二氧化硫标准溶液的直接标定法

提出了一种标定SO2 标准溶液浓度的新方法—用Na2 SO3 标准溶液直接滴定由KIO3 与过量KI反应所生成的I2 。该方法与标准法相比 ,省略了稳定性较差的Na2 S2 O3 溶液的配制和标定操作 ,不用易挥发损失的I2 溶液 ,缩短了分析时间 ,降低了分析成本。它的反应条件较宽松 ,精密度高 ,CV≈ 0 .0 82 % ,标定结果与标准法无显著性差异 ,RE<± 0 .4% 。

基于量块的线结构光视觉传感器直接标定方法

线结构光视觉传感器的标定精度直接关系到测量结果的精度。传统的有模型标定方法为了提高标定精度,相应的模型也会越复杂,计算量也很大。为了实现高精度、高效率、低成本地标定线结构光视觉传感器,提出一种基于标准量块的线结构光视觉传感器直接标定方法,设计了标定靶标,不需要标定模型,直接建立查找索引表,在查找索引表中搜索直接得到或者采用最小二乘法拟合算法得到待标定点的空间三维坐标。实验结果表明该标定方法具有较高的标定精度,y方向平均绝对测量误差为0.0279mm,z方向平均绝对测量误差为0.0237mm,能够满足高精度测量需要,且计算简单、易于实现。

平晶谱仪谱线波长的直接标定

提出一种简便的新方法用以实现X射线平晶谱仪谱线波长的直接标定 ,只需在谱仪晶体表面加上一个特制的辅助光阑 ,即可在不知光源位置和没有任何参考谱线的情况下精确标定谱线的波长。

用于J阻力曲线测试的载荷分离直接标定法

基于载荷分离原理提出了确定不同裂纹长度钝裂纹紧凑拉伸(CT)试样的载荷-位移(P-V)曲线显式表达式的方法,进而通过与尖裂纹试样的P-V曲线进行对比分析,发展了直接确定尖裂纹试样实时裂纹长度的载荷分离直接标定(LSDC)法。该方法无需在试样断面上进行任何裂纹长度的物理测量。采用Cr2Ni2MoV钢制成的CT试样验证了LSDC法的可行性和有效性。研究结果表明,LSDC法得到的J阻力曲线相比柔度法和规则化法更加合理、精确。由LSDC法还可从相同初始裂纹长度条件下的钝裂纹和尖裂纹CT试样的P-V曲线分离点得到能够真实反映材料启裂的临界断裂韧度,相比根据0.2mm钝化偏置线交点确定的传统条件启裂韧度值更为合理,且具有更小的数据分散性。

优化的PSO空间高精度线结构光直接标定法

线结构光测量系统的立体标定是进行三维测量的必要环节,其标定精度直接决定三维测量的精度。针对目前线结构光标定存在的计算过程复杂、局限性大、成本高、精度低等问题,提出了一种空间高精度线结构光直接标定法。设计异形标定块,通过DBSCAN算法剔除标定块线激光条纹上的噪声点与边界点,然后利用改进的PSO算法优化最短路径寻优的目标函数,提取线激光条纹上的特征标定点,建立像素坐标与世界坐标之间的映射关系表,从而直接获取待标定点像素坐标对应的世界坐标,或通过距离待标定点最近的三个特征标定点计算出关系转换矩阵,获取待标定点的世界坐标。试验表明,优化后的PSO算法寻优能力提升了27.23%,收敛速度提升了66.67%,特征标定点的提取误差约为0.4个像素,线结构光测量系统标定后,沿x方向的平均绝对测量误差为0.015 6 mm,沿z方向的平均绝对测量误差为0.017 4 mm。

改进直接线性标定的移动机器人视觉定位算法

在移动机器人视觉定位中,图像处理技术为摄像机标定和视觉定位奠定了基础.本文首先对机器人采集得到的目标图像进行灰度变换,将彩色的图像转换为灰度图像,利用中值滤波滤除目标图像中的孤立噪声点,再使用sobel算子提取图像的边缘,由于提取的边缘不清晰,最终使用改进的hough变换得到图像的清晰边缘.实验中利用matlab 7.5软件对图像进行处理,获取到准确的目标点像素.而要得到机器人在实际坐标系中的坐标,需要对摄像机进行标定,本文对直接线性标定算法进行改进,利用最小二乘法简化计算的过程,实现机器人视觉定位过程.实验结果表明,该方法简单且有效,提高了定位的准确度,验证了该方法在视觉定位中的有效性和可行性.

