一种基于机器视觉的轴承内外径和同心度检测方法

轴承的内外径和同心度是评价轴承质量的重要参数,基于机器视觉的轴承检测技术在工业生产中具有广阔前景。针对轴承内外边缘像素,设置轴承图像的基准参数,以基准位置为圆心构造采样圆,在采样圆上进行机械抽样获得边缘采样点,并使用最小二乘法结合迭代法进行拟合圆,最终获得内外圆参数并计算出轴承同心度。实验结果表明:与传统方法相比,检测速度平均提高了10.2倍,符合工业检测要求。

光学非球面最佳参考圆的确定及其应用

应用干涉法测非球面,必须测量参考球面的曲率半径才能得到非球面的面形,因此需要精密的测长机构.本文介绍一种在一维测量时,用数学方法确定非球面最佳参考圆的参数,进而由干涉图求得非球面面形或面形误差的新方法,从而可省去测长机构.所提出的微扰动阻尼牛顿迭代法求非线性最小二乘解,经实践证明,有很好的迭代效果.

基于股骨三维多线外形计算颈干角的方法

股骨颈干角是股骨颈轴与干轴形成的内倾角,是髋关节疾患的重要诊断和治疗指标,其提取方法大多是通过二维测量。在建立股骨三维模型的基础上,试图通过先确定股骨颈干轴的方法确定颈干角。首先通过球面拟合确定股骨头中心,再通过圆拟合和直线拟合确定股骨干轴线。然后构造垂直于假定颈轴的平面与股骨体相交,得到横截面;最后构造优化模型迭代搜索,使得横截面面积最小,以确定颈轴线。同时,颈轴和干轴的夹角即为所求颈干角。20例股骨多线外形数据测量的结果表明:股骨头拟合误差仅为0.434 0 mm,股骨颈干角的测量平均值为126.325 9°,与前人对颈干角的测量平均值相符。该方法为描述股骨复杂的3D结构特征提供参考,同时为制造医学假肢和医学手术提供准备。

非线性模型的抗差最小二乘法及其在圆心拟合中的应用

在抗差最小二乘法及其一种具体实现方案“三步抗差方案”的基础上,对抗差最小二乘法在非线性模型中的使用进行了详细的探讨,并在圆心拟合问题中加以应用。非线性化模型的“三步抗差方案”在算法复杂度上相比线性模型大大提高,本文厘清非线性模型的“三步抗差方案”并加以编码实现。最后在圆心拟合问题中,使用“三步抗差方案”,验证算法的可行性。为了进一步验证“三步抗差方案”的可靠性,本文使用程序生成大量,带有指定数量粗差的测试数据,并用“三步抗差方案”进行拟合。测试结果表明,“三步抗差方案”可靠性非常高,适应性非常强,崩溃污染率高达50%,非常适于在工程测量中推广使用。

基于Dynamo可视化编程的桩基成孔模型优化方法

钻(冲)孔灌注桩施工技术受限于简陋的成孔检测技术,施工人员往往在未及时准确了解成孔内壁形貌的情况下,进行后序施作,最终造成废桩。首先基于超声波成孔检测的成果文件提出更加准确的单一横截面内拟合圆画法——“三点迭代拟合圆画法”;继而将之与“既有拟合圆画法”进行比较,总结出三点迭代拟合圆画法的优势;最后通过Dynamo可视化编程将该画法在revit平台上开发出相应脚本,实现了可在现场实时准确进行成孔批量化建模的目标。

最小二乘法和迭代法圆曲线拟合

为了提高形变监测中圆曲线拟合的精度,该文在总结已有的圆曲线拟合方法的基础上,推导了一种基于最小二乘法的圆曲线拟合方法:以原半径与拟合半径的几何距离差值平方和最小为准则,在计算过程中再结合迭代法,在离散点非均匀采集的情况下有效地提高拟合精度。最后运用程序对模拟数据及实例数据进行了处理分析,结果证明该拟合方法是可行的。

一种迭代法的圆曲线拟合方法

针对在实际测量工作中量测圆心坐标及半径时存在的问题,该文基于迭代法的思想,推导了一种圆曲线拟合的方法,并用实例数据进行了检验。结果显示,该方法在离散点均匀采集或非均匀采集的情况下均具有良好的拟合效果,与目前在圆曲线拟合方法中普遍采用的最小二乘法相比,具有同样高的拟合精度,验证了该拟合方法的正确性与可行性。

RC-IRLSCF方法及服役车轮踏面线激光检测应用

针对线激光位移传感器采集的圆弧特征数据对应整圆的角度偏小、特征点存在噪声及离群点等严重影响圆中心定位精度的问题,提出半径约束迭代重加权最小二乘圆拟合(RC-IRLSCF)方法。为了克服既有圆弧特征检测过程中存在的噪声及离群点对检测精度的影响,构建基于半径约束及鲁棒损失函数的圆拟合目标优化模型,采用迭代重加权与Levenberg-Marquardt算法渐进优化求解模型,实现圆弧特征的精确拟合与定位。通过服役车轮踏面检测实验表明:利用线激光检测轮廓圆弧特征,在光散射和局部变形等原因产生邻近离群点的条件下,所提方法可实现圆弧的精确拟合与定位,具有一定的鲁棒性与抗噪性。

圆曲线拟合的牛顿算法及其应用

基于最小二乘准则,圆曲线拟合算法由于目标函数线性化方法及选取拟合参数不同,算法的收敛速度往往存在差异。本文通过将圆曲线参数方程展开至泰勒级数的二阶项,给出了一种基于牛顿法的圆曲线拟合的迭代算法。模拟实验表明:该算法由于每次迭代计算了二阶项,相比圆曲线拟合的经典非线性最小二乘算法具有更快的收敛速度,并且整体表现出观测噪声越小、观测点在圆周上分布越均匀时收敛越快的特点。圆曲线拟合的牛顿算法对于测绘实践中海量数据情况下的非线性曲线和曲面拟合的同类算法,如点云数据的工程建筑、工业设施等拟合算法具有重要的参考和应用价值。