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线性轮廓测量系统能力分析研究

线性轮廓测量系统能力分析研究

作者：邢波天津大学

学位级别：硕士

测量系统能力分析因其重要的应用价值,在学术研究领域一直长盛不衰,同时实践中测量仪器的新特点新要求、统计学等领域的新发现新方法都对测量系统分析的理论研究起到了极大的促进作用。一元测量系统分析的研究较早,相关的理论和方法已... 详细信息

测量系统能力分析因其重要的应用价值,在学术研究领域一直长盛不衰,同时实践中测量仪器的新特点新要求、统计学等领域的新发现新方法都对测量系统分析的理论研究起到了极大的促进作用。一元测量系统分析的研究较早,相关的理论和方法已经非常的成熟,并广泛应用于世界各商业企业之中。随着商品质量要求的提高,产品的质量指标更加多元化,每个测量对象有多个质量特性需要被测量,由此多元测量系统分析理论逐渐发展并成熟,分析评价方法也呈现多元化。随着科技的发展,一些产品的精度要求会非常高,质量指标会由点扩展到线甚至面,此时会出现线性轮廓测量系统。目前关于线性轮廓测量系统的研究还非常少,本文即主要针对这种测量系统进行分析研究。函数数据分析自20世纪开始研究以来得到了迅猛的发展,线性数据存在的广泛性使得函数数据分析的方法在很多领域得到广泛的应用。FANOVA是函数数据分析方法中的其中一种方法,关于FANOVA的理论研究已经有了很多,同时这种方法也在很多领域被应用。本文首次将FANOVA应用于测量系统分析研究中,解决线性轮廓测量系统分析问题,主要用以估计测量系统中来自各方面的误差方差,之后运用测量系统能力评价指标来评估线性轮廓测量系统的测量能力。用FANOVA的方法分析线性轮廓测量系统能力,能够充分利用测量数据包含的信息,使得分析更为全面,更为准确。本文将线性轮廓测量系统能力分析的新方法应用到一个制造业的案例中,对该测量系统能力进行评价,并将本文方法与另外一种方法进行了对比分析。同时通过仿真测量者误差变化和零件过程波动变化这两种情况,证明了本文方法的有效性。

关键词：测量系统能力分析线性轮廓 FANOVA

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线性轮廓局部变化变点识别方法研究

线性轮廓局部变化变点识别方法研究

作者：张军军天津大学

学位级别：硕士

在工业生产过程中，质量特性不仅仅表现为一个变量或多个独立变量，某些情形下则通过变量之间的某种函数关系来表示，如线性，非线性函数关系等等。对于线性轮廓的监控问题，现有研究基于假设线性轮廓模型发生整体性的变化，即整个线性... 详细信息

在工业生产过程中，质量特性不仅仅表现为一个变量或多个独立变量，某些情形下则通过变量之间的某种函数关系来表示，如线性，非线性函数关系等等。对于线性轮廓的监控问题，现有研究基于假设线性轮廓模型发生整体性的变化，即整个线性模型中的截距、斜率等参数发生变化。通常，对于此类变点识别问题，通过估计每个轮廓模型中的截距、斜率等参数，将线性轮廓数据的监控问题转化为线性模型中的多元监控问题。加工精度的提高使得产品轮廓发生整体性变化的可能性越来越小，更多的变化体现在局部上。因此对轮廓局部变化的识别提出需求。对于轮廓发生局部变化的情形，由于突变点的存在会影响整体模型参数的估计，这种监控估计参数方法的准确性也会降低。在统计过程控制的Phase I分析过程中，不仅需要监测到变化的发生，而且需要准确地检测过程中变点发生的位置以及数量，即研究变点识别问题。对于上面提出的线性模型，同样不仅要监控模型的参数变化，还需检测出其参数变化的位置，即检测变化发生在第几个轮廓处以及有几次变化。针对轮廓发生局部变化的情形，本文提出一种基于T2统计量的线性轮廓数据变点识别方法。通过聚类法对轮廓进行合理分段，将各段轮廓特征值视为多元变量，结合T2统计量设计变点识别方法。并通过仿真的方法详细分析了局部变化比例的大小、变化发生的位置以及对轮廓的分割段数对方法性能的影响。验证结果表明，本文提出的方法是一种有效识别线性轮廓局部变点的分析工具。

