反求工程中ICT图像对称轮廓自动识别

针对机械工业产品轮廓中对称约束特征,该文提出了基于特征匹配的二维图像对称轮廓自动识别方法。基于轮廓点云数据分割和型值点方法提取特征点,研究轴对称和旋转对称图像特征点的不同分布规律,判别对称类型;采用转动惯量法和周期法求取对称轮廓特征描述参数作为轮廓整体约束优化求解参数;实例表明:文中方法能够有效地自动识别对称轮廓及其类型,提取出对称约束特征。

基于ICT切片图像的轮廓特征识别和曲线拟合

在基于ICT切片图像的逆向工程中,切片图像的轮廓特征处理技术具有重要的意义,而轮廓整体和分段特征的识别、曲线拟合是其首要的环节。提出一种新的轮廓处理方法:首先采用轮廓矩不变量的原理识别出所有闭合轮廓中的圆和正多边形整体特征;再根据曲率对剩下的轮廓进行特征点提取,确定出每段轮廓对应的曲线类型;最后采用最小二乘法对识别出的整体和分段特征进行曲线拟合。试验表明:算法自动化程度较高,而且处理结果准确可靠,精度较高。

基于ICT切片图像相邻层信息的缺陷自动识别方法

现有的工业计算机断层成像(ICT)图像缺陷识方法中,多采用对单张图像进行孤立评判方法,此类方法未能考虑到单张图像在相邻层图像信息关联性,因而易将孤立的噪音视为缺陷,造成误判。为解决这一问题,提出一种基于序列ICT切片图像自动识别方法,该方法将识别过程分为两步:单张图像的潜在缺陷提取和相邻层图像缺陷的匹配。第一步运用传统方法识别出每张图像中所有潜在缺陷;第二步根据真缺陷在相邻层具有匹配关系而伪缺陷则相对孤立的特点,通过分步匹配的方法确定每张图像上所有潜在缺陷在相邻层图像上的匹配关系,区分出真伪缺陷。最后通过实例验证表明:利用该方法可以有效得提高真缺陷得识别率,降低误判率。

基于ICT切片图像高抗噪自适应B样条曲线重构

三次B样条曲线重构的关键之一是获得有效的型值点,鉴于ICT切片图像获取的点云数据具有噪声大、数量大、密集等特点,现有基于离散点的曲率的相关算法不利于型值点的选取。利用小波多尺度的技术,采用不同尺度的小波变换估计出的标准误差确定基线段和尺度阀值,提出了一种自动确定型值点和进行曲线重构的基线自适应方法。对重构的样条曲线采用Hausdorff距离计算误差进行评价。通过与现有方法的对比分析,证明该方法能快速重构轮廓曲线,并且能有效抑制噪声,避免了曲线出现畸变和不光滑。

基于Android平台的电梯检验数据处理辅助工具开发

我国电梯使用数量逐年大幅度增加,而电梯检验人员的增加受到一定的限制,必然会导致检验人员平均检验任务的增加。如何寻找一条既能提高检验效率,又能控制检验质量的检验方法,是一个现实问题[1]。电梯新产品和新技术的不断涌现也要求电梯检验检测手段及时跟进,需要加强电梯检验检测关键技术研究,电梯检测仪器设备开发,以及电梯检验辅助工具的开发。