虚拟现实中图像合成信息同步采集方法研究

针对传统方法存在的图像信息采集延迟大的问题,在虚拟现实领域,设计了一种新的说图像合成信息同步采集方法,通过提高摄像机与采集端之间的传输速度来减少采集过程的延迟。为提高摄像机与采集端之间的传输速度,以FPGA技术为图像采集过程的控制电路,通过摄像机连接接口将摄像机采集的图像数据传输至FPGA缓存模块中,再通过PCI接口将缓存模块中的数据传输到计算机内,完成图像采集全过程。然后对采集到的图像信息进行配准处理,进一步增强后续虚拟现实中图像合成效果。实验结果表明:与传统方法相比,上述方法的采集过程延迟较少,且采集到的图像清晰度较高,说明新方法具有较强的实用性能。

神经网络用于箱体类零件工步自动排序的方法

为了实现箱体类零件工步的合理排序,应用神经网络的理论和方法,首先对零件工序内加工特征分类编码,然后建立反馈式神经网络模型,进行学习训练后,得出了箱体类零件工步排序的合理方案。该神经网络的各项误差指标均达到了满意的要求,说明用这种反馈式神经网络模型求解箱体类零件工步排序问题的可靠性与优越性。