关键词：线性轮廓变点识别 T2统计量似然比检验轮廓分割

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分层像素级图像融合中线性轮廓信息识别仿真

计算机仿真 2018年第6期35卷 408-411,431页

作者：宋薇成都信息工程大学四川工商学院四川成都611745

线性轮廓信息有效识别在分层像素级图像融合中具有重要应用。目前常见的轮廓信息识别方法一般基于图像灰度的变化来判断分层像素级图像中的点是否属于轮廓点,识别到的点可能不连续,识别过程导致了融合后图像优质系数的降低、耗时长。针... 详细信息

线性轮廓信息有效识别在分层像素级图像融合中具有重要应用。目前常见的轮廓信息识别方法一般基于图像灰度的变化来判断分层像素级图像中的点是否属于轮廓点,识别到的点可能不连续,识别过程导致了融合后图像优质系数的降低、耗时长。针对这类问题,提出一种基于图像分割的分层像素级图像融合中线性轮廓信息识别方法。在分层像素级图像融合过程中,采用多阈值Otsu方法分割分层像素级图像,提取各层轮廓并计算轮廓链的局部转角比率和逐点向量积,描述基于逐点比较法的图像细节处的轮廓特征,结合分层像素级图像结构的经验判据对分层基础数据进行检测和推断,实现分层轮廓点的初步识别,通过不同层次的轮廓像素拟合完成整体图像轮廓的初步定位,在分层像素级图像多特征检测的基础上进行图像信息融合,结合自适应阈值识别的各层次像素轮廓位置检测对整体线性轮廓定位信息进行修正以提高线性轮廓信息识别的准确性。实验结果表明,所提方法有效提高了连续像素边缘比以及清晰度,识别所花时间较少。

关键词：分层像素级图像图像融合线性轮廓轮廓信息识别

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基于支持向量数据描述的线性轮廓监控研究

组合机床与自动化加工技术 2015年第10期 80-83页

作者：李莉天津职业大学电子信息工程学院天津300410

在制造过程中,存在一类过程输出与一个或多个独立变量之间有线性函数关系的情况,称为线性轮廓(Linear profile)。针对线性轮廓控制的问题,提出了基于支持向量数据描述(Support Vector Data Description,SVDD)的线性轮廓控制图,并分析了S... 详细信息

在制造过程中,存在一类过程输出与一个或多个独立变量之间有线性函数关系的情况,称为线性轮廓(Linear profile)。针对线性轮廓控制的问题,提出了基于支持向量数据描述(Support Vector Data Description,SVDD)的线性轮廓控制图,并分析了SVDD参数对分类器性能的影响及控制图参数的确定方法。仿真结果表明,基于SVDD的线性轮廓控制图在监控截距和残差变异时比T2控制图性能更好,而监控斜率的变异时,T2控制图性能更好。

关键词：线性轮廓支持向量数据描述控制图平均运行链长

基于One-class SVM的自相关线性轮廓监控研究

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郑州航空工业管理学院学报 2022年第1期40卷 89-98页

作者：薛丽贾元忠曹逗逗郑州航空工业管理学院管理工程学院河南郑州450046

在复杂产品的制造过程中,轮廓(profile)数据是一类广泛存在的质量数据类型。为了能够尽快监测出线性轮廓内自相关过程中的异常,针对质量数据仅存在正常样本的情况,提出了基于一类支持向量机(one-class Support Vector Machine,OCSVM)的... 详细信息

在复杂产品的制造过程中,轮廓(profile)数据是一类广泛存在的质量数据类型。为了能够尽快监测出线性轮廓内自相关过程中的异常,针对质量数据仅存在正常样本的情况,提出了基于一类支持向量机(one-class Support Vector Machine,OCSVM)的监控方法。首先,介绍OCSVM方法原理;其次,构建OCSVM监控模型,通过数值仿真实验模拟得到平均运行长度,并给出详细的仿真过程;再次,以平均运行长度为准则,分析高斯核函数与多项式核函数对OCSVM方法监控性能的影响,结果表明:监控AR(1)模型时,多项式核函数具有优势;最后,将多项式核函数的仿真结果与传统的一些控制图进行对比,结果表明:当标准差以及斜率、截距同时发生变化时,OCSVM方法监控效果优于其他控制图;当自相关系数ρ=0.1(弱相关)截距发生较大偏移以及ρ=0.9(强相关)截距发生偏移时,OCSVM方法监控效果优于其他控制图。

关键词：线性轮廓一类支持向量机自相关过程平均运行长度

新一代GPS中高斯线性轮廓滤波边界效应的处理方法

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中原工学院学报 2013年第3期24卷 18-21页

作者：陈继超张琳娜郑州大学机械工程学院郑州450001

分析了高斯线性轮廓滤波易造成边界效应的原因,通过实际案例指出了常用轮廓扩展法缺乏自适应性的缺陷,并在此基础上提出一种具有自适应功能的轮廓滤波边界效应处理方法——矩准则法.该方法通过在边界效应区域根据位置的不同改变高斯权函... 详细信息

