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基于双目视觉的模具定位与测量路径规划设计

基于双目视觉的模具定位与测量路径规划设计

作者：黄浩珍天津工业大学

学位级别：硕士

模具制造行业中,由于模具的多样性、复杂性和小批量性,加工过程中对模具进行快速定位测量成为了一个难题。现有的测量技术通过人操作三坐标测量机对模具进行定位,这种定位方式的速度依赖于操作者的熟练程度,同时需要人工长时间的工作,... 详细信息

模具制造行业中,由于模具的多样性、复杂性和小批量性,加工过程中对模具进行快速定位测量成为了一个难题。现有的测量技术通过人操作三坐标测量机对模具进行定位,这种定位方式的速度依赖于操作者的熟练程度,同时需要人工长时间的工作,测量过程中稍有不慎就将造成工件后续的加工失败。这已经成为了模具加工行业中限制模具生产效率的主要问题之一。在模具加工过程中需要定位精度在要求在±0.001mm,视觉难以满足需求。基于模具制造行业的需求,本文设计了一种双目视觉工件位置精密检测定位与路径规划系统,可以对模具进行在线定位,同时对三坐标测量机测量路径规划,实现快速、精确的自动化定位测量。首先,本文使用双目视觉与三坐标测量机构建了一套应用于模具镶块加工过程中的模具定位与测量路径规划系统,实现高精度的测量路径规划。其次,本文提出了一种双频外差结合双互补相位编码的相位解包裹方法。该方法使用两组正弦条纹获得两个包裹相位,进行外差处理得到外差相位,使用外差相位对高频相位进行初次展开,然后利用相错半个级次的互补编码相位得到条纹级次,对初次展开相位依照不同区域对选择不同相位编码级次来进行相位展开。双频外差合成的周期不需要覆盖整个视场,打破了传统双频外差方法和三频外差方法对频率选择的限制,可以用更高频率的条纹进行高精度测量。克服了相位主值误差对使用更高频率条纹进行高精度测量的局限性,对反光物体的测量有所改善,避免了相位跳变带来的跳变误差,为模具定位提供精确的数据。再次,本文在结合工业现场的实际情况采用蓝光投影仪作为光源,使用滤光片去除干扰,提高了系统的鲁棒性,改善了对反光物体测量的精度。最后,通过分析模具镶块加工过程中的定位检测需求,本文对视觉获得的三维数据进行信息提取,识别三维线、点、面、以及圆等特征,计算关键点信息以及对点位进给方向进行路径规划。工业现场实验表明,双目视觉工件位置精密检测定位与路径规划系统对600mm×500mm场景标定精度达到±0.02mm,双目定位误差达到±0.08mm,采集时间小于2s,满足工业需求。本文所研究的内容可以应用到三维重建、视觉三维定位和工业中的三维缺陷检测等领域。

关键词：模具镶块三维扫描坐标转换路径规划

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面向集成制造的改进ORB图像匹配方法

计算机集成制造系统 2022年第7期28卷 2242-2249页

作者：杨倩兰宋丽梅黄浩珍朱新军天津工业大学控制科学与工程学院天津市电气装备智能控制重点实验室天津300387

图像匹配是计算机视觉应用研究的主要内容。针对ORB(Oriented FAST and Rotated BRIEF)图像匹配方法不具备尺度不变性和匹配精度低的问题,提出一种基于改进ORB算法的图像匹配方法。在特征点检测阶段,ORB和SURF(Speeded Up Robust Featu... 详细信息

图像匹配是计算机视觉应用研究的主要内容。针对ORB(Oriented FAST and Rotated BRIEF)图像匹配方法不具备尺度不变性和匹配精度低的问题,提出一种基于改进ORB算法的图像匹配方法。在特征点检测阶段,ORB和SURF(Speeded Up Robust Feature)同时检测特征点,首先采用oFAST(oriented-FAST)与SURF算法检测左右图像特征点,然后使用rBRIEF(rotation-aware BRIEF)描述子描述特征点;在立体匹配阶段,采用Hamming距离对特征点进行粗匹配的基础上,引入极线约束筛选特征点并进行精匹配,减小匹配搜索范围,加快匹配速度,提高匹配准确率。实验结果表明,所提改进ORB算法点对数平均值是SURF算法的1.5倍左右,匹配速度平均值比SURF算法提高了22%,准确率比SURF算法提高了2倍,比ORB算法提高1.7倍,从而证明所提改进ORB算法,具有匹配点数多、速度快、准确率高的特点,且具有尺度不变性。所提方法可应用于目标识别、目标跟踪、三维重建、缺陷检测等领域。

