大桥工字梁点云模型特征面智能识别及应用

独立钢梁预制构件的质量检测是现代桥梁建设的一个重要环节,传统手工作业的方式工作效率低且费时费力。为快速准确地对独立钢梁构件进行质量检测,提出一种基于点云模型的桥梁构件特征面语义智能识别算法,对构件质量参数所涉及的特征面进行智能提取。首先,利用三维激光扫描技术建立钢梁构件的精细化点云模型;其次,采用一种基于超体素的区域聚类复杂场景分割算法,对模型的不同特征区域进行划分,将同一特征明显的大区域组合体进行生长融合,将细小的、独立无关的特征体进行去除;再次,根据模型的空间几何特征(密度、法向量、空间连通性)建立语义提取规则,根据语义规则智能提取钢梁构件检测所涉及的关键特征语义面;最后,基于提取的特征语义面,提出钢梁构件梁高参数和拱度参数的检测算法思路。算法用于某省特大桥工字形组合钢梁构件检测,实验结果可知,梁高最大绝对误差1.65 mm,最小绝对误差0.37 mm,拱度最大绝对误差5.8 mm,最小绝对误差0.7 mm,均满足规范要求,该算法可以准确快速地识别构件关键语义特征面,为钢梁构件质量安全检测提供新的思路。

STL模型特征面片自适应分层算法

为获得聚苯乙烯泡沫塑料(EPS)异步快速成型机所需的加工路径,提出了一种基于特征面片的Stereo-lithography(STL)模型自适应分层算法。算法根据模型在分层方向上的特征面片和最小加工厚度来确定分层位置和切割平面,无须坐标变换,可沿任意方向直接获取切片两端截面轮廓信息。该算法采用了一种新方法快速分割边界面片,通过轮廓信息整理可得到点轮廓、非闭合环轮廓;闭合环轮廓;闭合环轮廓经三角化后,可封闭切片端面。该算法均采用V isual C++ 6.0实现,经实验证明运行稳定有效。

舰艇外形雷达隐身设计特征面法

研究了舰艇外形雷达隐身设计的基本方法。通过对典型舰艇外形雷达隐身性能的设计,进行舰艇不同截面外形雷达散射截面(Radar Cross Section,RCS)比较的重要性,进而提出考虑隐身性能综合评价的特征面法。以"海影号"为算例,验证了设计中所采用RCS分析法的可行性。论述了全船外形隐身设计的优越性和所提出方法的有效性。

三维模型特征面分级过滤检索技术研究

为了弥补基于统计特征提取算法对三维模型的内容描述不够充分,以及识别能力不高的缺陷,提出了三维模型特征面分级过滤检索方法。在线下阶段对IGES格式的模型文件进行解析,得到模型的面属性信息。在线上阶段手绘输入模型特征面对模型进行多级过滤,再根据归类统计的特征面数据表转化的模型特征向量进行精确检索,并通过距离算法进行相似性计算和排序。实验结果表明:该检索方法在效率和准确率上有所提高,并且能够满足一般工程检索的需要。

基于特征面的分层次CAD模型快速传输

为了解决同步协同设计中共享模型数据传输量过大的问题,提出了一种基于特征面的分层次数据传输方法。该方法在进行共享模型传输时,首先只传输该模型的三角面片信息,当需要进行协同装配时,将参与装配的部件具体指定到某一特征面,且仅对于这一特征面传输全部的特征信息。为快速提取任一特征面,将笔者所在实验室自主研发的HUSTCAID系统的体系结构进行了二次开发,增加了特征面模型和面片模型,实现了HUS-TCAID与UG系统间共享模型的实时传输。

砂土的应力空间特征面及物态模型

依据饱和砂土的剪缩剪胀性在往返荷载下的反应性状 ,揭示了饱和砂土具有初剪缩、次剪缩、剪胀、反向剪缩和弹性剪切等不同物态 ,它们在有效应力空间具有不同的路径变化。进而 ,在状态边界面和物态转换面的基础上 ,又引入了应力历史边界面和初始屈服面 ,通过有效应力状态点及应力历史边界面和初始屈服面的运动规律 ,建立了饱和砂土物态变化的数学描述 。

砂土的有效应力空间特征面及物态变化的数学描述

基于饱和砂土的剪缩、剪胀性在往返荷载下的复杂反应,揭示了饱和砂土具有初剪缩、次剪缩、剪胀、反向剪缩和弹性剪切等不同物态,它们在有效应力空间具有不同的路径变化。进而,在状态边界面和物态转换面的基础上,又引入了应力历史边界面和初始屈服面,通过有效应力状态点及应力历史边界面和初始屈服面的运动规律,建立了饱和砂土物态变化的数学描述,可区分不同的物态变化。

