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相似文献
 共查询到10条相似文献,搜索用时 15 毫秒
1.
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。  相似文献   

2.
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。  相似文献   

3.
针对传统算法难以准确提取强背景噪声下滚动轴承微弱故障特征的问题,提出了基于ALIF(自适应局部迭代滤波)和FWEO(频率加权能量算子)的故障特征提取方法。利用ALIF将故障信号分解为若干I分量,通过计算不同I分量的峭度值及与原始信号的相关系数,筛选出与原始信号相关性最大的2个I分量进行重构,并利用FWEO进行解调,最终得到重构信号的能量谱图来实现轴承故障特征信息的提取,并与基于传统算法EMD和FWEO的方法进行对比,仿真和实验结果表明,该方法在故障信息提取方面的能力更优,对滚动轴承的故障诊断也更有优势。  相似文献   

4.
针对风洞试验中轨迹测量问题,设计了由3个一维线阵CCD成像单元组成的实时空间位移测量系统.提出了一种基于特征边缘提取的组合特征定位WBT算法,可以有效提高系统精确度和抗振动干扰能力.应用该系统在风洞中测量了覆冰导线的舞动轨迹,完成了导线舞动规律研究.  相似文献   

5.
本文运用Bersen算法二值化,水平与垂直积分投影,Canny算子边缘提取及改进的广义Hough变换等技术,提出了一种快速有效的眼球定位方法。该方法的算法简单,计算量小,降低了对存储空间的要求,提高了眼球定位的速度与精度。  相似文献   

6.
建立了飞机机身壁板在剪切、弯矩和扭矩复合载荷作用下的安全裕度之计算公式,编写了满足强度要求的优化迭代算法,应力计算结果与有限元分析结果吻合良好.不需要借助有限元软件即可实现应力分析、强度计算与优化迭代一体化流程,缩短了机身壁板优化设计周期.本文流程和方法同样适用于异形剖面机身壁板的参数优化设计,应用范围广.  相似文献   

7.
本文研究计算大型对称矩阵极端(几个最大或最小)特征值及相应特征向量的问题,讨论了Chebyshev迭代法对Lanczos方法的应用,提出了Chebyshev-Lanczos方法。计算实践表明迭代Chebyshev-Lanczos方法比迭代Lanczos方法优越。  相似文献   

8.
本文提供求实矩阵全部特征值及部分特征矢量的一个富有成效的算法。求实矩阵的全部特征值用的是二重QR步骤;当特征值求出后.计算挑选的特征矢量用的是反迭代。  相似文献   

9.
三维疲劳裂纹扩展仿真的双重边界元法   总被引:1,自引:0,他引:1  
运用双重边界元方法求解三维疲劳裂纹前沿的应力应变场,基于Forman理论、最小应变能密度法和Elber模型,采用增量步裂纹扩展分析方法,并根据裂纹几何形状的改变,对裂纹面进行网格重划分和迭代计算,模拟了三维裂纹的扩展和预测裂纹扩展寿命.获得了裂纹前沿各点的扩展长度、扩展方向和应力强度因子等特征量.扭力轴表面裂纹扩展的应用实例表明该方法正确合理.  相似文献   

10.
为了在保证图像质量的前提下实施图像的版权保护,提出了一种基于Krawtchouk矩和标识信息的零水印算法.该方法利用从图像中提取的特征信息来构造水印,从而达到版权保护的目的.主要步骤为,首先计算原始图像的Krawtchouk低阶矩不变量来构建水印信息,接着将水印信息和密钥信息在第三方登记注册并获得标识信息,最后通过标识信息确认版权所有者.水印提取过程简单,只需计算所得图像的几个低阶Krawtchouk矩不变量.文中给出了实验结果,并与传统几何矩不变量的算法进行了比较. 结果表明,该方法对旋转、缩放、剪切、组合攻击、平移和去掉行等几何攻击以及滤波、JPEG压缩等攻击具有更高的稳健性.  相似文献   

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