关键词：改进ORB算法特征点检测特征点描述外极线约束图像匹配

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基于三维光学信息的人体姿态快速测量

红外与激光工程 2020年第6期49卷 63-72页

作者：宋丽梅黄浩珍陈扬朱新军杨燕罡郭庆华天津工业大学天津市电工电能新技术重点实验室天津300387 天津职业技术师范大学机械工程学院天津300222

汽车中人体姿态三维测量对汽车座椅设计的舒适性评价具有重要的意义。为了快速准确地获取车内人体三维数据,文中采用一种基于双目视觉的立体三维数据获取方法,该方法将结构光与标记点相结合,实现了人体三维点云快速重建以及三维姿态(距... 详细信息

汽车中人体姿态三维测量对汽车座椅设计的舒适性评价具有重要的意义。为了快速准确地获取车内人体三维数据,文中采用一种基于双目视觉的立体三维数据获取方法,该方法将结构光与标记点相结合,实现了人体三维点云快速重建以及三维姿态(距离、角度)自动快速测量。实验结果表明,该方法在距离2 m以上,测量范围1.5 m×2 m时,人体姿态测量精度可以达到0.03 mm,满足了汽车人体姿态高精度三维数据采集的需求。与传统的汽车人体姿态三维测量方法相比,文中所使用的三维自动测量方法不仅自动化程度高,而且具有测量精度高、速度快、鲁棒性强的优点。

关键词：人体姿态三维测量结构光标记点

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MZ—731机绘制的财务计划执行分析报表

电子与电脑 1991年第8期 15-17页

作者：黄浩珍

在AT—286微机安装MSDOS5.0及CCDOS2.13H

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电子与自动化仪表信息 1994年第4期 22-23页

作者：黄浩珍

血小板参数指标与2 型糖尿病合并急性脑梗死发病的关系

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深圳中西医结合杂志 2024年第6期34卷 107-109页

作者：王雁珍黄浩佳揭阳市人民医院广东揭阳522000

目的:探讨血小板参数指标同2型糖尿病(T2DM)并发急性脑梗死(ACI)的关系。方法:选取2021年1月至2023年4月揭阳市人民医院收治的100例T2DM并发ACI患者为观察组,同期接收的单纯T2DM者100例为对照组。收集两组研究对象的基线资料,并测定血... 详细信息

目的:探讨血小板参数指标同2型糖尿病(T2DM)并发急性脑梗死(ACI)的关系。方法:选取2021年1月至2023年4月揭阳市人民医院收治的100例T2DM并发ACI患者为观察组,同期接收的单纯T2DM者100例为对照组。收集两组研究对象的基线资料,并测定血糖、血压、血脂以及血小板参数等指标的水平,采用logistic回归分析T2DM并发ACI的相关危险因素。结果:两组患者的性别、体质量指数、空腹血糖、餐后2 h血糖、血压指标、血脂指标、血小板计数(PC)比较,差异均无统计学意义(P>0.05);两组患者的年龄、病程、糖化血红蛋白、平均血小板体积(MPV)、血小板分布宽度(PDW)、血小板压积(PCT)比较,差异均具有统计学意义(P0.05)。结论:T2DM患者血液中MPV、PDW、PCT水平明显升高时,其并发ACI的风险也显著升高,因此可通过上述血小板参数水平预测T2DM患者并发ACI的风险。

关键词： 2型糖尿病急性脑梗死血小板参数

互联网、媒体、通信产业的竞争与融合——基于平台理论的解释

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世界社会科学 2024年第1期 119-136+245页

作者：黄浩中国社会科学院财经战略研究院中国社会科学院大学

从20世纪90年代开始，互联网的发展催生了自媒体、社交媒体、即时通信等创新服务，使得互联网成为融合通信和媒体服务的重要信息网络。这种现象模糊了互联网与传统媒体、通信产业的边界，给反垄断分析、经济统计和政府监管带来了挑战。... 详细信息

