一种从激光扫描数据中提取角点特征的方法

提出一种从激光扫描数据中提取角点特征的方法,以满足结构化环境中移动机器人定位的需要。该方法分为角点特征滤波、角点函数计算、非极大值抑制和角点特征提取与定位四部分。首先,通过角点特征滤波排除不具备角点特征要素的扫描点。然后,通过角点函数衡量余下的扫描点作为角点特征的程度。之后,采用非极大值抑制方法去除局部区域内非极大值对角点特征提取的干扰。最后,通过阈值法提取出角点特征并对其进行定位。实验结果表明,该方法可以准确地从激光扫描数据中提取出角点特征,并对位置参数具有很好的鲁棒性。     

线性结构光条纹自适应中心提取的鲁棒方法（英文）

在采用线性结构光(Linear structured light,LSL)方式的非接触式测量中,光条纹中心的提取精度直接影响整个检测系统的测量精度。针对通用算法无法准确提取宽度不均匀、灰度值分布不均匀的条纹中心的问题,本文提出了一种自适应优化方法。在该方法中,首先分割条纹区域,通过边界检测来计算激光条纹的宽度。通过基于自适应条纹宽度的二次加权灰度质心法计算初始条纹中心点。之后,根据确定的斜率阈值优化这些中心点,重新计算并获得这些中心点的子像素坐标,同时根据提出的提取算法评估指标对算法进行了详细分析。实验中,提取的中心点的均方误差仅为0.1个像素,结果表明该方法可以显著提高激光条纹中心点的提取精度。此外,该方法可以以相对较低的计算时间有效地运行,鲁棒性良好。     

逆向工程中一种新的特征识别算法

从某种角度上说,逆向工程是从已有实物的测量数据点中提取其实体特征再进行模型重建的过程。本文提出了一种新的特征识别算法,其首先采用基于面积和法矢准则的数据分割技术,对测量数据点进行数据分割。然后从特征所包含的分割面(简称特征分割面)中提取能够惟一标识该特征的4种特征编码,分别为:表述特征截面形状的截面编码、描述特征凹凸性的凹凸编码、显示特征二维俯视轮廓形状的轮廓编码以及反映特征二维俯视轮廓是否封闭的开闭编码。最后将这4种编码输入到基于人工神经(BP)网络的自动特征识别系统中,识别出特征类型并提取特征参数,从而实现特征重建。着重研究并实现了从特征分割面中提取特征编码的算法,并验证了算法的有效性。     

测量点云数据的多视拼合技术研究

在实物反求中，往往需要将从各个不同视角测得的点云数据进行多视定位，统一到一个全局坐标系下，并经过数据融合使之能够便于后续的模型重建。本文首先提出了一种改进ICP算法，在采用标签法进行预定位的基础上，选取两个视图重叠区域中不同位置的数据点集作为控制点集，建立控制点的名义对应关系，然后进行坐标变换迭代求解，从而方便快速地实现了两个不存在明确对应关系的点云视图之间的准确定位。在进行多视拼合时，提出一种边定位边合并的方法，减少了多视顺序拼合时所产生的积累误差。对拼合后的视图，本文根据在重叠区域的缩小包围盒内采用加权平均的方法进行了数据融合。实例表明，本文提出的方法是行之有效的。     

平面非规则曲线匹配的一个判定条件

在平面非规则曲线匹配问题中，扫描平面非规则曲线而可以得到一系列不连续的点，如何尽量准确地求取这些点的曲率是一个难题。把相邻3个不连续点看作一段圆弧上的3点，在此基础上提出了一种求取3点中中间插值点切线的斜率的一种算法，并把这个斜率用到三次Hermite插值曲线中．求取插值点的曲率，每个插值点的曲率由相邻的4个点决定。两条平面非规则曲线上时应点的曲率相等则这两条曲线匹配。最后用扫描碎纸片的几组数据进行了实验，实验结果表明该算法是可行的。     

