工件四特征点的粗配准方法研究

工件自动配准在柔性生产装配中至关重要,其中装配工件CAD模型数据和实测点云数据的配准是关键技术之一。针对装配工件和CAD模型的配准问题,提出了一种基于工件四特征点的粗配准算法。获得配准物体CAD模型数据和实测点云数据后,该方法包含四步:点云数据取样,特征四点集提取,特征一致四点集寻找,计算变换一致性矩阵。以正方体为模型的仿真实验结果显示该配准方法正确可行,以维纳斯石膏像作为实验对象进行配准实验,当点云数据为80000点时,点到点的误差均值为0.0622mm。该算法稳定,配准结果可以作为精确配准算法ICP(Iterative Closest Point)等的叠代初值。

基于加工余量优化的航空模锻件点云配准算法

为解决航空大型结构件在精密数控加工过程中毛坯加工余量分布不均的问题,提出了基于加工余量优化的模锻件点云配准算法。首先将降噪等预处理之后的毛坯点云数据和CAD设计数模通过四特征点法进行粗配准,然后基于加工面容差约束建立精配准数学模型,采用广义乘子法和奇异值分解法求解模型,同时采用迭代法让毛坯所有匹配点都满足加工面容差约束以及通过数据关联加快配准过程中对应点的搜索速度。点云配准试验结果表明:四特征点粗配准方法与“321”粗配准方法比,标准差和均方根偏差分别减小了5.35%、3.91%;基于加工余量约束优化的精配准方法与经典ICP方法比,标准差和均方根偏差分别减小0.09%、0.15%。因此,提出的点云配准方法在模锻件加工余量优化过程中比传统方法精度更高。

超细径保偏光纤的对轴方法优化及实验

为了在光纤陀螺等关键器件中使用超细径保偏光纤取代常用的普通直径保偏光纤,需要对其偏振轴的确定方法进行改进和优化。首先,使用光线追迹法对图像侧面成像对轴法在几种条件下的理论图像进行计算机仿真,并对仿真结果较好的两种情形进行实验验证;然后,对实验数据曲线进行傅里叶展开以抑制随机干扰,将结果较好的三亮纹方法改进为三亮纹四点特征法,并对该方法进行实验验证;最后,测定使用三亮纹四点特征法得到的重复精度。实验结果表明,该方法大大提高了超细径保偏光纤偏振轴定轴过程中的抗干扰能力,重复精度达到1.6°,达到了普通直径保偏光纤的偏振轴定轴精度,满足实际应用要求。

基于无人机的输电网故障跳线联板识别

跳线联板是输电网中重要设备,其是否存在故障对输电网正常运行具有很大的影响。但由于现有的算法是对输电网中所有的故障用统一的方法进行识别,没有对各类故障输电设备进行专门的研究,导致故障跳线联板识别率低。为了高效识别红外视频图像中故障跳线联板,首先针对输电线的红外图像特征,采用改进的OTSU阈值分割图像对红外图像进行分割;其次,采用漫水法滤波分离各个连通域,运用形态学滤去小区域,填充大区域内的孔洞;最后,提取连通域的骨架,并从骨架图像中提取出USFPF特征,通过该特征识别的故障跳线联板。实验结果表明,识别故障跳线联板准确率为85.71%,漏检率为14.28%,误识别率为2.8%。该方法能够较好地识别故障跳线联板,具有较好的鲁棒性。