基于机器视觉的铆接孔圆度误差评定方法

针对飞机铆接孔圆度误差评定的问题,提出了一种基于机器视觉的铆接孔圆度误差评定方法。该方法首先使用CCD工业相机获得铆接孔图像信息,其次对图像进行高斯滤波去噪处理,并采用拉普拉斯算子提取图像边缘信息,最后使用最小包容区域法对边缘图像进行圆度拟合以及误差评定。结果表明,该方法测得铆接孔圆度误差平均值为0.095,均方误差为0.09,圆度相对误差率为0.0026,为铆接孔圆度误差评定提供了一种可行的方法。

评定直线度误差的最小二乘法与最小包容区域法精度之比较

介绍了直线度误差评定的最小二乘法和最小包容区域法的算法模型与实现方法。在三坐标测量机上对八种不同被测直线进行了采样点坐标数据提取,分别用最小二乘法和最小包容区域法的基于搜索逼近-逐次旋转逼近法进行了给定平面内直线度误差的评定。结果表明:最小二乘法的评定结果与最小包容区域法的基于搜索逼近-逐次旋转逼近法的评定结果完全一致,即直线度误差的最小二乘法评定结果符合最小条件。

基于最小包容区域法的平面度误差的快速评定法——新测点分类法

在平面度误差评定的最小包容区域法中提出一个新的、快速的实施方法:通过将测点向某特殊平面投影并利用在投影面中直线度评定的信息确定原测点的平面度误差。同时证明了从距最小二乘拟合面最远的高(低)点开始的搜索路线可减少测点分类法搜索的次数。本文通过一个常用的算例验证了该算法的正确性,并用随机产生若干算例验证了该算法的有效性。该算法对225个测点的平面度误差评定平均耗费时间只有0.5s左右。

一种使用最小包容区域法基于旋转变换求解平面度误差的方法

此方法是基于旋转变换求解平面度的。它克服了以往计算方法准确度低、无法处理复杂数据的缺点 ,能够快速、准确地处理任意布点方案下测得的数据。

最小包容区域法评定平面度误差的程序设计

介绍了最小包容区域法评定平面度误差的JAVA程序设计。采用三角形准则、交叉准则和直线准则分别求取最小包容区域,从三者中选取最小值作为平面度误差。得到的误差值具有唯一性。对数据采集的准备工作无特别要求,操作较简便。适用于三坐标测量机及其它仪器对平面度检测时数据的处理。

髋臼后方包容角法和Keith法评价髋臼后壁骨折稳定性的对比研究

目的探讨髋臼后方包容角法评价髋臼后壁骨折髋臼后方稳定性的临床价值。方法选取30例单侧髋臼后壁骨折患者,在CT上分别采用髋臼后方包容角法和Keith法评估髋臼后方的稳定性,并对判定结果进行对比。结果髋臼后方的完全包容角、稳定包容角和不稳定包容角的平均值分别为92.38°±10.53°、73.86°±9.36°、51.90°±6.43°,2名测量人员自身和两者之间的组内相关系数(ICC)均>0.95,说明此方法的可信度高且可重复性好。Keith法和髋臼后方包容角法对髋臼后方稳定性的判定结果具有高度一致性,Kappa值为0.824。以髋臼后方稳定性试验为参照,髋臼后方包容角法判定髋臼后方稳定性的特异性、敏感性和准确率均高于Keith法,但差异无统计学意义(χ2=0.834、0.764、0.904,P>0.05)。结论髋臼后方包容角法与传统的Keith法在髋臼后壁骨折稳定性的判定结果基本一致,但该法不需参照对侧,操作简单,实用性强,尤其适用于对侧髋臼合并骨折或有先天性畸形的患者。

机械零件的包容聚类法

零件分类归组是实施成组技术的关键问题。编码分类和生产流程分析相结合的方法是零件聚类成组的较好方法。在生产流程分析中本文提出按包容原理进行系统聚类的方法,较为简单,并可取得较为满意的结果。

数学进化中的知识发现方法

从数学历史发展过程中去发现数学的进化规律,从创造数学符号和包容对立的概念中获得了最早的数学知识.将数学符号组合而成的表达式和方程,使问题变换成了形式化表示,当表达式和方程通过推演和求证,判断其正确性时,就形成了公式和定理,它们是数学中的基础理论.推演和求证过程是采用了等价变换.数学进化中更重要的知识发现方法是利用进化变换(对变量、函数、方程、方法等的变换)来拓展数学的新概念和解决不能求解的问题(可拓变换),从而建立了数学的理论体系.创造、包容、形式化变换、等价变换和进化变换都是数学进化中的知识发现方法.

