Marching Boxes:一个多精度等值面抽取算法

ＭａｒｃｈｉｎｇＣｕｂｅｓ（ＭＣ）算法是生成三维数据场等值面的经典算法，适用于数据场密度较高的体数据．结合显示所需精度提出的ＭａｒｃｈｉｎｇＢｏｘｅｓ（ＭＢ）算法，对ＭＣ算法作了优化，减少了由ＭＣ算法生成的三角面片数，使实时观察体数据成为可能．在保留图象细节的前提下，ＭＢ算法输出的三角面片数比ＭＣ算法减少了一半以上，从而加快了体数据的面绘制速度．

MATLAB时频分析工具箱在VisualC++程序设计中的应用研究

在分析利用MATLAB函数开发独立可执行VisualC++应用程序的优势和接口技术的基础上,克服以往该方法不能调用MATLAB工具箱函数的不足,探讨了一种能在VisualC++中利用MATLAB时频分析工具箱函数编制独立可执行应用程序的方法。笔者在利用该方法编制旋转机械振动信号时频分析软件收到了良好的效果。

裹包式装盒机状态参数远程监测系统的开发

针对小包膨胀食品的裹包式装盒机在运行过程中设备参数无法远程访问、智能化程度低,以及后期设备维护困难等问题,开发一款用于远程实时监测裹包式装盒机状态参数的物联网系统。系统硬件采用AT89C52单片机作为主控,配置3种数据采集传感器,采集装盒机主轴转速、电控箱温度、当前装盒数量参数,配置ESP8266模块实现无线数据传输;系统软件采用OneNet平台接收数据,借助微信开发者工具设计手机移动端GUI界面,实时获取数据并显示,引入Echarts对3种状态参数绘制实时变化曲线图,实现数据可视化。结果表明,温度信息测量的平均相对误差为0.15%,转速信息测量的平均相对误差为3.7%,系统数据采集的准确性、精度满足要求。研究结果为装盒机的远程实时监测及设备状态评估提供参考。

用Visual C++6.0可视化设计AutoCAD对话框的方法

针对DCL语言设计AutoCAD对话框存在的不直观、繁琐等缺点,介绍了用Vi sualC++6.0及ObjectARX2000可视化设计AutoCAD对话框的方法,并给出了实例。

基于关联规则下聋工大学生健美操教法研究

由于聋工大学生的听力障碍,在进行健美操学练时,有些人的成绩并不理想。为探寻更适合聋工学生的学习方法,首先将在校的半聋生、全聋生和正常生进行分组学练和初测试,并对三个组测试的8个动作的平均分用箱线图的形式进行直观分数对比。然后,采用数据分箱的形式对学生成绩进行关联规则分析,挖掘得分高低与不同步伐的相关性。最后,根据各组情况,将具有相关性的多个步伐进行打包重点教学,并进行后测试。通过对后测试成绩进行左、右两侧动作数据对比,分析数据结果,优化提升各组成绩的教学方法,做到对聋工学生因材施教,达到提高教学质量的目的。

一种状态可视化智能物联网电表箱的设计与应用

针对目前电表箱存在的通用式机械锁容易被外部人员打开,设备管理人员无法在第一时间获取相关信息,箱门长期未锁容易导致触电安全隐患、违约用电隐患等问题,设计一种状态可视化智能物联网电表箱,可以实现通过手机端和后台对电表箱进行远程控制,在箱门被外部人员打开后发送报警信息给设备管理人员,以缩短箱门非正常打开时长,降低安全隐患,提高电表箱精细化管理水平,从而为用户提供更加优质的用电服务。

基于7方向Box样条的等值面可视化

传统的基于光线投射算法的体数据等值面可视化方法采用三线性插值用于求交计算,误差较大。提出一种基于7方向Box样条的等值面可视化算法,改进插值和梯度计算的精度,采用多种体数据属性值和梯度幅值相结合的颜色映射传输函数。由于7方向Box样条具有C2连续性,体数据标量值、梯度和曲率的计算都是精确的,算法可实现高精度的等值面可视化效果。

RichText Box控件在处理图文混合信息方面的应用

利用外部控件编程特别方便、有效,这是Windows系统的一大特色.RichTextBox控件作为Windows的一个外部控件,其编辑排版功能非常丰富,支持图文混合信息.以通用试题库系统实现过程中,试卷自动显示输出过程为例,讨论了如何利用RichTextBox控件将数据库中所有符合要求记录中的图文混合信息字段依次显示于屏幕,并对其进行编辑与排版的一种方法.

