Accurate 3D Target Positioning in Close Range Photogrammetry with Implicit Image Correction

Accurate three-dimensional (3D) target positioning is of great importance in many industrial applications. Although various methods for reconstructing 3D information from a set of images have been available in the literature, few of them pay enough attention to the indispensable procedures, such as target extraction from images and image correction having strong influences upon the 3D positioning accuracy. This article puts forward a high-precision ellipse center (target point) extraction method and a new image correction approach which has been integrated into the 3D reconstruction pipeline with a concise implicit model to accurately compensates for the image distortion. The methods are applied to a copyright-reserved close range photogrammetric system. Real measuring experiments and industrial applications have evidenced the proposed methods, which can significantly improve the 3D positioning accuracy.     

基于潜在成分的时变系统损伤的概率神经网络分类

提出了一种新的时变系统健康监控的损伤分类方法。将函数级数时变自回归平滑时序模型应用于时变系统的振动信号,以估计TAR／TMA参数和革新方差。这些参数是时间的函数,将它们在以特定的基函数构成的某种函数子空间上展开得到相应的投影系数组。所估计得到的TAR／TMA参数和革新方差可进一步用来计算潜在成分（LCs）,将LCs用于健康评估比原来的参数更具信息。并将LCs联合并归化为数值得到特征集,输入概率神经网络（PNN）进行损伤分类。为了评价该方法,对一个时变系统进行了仿真,以各种不同的质量和刚度减少来模拟不同的损伤类别。算例表明：该方法能够在时变系统的背景下对损伤进行归类。     

基于ICP算法的手术导航三维配准技术

针对计算机辅助手术三维导航技术中术前CT图像与术中实际空间的配准问题,提出一种基于最近点迭代(ICP,Iterative Closest Point)算法的特征点云配准技术.利用医学图像空间和实际空间特征区域的两片点云坐标进行三维配准.对CT图像进行重建、分割及交互式操作得到医学图像特征点云;利用光学定位仪实时采集实际空间中对应区域的点云;通过主元分析(PCA,Principal Component Analysis)获取两组点云数据的特征向量进行初配准;进行最近点迭代使配准矩阵收敛到一个最优解,其中采用k-d tree寻找邻近点加速迭代过程.以塑料脊柱模型骨为对象进行了脊柱手术导航配准精度实验,进一步对实验中的点云数据加入高斯噪声以进行误差分析.结果表明这种配准方法简单可靠,在模型骨情况下配准精度在1mm以内.     

基于随机激励的某机匣模态实验与分析

用模态实验的方法对某型飞机发动机机匣的模态参数进行了识别。考虑噪声对频响函数的影响,在功率谱分析时,导出了噪声影响情况下的功率谱表达式,利用这个表达式计算了频响函数并最终用来提取模态参数。引入预实验方法用于机匣模态参数的探测中,以确定机匣上各个测点和激振器激振点的合理布置。考虑到实际工作时的激励情况,在实验台上用白噪声随机激励来模拟环境激励,对机匣进行了模态实验。与计算模态相比,用实验模态方法提取模态参数,避免了复杂的有限元建模与仿真,并能用相干函数来检验测得的实验数据的有效性。实验模态分析表明,得到的模态参数对于进一步改进机匣设计、分析其振动、疲劳寿命特性等具有重要的意义。      

基于IGES的CAD/CMM零件自动建模的实现

提出了一种基于IGES文件的CAD/CMM零件建模系统.该系统能够对待测零件的CAD数据自动进行提取与识别,并经处理形成具有检测意义的零件模型.文中给出了其实现的基本原理及系统组成,最后通过实验加以验证.     

基于人工神经网络的道路表面降雨水深预测

建立了基于人工神经网络的道路表面水膜厚度预测模型,通过试验数据的训练确定权重和阈值,经过检验样本的检验,能够很好地预测道路表面的水膜厚度。结果表明,本文建立的人工神经网络模型用于道路表面水膜厚度预估可行。     

基于多特征融合的航天器锂电池健康评估技术

传统的航天器蓄电池可靠性试验按照最大放电深度进行定额充放电，所构建的失效模型用于支撑航天器总体可靠性设计，不能用于在轨锂离子蓄电池健康评估任务；航天器在蓄电池遥测的采样率、精度、样本量方面无法与民用领域相比，基于高采样、大样本的民用蓄电池健康估计方法也不适用于在轨锂离子蓄电池健康评估。针对该问题，从在轨航天器蓄电池数据特性出发，挖掘在轨状态下所能提取的退化特征，并采用多特征综合评价方法，设计了一种基于多特征融合的在轨锂离子蓄电池健康评估方法，实现了在轨蓄电池放电内阻、同放电深度下的终端电压、恒压充电时间3项退化特征融合的健康量化评估，应用于某型号卫星的在轨监测与健康评估，具有良好的工程实用性，可作为国内航天器健康评估技术的参考。     

噪声图象的快速边缘提取与分割

噪声图象的快速边缘提取和分割是实时图象处理中的重要问题。本文提出了一种噪声图象快速边缘提取和分割算法。实验表明,这种方法具有很强的噪声抑制能力,且快速准确。     

高分辨率SAR图像分割及目标特征提取

提出了一种非监督SAR图像快速分割算法,对分割得到的目标区域进行特征提取.分割方法利用固体热扩散模型与图像尺度空间的等价性,在SAR图像初始分割的基础上,引入最大后验概率矩阵的各向异性多尺度平滑,在保持图像结构信息的同时滤除斑点噪声对于分割的影响.然后提取目标区域6个特征以详细描述目标,实验结果表明：该方法计算速度快,能够从获得的目标区域得到大量有用的信息.     

基于知识重用的刀具选配技术研究

在分析了传统刀具选配模式存在的不足的基础上,对基于知识重用的刀具选择技术进行了研究.采用实例推理技术进行刀具智能选择,对刀具智能选择过程中涉及的特征提取、知识表示、检索策略、相似度计算等实例推理的关键技术进行了研究.