平面度误差的快速评定法——测点分类法

针对平面度误差判定的最小包容区域法,提出一种新的、快速的实施方法,它将所有测量点分成“高点”、“低点”和“鞍点”3种类型,并指出最小包容区域法中的最高点只出现在“高点”中,最低点只出现在“低点”中,且二者均不会出现在“鞍点”中。这就极大地减少了轮流处理(搜索)的次数,提高了软件的效率,而且测量点越多,效果越显著。通过对70个测点的典型算例,表明此算法比传统的最小区域法要快几十倍。

平面度和直线度误差的快速评定——增量算法

在平面度(直线度)误差评定的最小包容区域法中,提出一个新的、快速的实施方法———增量算法。该法以计算几何中凸壳的理论为依据,结合平面度(直线度)误差评定中数据的特点,从4个(3个)测点的子集开始,通过评定子集的平面度(直线度)以及增加距子集包容面最远的点构成新的子集的方法,逐步逼近精确解。该算法单调递增收敛到精确解,时间复杂度为O(n1)。几个算例证实了方法和结论的正确性。

基于改进置换算法的圆参数评定

提出了按最小包容区域法评定圆度误差的改进置换算法,利用拟合精度较高的相对代数距离法设置置换算法的起点,符合最小条件,减少迭代次数,加快计算速度,提高拟合精度.建立了圆参数评定的数学模型,设计了相应的误差评定软件,成功地应用到了微机型万能工具显微镜的测量软件上,并给出一个影像法测量光滑环规直径和圆度误差的实例,将改进置换算法的评定结果与其它评定方法进行了比较.结果表明,改进置换算法具有较高的拟合精度和计算速度.

直线度平面度公差的快速评定测点分类法

在直线度、平面度公差判定的最小包容区域法中提出一个新的、快速的实施方法。新方法将所有测量点分成“高点”、“低点”和“鞍点”三种类型。并指出最小包容区域法中的最高点只出现在“高点”中,最低点只出现在“低点”中,最高(低)点不会出现在“鞍点”中。这样极大的减少了搜索的范围,提高了软件的效率,而且测量点越多,效果越显著。通过70个测点平面度评定的典型算例,表明此算法比传统的最小区域法要快几十倍。

基于AutoCAD2000的图解法确定平面度误差

本文利用画法几何的原理 ,基于AutoCAD2 0 0 0的图解法确定平面度误差 ,并针对一个应用实例给出了图解过程和最终结果。

精确求解平面内直线度误差的计算机算法

提出一种按最小区域法求解平面内直线度误差的计算机精确算法并给出了证明

评定直线度误差的三种算法及程序实现

讨论了评定直线度误差的三种方法,重点介绍了评定直线度误差的计算机精确算法,给出了相应的数据处理算法和程序框图,并用VB编写了评定直线度误差的Windows应用程序。通过实际运用,证明了算法和程序的有效性,可显著提高评定直线度误差的工作效率。

评定直线度误差的精确算法与程序实现

本文讨论了评定直线度误差的计算机精确算法,给出相应的程序框图,并介绍了程序的实现方法。通过在实验室和企业中的实际运用,证明了该方法的有效性和程序的可靠性。

直线度误差的评定方法探讨

直线度不仅用于评定直线的误差 ,也用于评定平面的误差。本文运用实例详细阐述了用作图法和计算法来评定直线度误差的原理及具体方法和步骤。

千分表测量平面度误差的原理、方法及数据处理

1．测量原理 平面度公差用以限制平面的形状误差。其公差带是距离为公差值的两平行平面之间的区域。并规定，理想形状的位置应符合最小条件，常见的平面度测量方法有用指示表测量、用光学平晶测量平面度、用水平仪测量平面度及用自准仪和反射镜测量平面度误差，用各种不同的方法测得的平面度测值，应进行数据处理，然后按一定的评定准则处理结果。平面度误差的评定方法有：（1）最小包容区域法由两平行平面包容实际被测要素时，实现至少四点或三点接触。且具有下列形式之一者，即为最小包容区域，其平面度误差值最小。

评定直线度误差值的凸多边形法

本文介绍了用凸多边形法（最小包容区域法），评定直线度误差的一种更为准确和简易的方法，用此法以后就不会出现对ｈ２或ｈ３误解的可能。

基于优化粒子群算法的铰链孔系同轴度误差评定

利用最小包容区域法建立了铰链孔系同轴度误差的通用数学模型。针对传统粒子群算法存在收敛速度过快、全局搜索能力差、粒子之间对比关系弱等问题,提出线性递减的平衡因子,线性递减的个体成长因子和线性递增的种群成长因子,在Matlab中利用优化的粒子群算法评定同轴度误差,并用最小二乘法验证。实验结果表明,优化后的粒子群算法性能得到了明显的改善。