基于Visual C++6.0的PLC与计算机之间通信的设计

研究了在Visual C++6.0环境下利用MSComm控件实现系列PLC与上位计算机通信的问题,并给出了基于Visual C++6.0的通信程序设计方法。该通信程序能读写PLC内部各种软设备。实践证明,在Visual C++6.0下实现系列PLC与计算机通信简单使用,具有很强的推广应用价值。

在Visual FoxPro6.0中实现多条件组合查询

在VFP实现多限制条件查询的步骤,通过使用表格控件及组合框的结合作为输入界面,并将用户的条件保存为临时表,通过临时表来获取查询语句,利用查询语句,使得在VFP中实现多条件组合查询,满足了用户复杂查询的需求。

基于重要特征的视觉目标跟踪可迁移黑盒攻击方法

视频目标跟踪的黑盒攻击方法受到越来越多的关注,目的是评估目标跟踪器的稳健性,进而提升跟踪器的安全性.目前大部分的研究都是基于查询的黑盒攻击,尽管取得较好的攻击效果,但在实际应用中往往不能获取大量的查询以进行攻击.本文提出一种基于迁移的黑盒攻击方法,通过对特征中与跟踪目标高度相关而不受源模型影响的重要特征进行攻击,将其重要程度降低,同时增强不重要的特征以实现具有可迁移性的攻击,即通过反向传播获得的所对应的梯度来体现其特征的重要程度,随后通过梯度得到的加权特征进行攻击.此外,本文使用视频相邻两帧之间相似这一时序信息,提出基于时序感知的特征相似性攻击方法,通过减小相邻帧之间的特征相似度以进行攻击.本文在目前主流的深度学习目标跟踪器上评估了提出的攻击方法,在多个数据集上的实验结果证明了本文方法的有效性及强可迁移性,在OTB数据集中,SiamRPN跟踪模型被攻击后跟踪成功率以及精确度分别下降了71.5%和79.9%.

一种用于目标跟踪边界框回归的光滑IoU损失

边界框回归分支是深度目标跟踪器的关键模块,其性能直接影响跟踪器的精度.评价精度的指标之一是交并比(Intersection over union,IoU).基于IoU的损失函数取代了l_(n)-norm损失成为目前主流的边界框回归损失函数,然而IoU损失函数存在2个固有缺陷:1)当预测框与真值框不相交时IoU为常量0,无法梯度下降更新边界框的参数;2)在IoU取得最优值时其梯度不存在,边界框很难收敛到IoU最优处.揭示了在回归过程中IoU最优的边界框各参数之间蕴含的定量关系,指出在边界框中心处于特定位置时存在多种尺寸不同的边界框使IoU损失最优的情况,这增加了边界框尺寸回归的不确定性.从优化两个统计分布之间散度的视角看待边界框回归问题,提出了光滑IoU(Smooth-IoU,SIoU)损失,即构造了在全局上光滑(即连续可微)且极值唯一的损失函数,该损失函数自然蕴含边界框各参数之间特定的最优关系,其唯一取极值的边界框可使IoU达到最优.光滑性确保了在全局上梯度存在使得边界框更容易回归到极值处,而极值唯一确保了在全局上可梯度下降更新参数,从而避开了IoU损失的固有缺陷.提出的光滑损失可以很容易取代IoU损失集成到现有的深度目标跟踪器上训练边界框回归,在LaSOT、GOT-10k、TrackingNet、OTB2015和VOT2018测试基准上所取得的结果,验证了光滑IoU损失的易用性和有效性.

基于黑箱法的成品卷烟外观检测设备设计与试验

针对成品卷烟外表面缺陷种类多、分类细、人工质检无法对卷烟外观的细粒度缺陷进行系统性检测的问题,设计一种成品卷烟外观检测设备,自动完成成品卷烟的外观全矢量成像和缺陷检测。利用黑箱法对检测设备的技术系统进行分析,并设计了成品卷烟检测设备,该设备主要包括储供装置、单元离散装置、外观成像装置、分拣装置和缺陷检测模型;对影响卷烟运行稳定性、卷烟无损率、成像质量的关键因素进行试验,在单元离散装置上对卷烟运行稳定性因素进行正交试验,结果表明,当滑板提升速度为0.3 m/s、过渡板倾斜角为40°、辊子速度为0.045 m/s时,烟支输送无斜率可达100%,无偏移率可达99.5%,在分拣装置上对造成卷烟损伤的关键因素进行正交试验,结果表明,当气缸伸缩速度为20 mm/s、弹簧刚度为3 N/mm时,烟支损伤率为0,对影响成像质量的关键光照因素进行试验,结果表明,光源照射角为10°、光源与烟支高差为30 mm时,图像直方图的像素点与其亮度分布包络线平缓,图像清晰;最后,在设备上完成φ5.4 mm×100规格烟支的检测试验,利用改进HourglassNet-YOLO v4网络模型对成像进行缺陷检测,结果表明,烟支缺陷检出准确率达到98%,缺陷分类准确率达到95.4%。试验结果表明,该设备运行稳定,能够满足成品卷烟外观检测需求。

