下考虑行车安全的车辙长度仿真分析

车辙是引起雨天车辆发生水漂现象的重要因素之一。通过分析车辆在积水路面上的横向稳定性和操纵性机理,提出了一种在积水条件下考虑行车安全的车辙安全性评价方法,应用Car Sim软件模拟不同车速条件下汽车的侧向加速度和横向偏移量,建立了车辙严重程度评价指标。研究表明,当汽车行驶速度超过80 km/h时,汽车侧向加速度和横向偏移量增长较快,且极易超过安全阈值;在积水路段,汽车的横向偏移量一般会首先超过安全阈值,而当车辙长度达到失稳的安全阈值时,汽车操纵稳定性将变为0。     

室外多变光照条件下农田绿色作物的图像分割方法

针对室外农田绿色作物图像分割中存在的问题, 提出一种基于绿色作物G\|R颜色特征, 结合最大类间方差Otsu法和面积阈值分割的农田绿色作物图像分割方法, 解决了室外光照不均及复杂土壤背景环境下农田图像中绿色作物与背景不易分割的难题. 实验结果表明, 该方法不仅对作物、 土壤和光照变化不敏感, 且可以消除图像阴影部分的影响, 与颜色索引方法EXG-Otsu和RGB算法（G>R, G>B）相比, 该方法分割效果更理想.