求解包装生产中复杂问题的布谷鸟算法改进

目的为了解决在求解复杂的高维函数优化问题时存在的求解精度不够高和易陷入局部最优等问题,提出一种基于莱维飞行发现概率的变步长布谷鸟搜索算法(LFCS)。方法在相同环境下,选取6个不同难度、不同类型的测试函数,将LFCS算法与IPSO,IDE,IABC,CS算法比较,分析算法的收敛速度和收敛精度。结果相比其他4种算法,LFCS算法迭代次数更少,收敛速度更快,收敛精度更高。结论无论是低维函数还是高维函数,LFCS算法在收敛速度和收敛精度方面都有所提高,尤其是针对复杂的高维函数优化问题,在取值范围较大的情况下,LFCS算法能够更快、更准地找到最优解。

基于感兴趣区域的彩色三维物体快速喷绘方法

目的针对目前三维空间喷绘效率低及个性化不足问题,提出一种基于感兴趣区域再分割的三维物体快速喷绘方法。方法首先利用感兴趣区域算法提取出彩色图像中最显著部分,再通过一种新灰度图再分割算法进行二次图像处理,得到具有不同显著性区域等级的图像,将带有区域分级图像和原图像进行合并,得到具有区域分级的彩色图像。然后通过三维纹理映射方法,将后得到的彩色图像映射到目标三维模型,三维模型的表面就带上所需的纹理信息。再利用一种新的多喷头控制技术,合理地安排不同的喷头处理不同的区域。最终通过信号传输,将打印文件传输到机械臂,机械臂进行工作喷绘。结果该三维喷绘方法对半径为100 mm球体的工作总时间为100.34 s,具有较高的工作效率。结论相较于传统的三维喷绘,基于传统的感兴趣区域的喷绘所提出的基于感兴趣区域再分割算法,在保证喷绘精度的前提下显著提高了喷绘效率,在性能指标上总体优于传统的感兴趣算法。