基于特征面的弯曲件毛坯展开方法

以往从弯曲件二维图来计算弯曲件毛坯尺寸主要依靠人工读图、手工计算的方法,自动化程度很低。本文提出了一种基于特征面的弯曲件毛坯展开方法,根据弯曲件二维图中各视图的对应关系,从中提取出弯曲件的特征面信息,自动计算出弯曲件的毛坯尺寸,并输出毛坯展开图,可大大提高弯曲件毛坯展开的自动化程度。

利用特征面进行LiDAR点云分类的方法

为提高激光雷达点云自动分类程度,提出了一种新型激光点云分类方法。在TerraSolid软件中,结合点云滤波、影像解译和特征要素采集等技术进行点云分类,并基于新昌县点云分类数据进行实验。结果表明,该方法可快速准确地分类建筑物,减少了大量手动编辑分类工作,加强了自动化分类程度,可大大提高工作效率。

基于特征面的分层特征识别

为降低特征识别的复杂度,提出基于特征实体、特征实面和特征虚面概念的层次性特征分类方法.通过构造2类神经网络输入矩阵,利用神经网络在特征识别中所具有的优势,实现基于特征面的分层特征识别方法.实例表明:该方法在识别去除材料的特征时比较有效,但识别特征的范围受到一定限制.

基于特征面信息分层传输的智能电网运行调度优化

为提高智能电网运行调度时调度信息的传输速率,文章基于特征面信息分层传输技术,开展智能电网运行调度的优化设计研究。通过电网运行调度信息分解,数字化调度信息传输,电网调度资源分配优化,实现对运行调度方法的优化。通过对比实验证明,使用优化后的调度方法,调度信息的传输速率得到明显提升,为智能电网运行调度信息高效传输提供了技术条件。

“特征面加厚法”在柱体零件轴测图画法中的运用

在技校《机械制图》教材（劳人版）中，关于轴测图的画法主要介绍两种：一种是基本体截割法；另一种是基本体叠加法。除这两种方法外，在这里我向大家介绍利用形体的特征面进行加厚的一种方法———特征面加厚法。一、特征面加厚法的概念什么叫特征面加厚法呢？所谓特征面...

城市实景模型结构化线面特征重构方法

为了改善城市实景模型边缘模糊,提出了一种曲率引导的结构化线面特征重构方法。根据曲率特征将网格分割为平面、可展凹、可展凸以及不可展曲面4类,在平面分割结果内提取平面,在可展凹和可展凸分割结果内提取直线,对过度弯曲的不可展区域进行保留,最终形成包含几何特征的复合网格模型。结果表明,结合曲率信息预先设置几何特征的潜在范围,使得结构化线面特征更可靠,同时保证城市实景中复杂的树结构不被错误地提取为平面。

高血压病人舌面信息特征研究

目的:探讨高血压不同中医证型及不同病程病人舌面部舌诊特征参数,为中医诊断信息的客观化研究提供一定的客观依据。方法:利用上海中医药大学健康辨识与评估实验室和亚太长江计算机集团有限公司共同研发的SmartTCM-I检测系统采集115例高血压病人的舌面信息,比较高血压不同中医证型、不同病程病人的舌面色分布特征参数。结果:不同证型高血压病人整体舌色、苔色参数存在一定差异,其中肝火亢盛证与阴虚阳亢证差异较为明显。高血压病程5~10年病人整体舌色参数绿(G)、蓝(B)值、色调(H)大于高血压病程<5年病人,高血压病程>10年病人整体舌色参数红(R)、G、B、H值大于高血压病程<5年病人(P<0.05);高血压病程5~10年病人整体苔色和面色参数的G、B值大于高血压病程<5年病人,高血压病程>10年病人整体苔色和面色参数的R、G、B值大于高血压病程<5年病人(P<0.05)。结论:高血压病人各证型整体舌色、苔色参数存在明显差异,不同病程的高血压病人舌色和面色参数也存在一定差异。舌、面诊客观特征参数可作为高血压中医辨证分型以及病程诊断的客观依据。