无人机对地目标跟踪的快速初始化和自适应优化

目标跟踪算法的性能通常和初始跟踪框的质量有关。在无人机对地侦察任务中,由于反应时间有限,操作员通常难以选取精确的初始跟踪框,导致目标跟踪结果较差。针对这一问题,提出一种半自动的跟踪框快速初始化和自适应优化策略,并给出基于视觉显著性和显著图像分割的自适应优化算法样例,在性能提升和运行时间上均具有优势。与优化前相比,在2个数据集上的跟踪成功率最高提升0.262、跟踪精度最高提升0.177;在运行时间方面,处理200像素×200像素的图像切片时,理论并行速度可达10帧/s。提出的跟踪框初始化和优化策略,结合了人的主观选择和视觉认知,可以有效解决无人机对地侦察任务中目标难以锁定的问题,并具备在嵌入式设备中的可移植性。

基于靶标的火箭炮位姿视觉测量方法研究

为提供火箭炮起落架相对于弹药装填车的精准位姿关系,提出了一种使用新型靶标的位姿视觉测量方法。使用一种以标志圆为定位原点的新型特征标志,解决了棋盘格因旋转带来的特征点排序混乱问题;基于边界聚类原理设计了椭圆检测算法;设计了一种Harris算法和角点检测模板相结合的角点提取算法,用于提取角点的准确坐标;利用特征点分布规律设计了特征点排序算法,用于实现特征点的自动排序。使用有限元方法得到起落架在不同载荷下的变形情况,经过分析发现其对位姿测量造成的误差很小,并得到减小起落架变形干扰的最合适靶标安装位置。位姿测量实验表明:文中算法的角度误差均值为0.16°,位移误差均值为0.29 mm,达到了测量精度要求。

基于视觉定位的机器人天地盒自动成型机设计

为实现天地盒高速、精准粘合包装,根据天地盒产品自动成型的工艺要求及特点,设计基于视觉定位的机器人天地盒自动成型机。盒胚通过上料输送线输送到定位区域,采用定位气缸进行二次定位,由机器人未端吸盘进行吸取。纸膜通过上糊机输送到负压传送线,采用双相机对过胶后的纸膜完成对角拍照。图像处理计算机根据产品尺寸数据、纸膜图像信息计算得到纸膜位姿信息,经过标定后获得机器人坐标系中的运动指令,引导机器人将盒胚准确放置在当前纸膜的中心位置。现场运行数据表明,纸膜综合定位误差<0.4 mm,工作节拍最大15个/分钟,实现不同规格盒胚与纸膜的精准定位及粘合。研究结果为电子产品、食品及药品外包装盒的自动化生产提供设计指导。

基于加权K-means与GhostNet融合改进YOLOv4的卷烟厂物料输送巷道异物视觉检测方法

【目的】针对卷烟厂物料输送巷道因人员闯入或穿梭车运载散落物料(统一称为“异物”)导致的安全隐患及其检测存在的实时性和准确性问题。【方法】提出一种改进的YOLOv4的物料输送巷道异物视觉检测方法。采用融合SE注意力机制的GhostNet作为YOLOv4模型特征提取网络,一方面解决CSPDarknet53参数过多而导致实时性差的问题,另一方面增强小物体特征提取能力;利用加权K-means对锚框进行聚类,解决初始锚框对巷道异物不适应问题。【结果】通过卷烟厂物料输送巷道状态数据集训练与现场应用,该方法对异物的平均检测精度达98.48%,误检率为0.62%,检测速度为58 FPS。【结论】该方法达到较好的检测效果且具有较好的泛化能力。

三种视力表视力测量差异研究

目的:探讨mc-3投影式视力表(A)、普通箱式视力表(B)以及综合验光仪(C)对不同年龄段人的裸眼视力及校正视力的测量结果是否有差异。方法:志愿者206人(395眼),根据患者年龄分为3组:青年组:25～45岁,共116眼;中年组:46～70岁,共102眼;老年组:71～90岁,共177眼。用视力表投影仪、普通箱式视力表以及综合验光仪分别测量各志愿者的裸眼视力及矫正视力。结果:矫正视力:3组中均无差别。裸眼视力:青年组、中年组中无差别。老年组中综合验光仪的视力测量结果要好于视力表投影仪和视力表箱,差别具有显著性意义(秩和检验P<0.05)。结论:在老年组的裸眼视力测量结果中,综合验光仪好于视力表投影仪和视力表箱,这种视力测量的差异可能是由于不同背景亮度及视标照度下视标的对比度不同所引起。

AutoCAD2000对话框设计技术

对话框是目前最流行的一种人机交互界面 .用ObjectARX作开发工具 ,利用VisualC 6.0强大的可视化编程环境 ,在AutoCAD2 0 0