基于快速均值漂移和水平集方法的图像分割技术

通过加强边缘检测函数的约束作用,对L i提出的无需重新初始化的水平集方法进行了改进,用于提高水平集方法对弱边缘与低对比度图像的分割处理性能。同时,利用快速均值漂移法对图像进行预分割,将得到的轮廓作为水平集方法的初始轮廓,从而降低水平集函数的迭代次数。脑部M R图像的分割实验结果表明,该算法能够准确地提取相应的脑组织,同时大大地提高水平集函数的演化速度。     

结合灰度共生特征和水平集算法的宫颈醋白区域分割

肉眼醋酸实验是宫颈癌筛查的重要手段,使阴道镜设备具备自动识别醋白区域的功能是解决在临床上缺乏有经验医生这一难题的有效方法。针对这一目的,提出了一种建立在灰度共生特征矩基础上的CV模型水平集算法。该方法首先使用k-means聚类从肉眼醋酸实验后的原始宫颈图像中分割出宫颈区域,继而利用合成的灰度共生特征矩对宫颈区域进行醋白特征提取并获得待分割的特征图,最后使用改进的CV水平集算法对特征图进行分割并得到醋白区域。实验结果显示:改进后的CV水平集算法比传统CV水平集算法的敏感度在平均值上低26.6%,比分水岭分割高47.6%,比模糊聚类分割高11.23%;其特异性在平均值上比水平集分割高29.45%,比分水岭分割低11.64%,比模糊聚类高45.23%;而以Jaccard Index(JI)统计的精度指标在平均值上比传统CV水平集算法高19.74%,比分水岭算法高23.27%,比模糊聚类高38.11%。该新方法在总体性能指标上精度更高。     

自由曲面与平面的一种分割,跟踪求交方法

为解决离散求交方法存在的交线上的同一点被两次计算等问题，本文提出了将自由曲面按一定精度在参数域内分割，并在参数城上跟踪交线的求交方法。采用先判断交线在参数域的像是否通过分割的参数块的角点，后判断是否通过参数块的非角点边的判断次序；对于与容差选择有密切关系的具有相对意义的判断结果（交线的像通过参数块角点），利用在参数域内对各分割参数块编号确定的邻接关系，采有先确定候选有交线进入参数块─一探测的策略；对在一定条件下具有绝对意义的判断结果，根据参数块编号所确定的邻接关系，直接确定交线的下一进入块，由于采用跟踪方法，对逼近交线的一系列直线段的每个端点只计算一次，故上一直线段的末端点直接作为下一直线段的首端点。算法实施的结果表明，采用上述处理方法解决曲面与平面的求交，计算稳定性、可靠性好，整体效率也较高。     

一种基于实测点云数据的壁板类零件修配加工路径计算方法

针对飞机壁板类零件采用修配法装配过程中需要精确获取修配加工路径的问题，提出一种基于实测点云数据的壁板类零件修配加工路径计算方法。首先设计一种基于法线差的特征点检测算法提取参考壁板的初始特征点。然后建立迭代收缩优化模型对初始特征点进行收缩优化，得到参考壁板的准确特征点。最后根据工装定位孔特征进行配准，将参考壁板的特征点映射到待修配壁板上，并将映射后的特征点按照一定顺序进行连接，得到待修配壁板的修配加工路径，按照修配路径进行加工，获得壁板装配配合边界。实验表明，该方法能够精确提取待修配壁板修配加工路径，并且经过加工验证，壁板试验件对缝间隙获得小于1.2 mm的实际效果。     

散乱点云数据的曲率估算及应用

提出一种直接在散乱数据点云上计算曲面的局部微分性质,包括平均曲率、高斯曲率和主曲率。首先,计算各点的邻近点集,选取合适的局部基础曲面。把邻近点集投影到相应的局部基础曲面。然后,在以局部基础曲面内投影点的参数化代替空间邻近点集的参数化的基础上。用二次参数曲面逼近空间邻近点集,从而计算出各点的法矢,再对不协调的法矢方向进行调整。最后,利用曲率公式计算出各点的曲率。试验表明这种方法可以较好反映曲面的特征。运用该曲率算法对海量数据进行了简化。