从20世纪90年代开始，互联网的发展催生了自媒体、社交媒体、即时通信等创新服务，使得互联网成为融合通信和媒体服务的重要信息网络。这种现象模糊了互联网与传统媒体、通信产业的边界，给反垄断分析、经济统计和政府监管带来了挑战。因此，研究融合的动力和过程不仅有助于理解相关的经济现象，也能为监管与产业政策的制定提供理论依据。研究发现：技术进步导致的功能性融合以及产业政策的放宽打破了互联网、通信网络和媒体网络平台之间的壁垒，促进了不同信息平台之间的竞争；互联网平台具有更大的网络效应，其竞争优势来自成本、平台规模和平台结构三个方面；捆绑、交叉补贴等竞争行为是造成互联网与媒体、通信产业广泛融合的直接原因。

关键词：互联网通信媒体产业融合双边市场平台

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基于多粒度通道和双重强化的文本分类

华中科技大学学报(自然科学版) 2024年

作者：马长林黄浩华中师范大学计算机学院

针对文本分类中多粒度信息的互补性和多特征的差异性问题，本文将深度学习模型和强化学习模块相结合，提出基于多粒度通道和双重强化的文本分类模型。本模型首先使用Word2vec进行词向量预训练，获取字符级和词级词向量，并构建马尔科夫... 详细信息

针对文本分类中多粒度信息的互补性和多特征的差异性问题，本文将深度学习模型和强化学习模块相结合，提出基于多粒度通道和双重强化的文本分类模型。本模型首先使用Word2vec进行词向量预训练，获取字符级和词级词向量，并构建马尔科夫决策过程对词向量进行增强；其次，将强化的字符粒度词向量和词粒度词向量输入不同的卷积神经网络分别进行局部特征提取和全局上下文特征提取，并将这两种特征向量进行归一化处理后，构建马尔科夫决策过程对特征向量进行增强；最后将强化的特征向量输入全连接层和softmax层进行文本类别划分。在THUCNews和toutiaonews38w两个数据集上的实验结果表明，与已有模型相比，本文模型在各评估指标上均有所提升，进一步验证了本文方法的有效性。

关键词：文本分类深度学习强化学习模块多粒度通道双重增强

引入预训练表示混合矢量量化和CTC的语音转换

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计算机工程 2024年第4期50卷 313-320页

作者：王琳黄浩新疆大学信息科学与工程学院新疆乌鲁木齐830017

预训练模型通过自监督学习表示在非平行语料语音转换(VC)取得了重大突破。随着自监督预训练表示(SSPR)的广泛使用,预训练模型提取的特征中被证实包含更多的内容信息。提出一种基于SSPR同时结合矢量量化(VQ)和联结时序分类(CTC)的VC模型... 详细信息

预训练模型通过自监督学习表示在非平行语料语音转换(VC)取得了重大突破。随着自监督预训练表示(SSPR)的广泛使用,预训练模型提取的特征中被证实包含更多的内容信息。提出一种基于SSPR同时结合矢量量化(VQ)和联结时序分类(CTC)的VC模型。将预训练模型提取的SSPR作为端到端模型的输入,用于提高单次语音转换质量。如何有效地解耦内容表示和说话人表示成为语音转换中的关键问题。使用SSPR作为初步的内容信息,采用VQ从语音中解耦内容和说话人表示。然而,仅使用VQ只能将内容信息离散化,很难将纯粹的内容表示从语音中分离出来,为了进一步消除内容信息中说话人的不变信息,提出CTC损失指导内容编码器。CTC不仅作为辅助网络加快模型收敛,同时其额外的文本监督可以与VQ联合优化,实现性能互补,学习纯内容表示。说话人表示采用风格嵌入学习,2种表示作为系统的输入进行语音转换。在开源的CMU数据集和VCTK语料库对所提的方法进行评估,实验结果表明,该方法在客观上的梅尔倒谱失真(MCD)达到8.896 d B,在主观上的语音自然度平均意见分数(MOS)和说话人相似度MOS分别为3.29和3.22,均优于基线模型,此方法在语音转换的质量和说话人相似度上能够获得最佳性能。

关键词：预训练表示自监督学习矢量量化解耦联结时序分类