吉林省科技发展计划基金(20060534)
- 作品数：5 被引量：19H指数：3
- 相关作者：王龙山张秀芝高金刚张爽王华更多>>
- 相关机构：吉林大学北华大学长春工程学院更多>>
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- 相关领域：自动化与计算机技术金属学及工艺交通运输工程机械工程更多>>
- 基于最小二乘支持向量机的外圆磨削表面粗糙度预测系统被引量：10
- 2010年
- 为解决磨削加工中影响因素多,难以实现自动化加工的困难,对磨削系统的表面粗糙度预测系统进行了研究。在分析目前常用预测方法的基础上,建立了基于最小二乘支持向量机的外圆纵向磨削表面粗糙度预测模型。该模型采用等式约束,把原来求解一个二次规划问题转化成求解一个线性方程组,方法简单且有效。比较实验显示,该方法响应时间快、测量精度高,测量精度误差比BP神经网络预测方法小4%,比进化神经网络(BP+GA)预测方法小1.3%,所提供的预测方法可以实现对工件表面粗糙度的在线预测。将其应用于外圆纵向磨削智能系统中,实时计算预测值与给定粗糙度的差值,引导磨削专家系统修正磨削参数,实现智能控制,取得了较好的效果。
- 黄吉东王龙山李国发张秀芝王家忠
- 关键词：外圆纵向磨削最小二乘支持向量机表面粗糙度
- 基于ART2神经网络的汽车车架纵梁模式识别
- 2009年
- 在研究了汽车车架纵梁图像后,针对汽车车架纵梁上孔的分布特征,提出了多元纵梁图像特征提取的方法。首先,通过小波变换提取图像小波分解系数用作纵梁图像的特征,然后把纵梁图像分成16个子矩阵(4×4)提取纵梁图像的边缘像素数,并作为神经网络的输入,得到纵梁模式识别的基本概率分配,最后根据D-S证据理论的合成规则得到识别结果。试验结果表明,该方法是有效的。
- 郑春妍张玉欣甘立杰何秋奇
- 关键词：小波变换特征提取神经网络
- 基于RBF的汽车纵梁加工质量检测系统研究被引量：1
- 2010年
- 针对大尺寸的汽车车架纵梁装配孔检测方式落后、效率低的问题,提出了一种基于RBF神经网络和线形结构光的汽车纵梁装配孔的机器视觉在线检测系统。利用RBF可以逼近高阶输入输出非线性系统的特性,校正摄像机成像过程中的高阶畸变,提高了系统的检测精度。该检测系统经生产现场测试,在汽车车架尺寸范围内其装配孔尺寸检测精度达到±0.1 mm,位置检测精度不大于±0.3 mm,检测时间不超过1.5 min/根,能够满足汽车车架纵梁在线检测的要求。
- 王华高金刚张爽
- 关键词：RBF神经网络线阵CCD大尺度汽车纵梁
- 面向汽车车架纵梁检测的序列图像快速拼接算法被引量：4
- 2008年
- 根据汽车车架纵梁检测的实际要求,构建了实时视觉检测系统,提出了一种改进的基于频域的拼接算法,用于拼接汽车车架纵梁的序列图像。在相邻图像的重叠区域内选取一块较大的区域,构成一幅新的图像,然后求出两幅图像的互功率谱,经傅里叶反变换后得到一个二维脉冲信号,通过求该脉冲信号的最大值来获得图像的配准参数。然后,提出了一种新的基于Canny算子的加权图像平滑算法,用于图像的融合。利用实际采集的汽车纵梁序列图像进行了实验,结果显示:该拼接算法适用于大量有特征序列图像的快速拼接,并且对图像的光照变化和噪声等因素具有一定的适应性。
- 王华王龙山高金刚张爽
- 关键词：汽车车架纵梁序列图像图像拼接频域快速傅里叶变换
- 基于最小二乘支持向量回归的小零件精密测量技术被引量：4
- 2009年
- 以圆销式齿形链板为研究对象,提出了结合图像处理技术和最小二乘支持向量回归的小零件精密测量方法。以CCD作为传感器采集图像,通过去噪和二值化等图像预处理技术获得待测零件单像素边缘轮廓信息。根据零件特点确定待测区域,并取出该区域中图像点的坐标作为最小二乘支持向量回归的训练点集,进行直线和圆的亚像素回归。对回归结果进行处理得到待测直线间夹角、圆孔直径、圆度误差和圆心距等几何参数。实验结果表明提出的方法不仅收敛速度快,而且精度高、稳定性好。
- 张秀芝王龙山于忠党
- 关键词：图像处理