基于标定模块的多线结构光测量系统的直接标定

多线结构光测量系统的标定精度直接影响到测量结果的精确度,但传统标定方法存在着标定模型过于复杂且计算量过大的不足。同时在针对深孔类零部件内表面几何形状进行结构光测量过程中,由于特征点的缺失,传统标定方法难以直接应用。因此提出了一种基于标定模块的直接标定法,无需建立标定模型,直接通过查找索引表完成标定任务。实验结果表明该标定方法的标定误差低于单个像素,即0.037 mm,能够满足测量系统的精度要求,并且操作简便、易于实现。

基于激光跟踪仪的六自由度模块化机器人运动学标定

在充分调研国内外机器人标定方法的基础上,提出了一种基于激光跟踪仪的机器人标定的方法,即直接标定法。运用微分变换方法建立了六自由度模块化机器人误差模型,并对建立的误差模型进行验证。利用激光跟踪仪直接测量机器人位姿进行标定试验,确定机器人末端位姿与运动学参数误差的关系,把得到的机器人运动学几何参数偏差补偿到控制系统软件中,对其中的运动学方程加以修正,然后对机器人进行二次标定。标定前后数据对比证明,机器人运动精度提升了50%。

基于标定直接吸收光谱方法的近红外乙烯检测

实现乙烯气体(C_(2)H_(4))实时在线精确检测对石油化工、煤矿等行业安全具有重要意义,但是C_(2)H_(4)在近红外波段的谱线强度信息不明确,具有谱带吸收特征,且与CH4有明显的混叠干扰,因此对其浓度进行精确检测是目前激光吸收光谱测量面临的共性技术难题。将波长调制光谱中的标定方法与直接吸收光谱相结合,提出了一种适用于C_(2)H_(4)气体检测的标定直接吸收光谱法(CDAS)。该方法不需要激光吸收光谱反演过程中的确切谱线强度信息,并克服了波长调制光谱在测量过程中出现的非线性效应。为了避免特定工况(如煤矿)中CH_(4)的干扰,实验装置采用了高精度压强控制系统,并且在100 mbar(1 bar=105 Pa)稳定压强下实现了CH_(4)和C_(2)H_(4)混叠光谱的分离。实验过程中对1626 nm附近的CH_(4)和C_(2)H_(4)仿真和实测吸收光谱进行了分析,确定了C2H4的标定光谱范围,进而验证了该方法在体积分数低于100×10^(-6)的范围内,对C2H4气体的检测误差不超过-1.47×10^(-6),并且测量体积分数与标准体积分数之间的线性拟合优度达到了0.999。对体积分数为10×10^(-6)的C2H4直接吸收光谱进行分析,以1倍信噪比对应的浓度作为检测下限进行等效计算,得到检测下限为1.38×10^(-6)。在Allan方差分析中,积分时间为77 s时检测精度达到了0.04×10^(-6)。以上实验结果充分说明了标定直接吸收光谱法能够在近红外波段实现C2H4的精确检测,并为此类气体的检测提供了一种新思路。

作物面积获取的视觉测距建模

针对作物分类面积车载式地面调查系统测算模型确定问题,基于直接标定法设计了测距试验,提出用麦夸特法求解只包含光轴倾角的单因素模型,并用Matlab实现算法.方差分析结果表明所得模型预测精度优于理论模型.模拟实际工作情况,加入高差因素,进行了旋转正交试验,所得二次多项式回归模型预测精度比相应高差水平下该单因素模型略低,从而论证了该单因素模型不仅有效而且较优.