少油设备PD绝缘缺陷油面特征气体的变化特性

少油设备存在油量非常少、钢性全密封结构以及缺少防爆措施的客观特征,长期的局部放电(partial discharge,PD)绝缘缺陷会诱发设备爆炸、起火等安全事故的发生,而少油设备一直缺乏有效的PD绝缘缺陷检测、诊断技术。基于此,通过搭建110 kV正立式电流互感器PD绝缘缺陷油面气体检测实验平台,试验研究了少油设备不同PD强度下油面特征气体变化规律及其与油中溶解气体的关联特性,试验结果表明:PD特征气体H_(2)、CH_(4)、CO在油面上富集明显,且浓度增速远大于油中的值,基于油面气体的PD检测较油色谱检测有着更高的灵敏度;当PD绝缘缺陷严重劣化时,油中溶解气体浓度增速无明显提升且关键气体C_(2)H_(2)未达到预警值,而油面特征气体浓度均出现明显突增,其中H_(2)、C_(2)H_(2)的浓度增量最为显著,C2H2体积分数可以达到17.41×10^(–6),在放电缺陷劣化过程中通过捕捉该变化能够有效预警击穿放电的发生。油面气体浓度能够有效表征少油设备内部PD缺陷的产生、发展,该研究成果为少油设备PD绝缘缺陷的高灵敏监测提供了新的解决思路。

基于点面特征融合的RGB-D SLAM算法

传统的视觉SLAM算法主要依赖于点特征来构建视觉里程计,而在人造环境中通常存在一些点特征不足但结构特征丰富的场景,此时基于点特征的视觉里程计方法容易出现跟踪失败或位姿估计精度降低的问题。提出一种融合点面特征的RGB-D SLAM算法,利用人造环境中的平面特征提高SLAM算法定位与建图的精度与鲁棒性。使用AGAST特征点提取算法并采用四叉树的方式进行改进,使特征点在图像中均匀分布以减少点特征提取的冗余度。同时,在传统点特征方法的基础上添加平面特征,使用连通域分割算法从点云中获取平面特征,并构建伪平面特征,结合AGAST特征点构建点面特征融合的结构约束因子图,添加多重约束关系用于图优化。实验结果表明,该算法AGAST特征点提取效率优于ORB-SLAM2算法,融合的点面特征使其在室内环境下的定位和建图精度更高,绝对轨迹误差减小约20%,相对轨迹误差减小约10%,单帧跟踪耗时减少约7.3%。

基于知识规则的工字梁点云模型特征面自动识别及应用

采用三维激光扫描技术进行钢梁制造参数自动检测,首先要解决的难题是如何实现钢梁点云模型结构化。针对工字型钢梁三维激光点云模型特征,提出一种基于知识规则的钢梁特征面提取算法。首先,利用三维激光扫描技术建立钢梁构件的精细化点云模型;其次,采用一种基于超体素的区域聚类复杂场景分割算法,对模型的不同特征区域进行划分,将同一特征明显的大区域组合体进行生长融合;第三,根据模型的空间几何特征建立特征面提取规则,自动识别出钢梁构件所有特征面;最后,将特征面用于钢梁构件梁高和拱度参数的自动检测。算法用于某省特大桥工字型钢梁制造参数检测,取得了预期实验结果。

车轮型面特征与损伤非接触检测研究进展

轮对是轨道车辆走行部的关键部件,具有导向和承载的功能.及时有效的轮对故障检测对于保障列车安全运营至关重要.非接触式列车车轮检测技术因其具有速度快、无损伤、精度高等优点而逐渐成为研究热点.介绍了轮对结构及主要检测项目,阐述并分析了多种非接触式检测方法的流程、特点、热点及进展,在技术融合创新、装备更新换代、系统性能综合提升及检测流程降本增效等方面展望了轮对非接触式检测的发展方向.

汽车造型特征与特征面

本文以汽车形面信息为研究对象,在造型特征的基础上引入造型特征面,提出了特征面的定义。然后通过认知实验获得了特征面的详细信息,完成了特征面的提取;之后通过制定聚类规则,对特征面结果进行聚类统计,完成了特征面的分类;最后对特征面进行了初步表征。

基于点线面特征的无漂移旋转视觉里程计

现有基于点特征的视觉SLAM(simultaneous localization and mapping)算法在弱纹理环境中表现不佳,为此提出了一种基于点线面特征融合的视觉里程计算法,能够在弱纹理环境中实现精准定位。首先基于曼哈顿世界假设下,使用线特征与面特征提取曼哈顿世界坐标系,并将线特征与面特征与坐标系联合;其次为了提升系统定位的准确性,使用了一种无漂移旋转的位姿估计算法,将位姿的旋转与平移分开求解;最后利用结构化的线特征与面特征对位姿与曼哈顿轴进行优化,综合考虑图像中的点线面特征,使得位姿估计的结果更加精确。实验表明,该算法在TUM与ICL-NUIM数据集中的表现优于目前的其他方法。