基于图像全局矢量的特征点矢量提取方法

针对传统二进制特征描述子提取算法复杂,鲁棒性较差等缺点,提出了一种具有一定全局参考性及鲁棒性的二进制特征矢量;首先,对输入的匹配图像求取其Harris特征点及其显著图;然后,将图像空间网格化,求取各网格中心,并按其对应网格的显著度进行排序,生成全局基准矢量;最后,将各个特征点与全局基准矢量进行比较,生成基于显著度加权的二进制特征矢量.实验结果表明,该算法提取的二进制特征在极大减少计算的同时,还具有良好的特征表征能力.

基于最短路径的平面毛坯尺寸基准确定的新方法

目前毛坯尺寸基准的确定忽略了其具体的机械加工过程,均采用零件图的基准,即毛坯的各个尺寸都是在零件图对应尺寸上加减总余量而生成,这已成为一种经典的设计方法,但该方法显然没有按照毛坯尺寸影响加工过程的规律来确定其基准,将会导致较多的毛坯尺寸误差累计到加工过程而产生不利的影响。基于尺寸路径图原理阐述毛坯尺寸及其基准的特点,以毛坯尺寸误差对加工过程中精度影响最小为目标,给出确定毛坯尺寸基准的原则,重点研究平面毛坯尺寸基准确定的方法。首先将工件在平面内组合定位时的3个基准抽象成一个矢量,称基准矢量,针对粗基准矢量常常不在毛坯几何要素的交点上等问题,提出基准就近准则,总结归纳出平面毛坯尺寸基准确定的一般方法。通过箱体等零件加工的实例分析计算,验证了采用新方法确定各个毛坯尺寸基准,对于减小加工余量及提高零件尺寸精度是一种有效的方法。