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用于摄像机标定的棋盘图像角点检测新算法被引量：45: 2011年; 摄像机标定是从二维图像获取准确的三维信息的必要步骤,摄像机标定的精度在很大程度上取决于标定板控制点的图像定位精度,鉴于此,对棋盘格标定板图像的角点定位问题进行了研究。笔者通过对图像像素类型及其性质进行分析,提出了以小邻域环形模板上像素灰度的跳变次数为判据的棋盘角点检测新算法,该算法不但能快速检测出角点,而且还能确定角点的类型。利用此性质,剔除了容易受外界环境影响的棋盘外圈角点,即非X型角点,从而从另一个角度保证了所提取角点的精度。为了达到更高的精度,笔者以棋盘图像的高度对称性为依托,在每个初定位角点的局部邻域内,用灰度重心法对角点进行了亚像素定位。实验结果表明,提出的算法具有较高的精度,能够为高精度摄像机标定提供可靠数据。; 杨幸芳黄玉美高峰杨新刚韩旭炤; 关键词：摄像机标定角点检测亚像素定位

高速电主轴热特性分析的有限元网格划分: 2011年; 为了精确分析高速电主轴系统动态热特性,综合利用Solidworks,Hyper mesh,Marc划分单元、装配网格,零组件间通过定义接触传递热量、力等.利用该方法进行电主轴系统动态热特性分析,仿真结果与实测结果一致.该方法可以快速高效地划分网格,方便后续网格修改和管理,也适用于其他大型装配体网格划分.; 周灿邓圭玲何玉辉张士军; 关键词：高速电主轴有限元网格划分

高速数控车床进给系统切削运动平稳性分析被引量：6: 2011年; 高速数控车床的进给系统是其重要部件,其切削运动平稳性对产品的加工质量影响非常突出。分析了高速数控车床进给系统切削力,应用ADAMS软件建立了高速数控车床进给系统刚体和柔性体结合的动力学虚拟样机,为了提高分析效率,对高速数控车床进给系统原始设计进行了简化,这些简化均不会对整体应力分布有明显影响。通过仿真分析,得到了高速进给系统X向进给平台质心的X、Y、Z三个方向运动轨迹的误差曲线,仿真结果验证了所设计的高速车床进给系统达到了要求,为高速数控车床进给系统的设计提供了依据。; 廖平; 关键词：进给系统仿真 ADAMS软件

一种提高SIFT特征匹配效率的方法被引量：9: 2012年; 为了提高SIFT特征匹配的效率,首先改造了SIFT特征描述符相似性度量的形式,以街区距离代替欧氏距离作为特征描述符之间的相似性度量,降低了相似性度量公式的时间复杂度;其次,提出了最近邻和次近邻假设算法,即假设待匹配图像中任意2个特征点为最近邻点和次近邻点,通过比较当前特征点与待匹配图像中其他特征点之间的距离,以及当前特征点与假设的最近邻和次近邻之间的距离,实现最近邻和次近邻的替换,最终得到实际的最近邻点和次近邻点。算法减少了相似性计算过程中特征点比较的次数,从而减小了算法的计算量。实验结果表明,提出的算法在保持鲁棒性的同时提高了SIFT特征匹配的效率,能够为一些快速性应用提供保障。; 杨幸芳黄玉美韩旭炤杨新刚; 关键词：SIFT特征最近邻

高速机床恒定循环水温暖机的仿真与实验研究被引量：1: 2011年; 为研究不同形式循环水对高速机床暖机的影响,提高机床加工精度,实施了有限元分析和实验测试.通过对比恒定循环水温和变循环水温两种方式的暖机效果,发现电主轴系统使用恒定温度循环水暖机能在较短的时间内达到热平衡.循环水在系统的不同工作阶段发挥不同作用,可提高暖机效率,改善电主轴系统的热特性,保证高速机床加工精度的稳定性.; 周灿王建军邓圭玲; 关键词：高速机床暖机有限元电主轴

高速数控车床切削的动态特性测试与分析被引量：2: 2011年; 以高速数控车床CK7516GS为研究对象,对其动态特性进行了多工况的振动测试并采用Matlab软件对数据进行了处理.通过数据分析得到了各个工况的振动主频范围,并把各个工况对应的主频进行了对比,同时对振源进行了分析.测试结果表明:高速数控车床不同工况下振动主频大部分都集中在100Hz附近,其振动主要由切削力、电主轴旋转不平衡以及电磁力不平衡引起的.该分析为高速数控机床的系统动态设计和振动抑制提供了参考依据.; 廖平邓方平; 关键词：振动动态特性 MATLAB

高速数控车床进给系统静动态特性分析被引量：3: 2011年; 高速数控车床的进给系统是重要部件,其静动态特性对机床整体性能的影响非常突出,应用ANSYS软件对高速数控车床进给系统进行了有限元分析。为了提高分析效率,对高速数控车床进给系统原始设计进行了简化,这些简化均不会对整体应力分布有明显影响。建立了高速数控车床进给系统有限元模型,分析其静态特性。通过模态分析得到高速进给系统固有频率和主振型,为高速数控车床的动态性能评估提供依据。; 廖平; 关键词：进给系统模态分析有限元

一种基于USAN的特征点检测算法被引量：4: 2011年; SUSAN角点检测算子的提出是以假设待测角点是L型为前提的,这就造成了SUSAN算子在检测角点时以USAN区域的大小为判据的局限性。实际上,当USAN区域的大小等于SUSAN圆模板面积的一半的时候,常常会出现错误的检测结果。在分析图像各特征点的本质区分的基础上,在SU-SAN圆模板内,附加了一个圆环模板,并以圆环模板上灰度的跳变次数为辅助判据,来弥补SUSAN算子的不足。此外,SUSAN算子USAN区域的划分是基于固定灰度差阈值的,这对于具有不同对比度的图像的角点提取很不利。鉴于此,提出了一种基于迭代运算的灰度差阈值的计算方法,在每个像素位置,通过迭代运算计算其对应SUSAN圆模板内的灰度差阈值,得到更合理的USAN区域。所提出的算法以USAN区域大小为第一判据,再辅以圆环模板上的灰度跳变次数为第二判据,从而为特征点的检测提供了双重保障。实验结果表明,算法可以准确、可靠地提取出各种不同类型的角点。; 杨幸芳黄玉美李艳高峰; 关键词：特征点检测 SUSAN算子

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国家科技重大专项(2009ZX04001-065)