固连双相机多视图重建测量方法设计

大范围场景光学非接触式测量在工程中具有广泛的应用需求,常规基于单相机的多视图重建测量方法需要在场景中加入尺度基准,图像采集过程复杂、对图像重合度要求高。为此提出一种利用固连双目相机进行多视图重建的方法,既继承多视图重建中测量范围大的优势,同时又无须尺度基准,图像采集过程更简单易实现,数据优化过程中还额外增加了双相机固连约束条件。具体实现过程中,首先标定获取安装在固定杆上的两相机的内参数及固连关系,然后使用双相机对待测量区域采集图像并双目交会获取每一时刻的空间点云。计算相邻时刻点云所在坐标系的转换关系,通过传递将所有时刻图像对应相机位姿以及交会点云统一在指定坐标系下,由光束法平差优化相机位姿及点云坐标,由重建点云坐标即可计算待测尺寸参数及形变信息。经实验验证,在5 m范围内,其测量误差最大3 mm,均值1 mm。该方法可以满足大尺寸物体、大范围场景的测量需求且稳定可靠。     

基于远场线阵的大型结构体声场重建技术研究

针对大型结构声场重建中需要大面积的测点布放的难题,首先,根据波叠加方法的声全息技术,结合声振耦合软件virtual.lab重建了圆柱壳模型在单频激励作用下的空间声场;然后,通过仿真分析了阵元数、空间位置、等效源形状等因素对重建精度的影响;最后,将波叠加法的计算结果与理论值进行了对比,二者结果一致,由此证明了基于水平线阵的大型结构体声场重建技术的可行性,而且其计算效率高、精度满足工程应用要求。     

基于查表的空间填充曲线映射算法

空间填充曲线是进行数据降维处理的典型方法。首先给出对角线空间填充曲线的映射规则,该规则使得在高维情况下存在唯一曲线,并且每一维度上的格点数目不受限制。然后提出等势面的概念,推导出不同等势面上格点数量的递推关系。在此基础上,给出基于查表的对角线空间填充曲线映射算法,该算法执行快、可扩展性好,其时间复杂度随维度的增加呈线性增长。     

旋转点云特征识别及重建的2D线性架构方法

现有反求技术不能高效地处理带附加形状特征的旋转零件,为此提出了一种旋转点云特征识别及重建的2D线性架构方法:先将点云从旋转特征形式转换成展开形式,再提取旋转点云数据中的关键信息,并将提取的信息转变为对应的设计要素和参数,然后修正关键的几何特征参数。实验验证了该方法的有效性。     

飞行器弹道重建方法改进

基于飞行器的惯性测量数据,根据运动动方程,对弹道进行重建。为进一步限制误差的传播,利用遥测记录的时间步长较大的弹道数据,采用正向配点法和反向配点法进行弹道重建,并在重建弹道数据和遥测弹道数据的相关性的基础上,对正向配点法和反向配点法的计算结果进行加权平均。仿真结果表明,加权改进的方法精度更高。     

基于模态分析方法的管道导波频散曲线计算

推导了管道中导波传播的有限元方程,使用 ANSYS 有限元软件建立了管道模型;对导波进行模态分析,得到了管道模型的一系列特征频率与振型,通过对管道振型的模态识别,提取了管道中各模态导波的模态特征,计算得到了管道中导波的频散曲线,该曲线与解析法所得到的频散曲线相吻合。该方法可以应用于周期性重复组合的任何结构（如横截面固定的杆、板、管）中导波的频散曲线计算。     

埋地管道电磁检测技术的研究

由于小口径埋地管道的工作空间狭窄,多通道电磁检测技术在其研究应用面临大量的困难与问题。分析了埋地管道的检测特点和电磁检测原理与装置,对小口径埋地管道的电磁检测方法、检测性能、检测机器人的驱动方式、机器人的越障及控制等进行了研究,提出了该技术有关环节的研究思路、特点和要求,为进一步深入研究提供有益的参考。     

用于三维点云表示的扩展点特征直方图算法

局部特征提取在点云相关应用中具有十分重要的作用,因此提出一种用于点云局部特征表示的扩展点特征直方图描述子。针对邻域点的两两点对提出一系列不变量;在特征点上构建一个局部参考坐标框架以获得特征描述子对旋转和平移的不变性;将关键点局部邻域划分成多个子空间,并依据每个子空间中的点对不变量构建一个直方图;将所有直方图串联起来得到扩展点特征直方图特征描述子。采用Bologna公共数据集对扩展点特征直方图特征描述子的性能进行测试,并与多个现有算法进行对比。结果表明,扩展点特征直方图特征描述子获得了良好的性能,其结果优于多个现有的特征描述子。     

正则有理Bezier曲线的等距曲线算法

通过利用改进的有理德卡斯特里奥算法求得正则有理ｎ次Ｂｅｚｉｅｒ曲线各点处的切矢,由此得到各点的单位法矢量,应用于求原始曲线的等距曲线,从而巧妙地解决了原始正则有理ｎ次Ｂｅｚｉｅｒ曲线上各点的单位法矢量难求的困难。该方法几何意义明显,算法简洁,实践效果比较好,最后本文给出了两个实例。     

点邻域尺度差异描述的点云配准算法

针对传统特征描述符计算复杂度高、配准精度低的问题,提出一种基于不同尺度点邻域特征信息差异的点云配准算法。在特征描述符方面,对关键点选取不同尺度的邻域空间,计算各尺度空间之间的特征值归一化向量差异和法向量夹角,建立点邻域尺度差异描述符,特征描述符计算简单且节省时间。在关键点选取方面,根据曲面形状指数设计了一种寻找关键点的方法,提取的点具有很好的代表性。在对应关系寻找方面,提出一种基于欧式距离的对应点二重筛选方法,找出对应点对集,设计了基于全局距离的全局最优点云变换矩阵求取方法。实验结果表明,点邻域尺度差异描述的点云配准算法具有良好的配准精度和稳健的噪声鲁棒性。