基于改进SIFT算法的双目视觉SLAM研究

SIFT算法通常用于移动机器人视觉SLAM中。但其算法复杂、计算时间长,影响视觉SLAM的性能。在两方面对SIFT改进:一是用街区距离与棋盘距离的线性组合作为相似性度量;二是采用部分特征方法完成快速匹配。应用扩展卡尔曼滤波器融合SIFT特征信息与机器人位姿信息完成SLAM。仿真实验表明,在未知室内环境下,该算法运行时间短,定位精度高。

链板式连续运输机械中焊趾表面裂纹扩展形态检测

针对链板式连续运输机械滚动压力增大引起的裂纹扩展问题,提出焊趾表面裂纹扩展形态检测方法,并应用到链板式连续运输机中。我们构建了焊趾表面裂纹图像的尺度空间函数,并计算特征点的梯度幅值与方向,完成焊趾表面裂纹区域的SIFT(Scale Invariant Feature Transform)定位。以裂纹区域定位结果为基础,明确扩展应力强度因子与能量释放之间关系,并引入裂纹开张比的概念,计算裂纹扩展的有效能量。根据裂纹纵、横比与深度比的关系,结合板厚得到裂纹半轴长度的函数关系,从而实现裂纹扩展形态的检测。以链板式连续运输机为例,实验结果表明,本文针对连续滚动机械设备裂纹区域的定位精度比传统的检测方法更高,且裂纹深度检测结果与实测结果基本一致,说明所研究检测方法的裂纹扩展形态检测性能得到了提升,具有较高的实际应用价值。