分析了高斯线性轮廓滤波易造成边界效应的原因,通过实际案例指出了常用轮廓扩展法缺乏自适应性的缺陷,并在此基础上提出一种具有自适应功能的轮廓滤波边界效应处理方法——矩准则法.该方法通过在边界效应区域根据位置的不同改变高斯权函数,同时保证权函数总权重为1,且一阶矩为零,能达到可靠的滤波效果,避免了扩展轮廓带来的轮廓失真,具有较强的自适应性.实测的具有一定倾斜程度的轮廓数据曲线滤波结果证明了该方法的可行性和有效性.

关键词：产品几何量技术规范矩准则法高斯滤波器线性轮廓自适应性边界效应

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激光刻写零件瑕疵图像在线检测算法

计算机集成制造系统 2020年第2期26卷 356-365页

作者：雷泰柳宁李德平王高暨南大学信息科学技术学院

针对复杂背景条件下激光刻写零件瑕疵的机器视觉检测需求,提出一种基于导向线的刀路轮廓质量检测方法。先根据矢量文件生成导向线,对导向线中的线路与面域进行区分,再与待测图像配准,在导向线上生成采样点,最后对已滤波图像上轮廓的线... 详细信息

针对复杂背景条件下激光刻写零件瑕疵的机器视觉检测需求,提出一种基于导向线的刀路轮廓质量检测方法。先根据矢量文件生成导向线,对导向线中的线路与面域进行区分,再与待测图像配准,在导向线上生成采样点,最后对已滤波图像上轮廓的线宽、连通性和毛刺情况进行检测。有别于传统灰度或轮廓的差分检测方法,所提方法以导向线为路径,利用检测模板对采样点所在的局部图像进行检测。实验结果表明,该方法在复杂背景条件下对轮廓检测既具有良好的鲁棒性,又能够保证高检测精度与较好的实时性,满足激光刻写零件过程中的质量检测要求。

关键词：机器视觉缺陷检测矢量导向线线性轮廓激光刻写

基于齿隙的新型圆弧独立轮廓误差交叉耦合控制

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机械 2010年第8期37卷 13-14,20页

作者：杨永广东技术师范学院机电学院广东广州510635 广东省高等学校科研型重点实验室广东广州510635

在高精密轮廓加工中,线性轮廓误差控制精度是非常重要的指标,它决定了最终产品的加工精度。在建立基于齿隙的线性轮廓误差模型的基础上,利用众所周知的交叉耦合控制,提出了一种新的独立轮廓误差控制(Independent Contour Error Control,... 详细信息

在高精密轮廓加工中,线性轮廓误差控制精度是非常重要的指标,它决定了最终产品的加工精度。在建立基于齿隙的线性轮廓误差模型的基础上,利用众所周知的交叉耦合控制,提出了一种新的独立轮廓误差控制(Independent Contour Error Control,ICEC)策略,即驱动轴之间不需要任何交叉进给信号就能够减少线性轮廓误差。仿真的结果表明所提出的控制方案是有效的,在线性和圆形轮廓的双轴驱动系统上也得到证明,能够明显地提高轮廓误差控制精度。

关键词：线性轮廓齿隙误差交叉耦合控制独立轮廓误差控制

面向产品造型风格的用户认知模式及量化模型研究

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图学学报 2017年第6期38卷 869-875页

作者：寸文哲吕健潘伟杰袁国术孙辉刘国凯贵州大学现代制造技术教育部重点实验室贵州贵阳550025

针对产品造型设计过程中存在的主观感性认知偏见问题,提出一种面向产品造型风格的用户认知模式及量化模型。首先对产品造型风格中的特征元素进行显著性分析,并结合"风格曲线"及特征线概念探究了特征元素收敛至线性轮廓的用户认知模式;... 详细信息

针对产品造型设计过程中存在的主观感性认知偏见问题,提出一种面向产品造型风格的用户认知模式及量化模型。首先对产品造型风格中的特征元素进行显著性分析,并结合"风格曲线"及特征线概念探究了特征元素收敛至线性轮廓的用户认知模式;继而在特征整合的基础上提出产品造型风格的一般认知模式,即伴随着用户认知的不断深化,产品造型风格在用户头脑中将逐渐收敛至产品特征元素的线性轮廓;最后结合MATLAB相关系数概念提出特征元素线性轮廓的量化模型,为产品设计提供客观、理性的决策依据。以中国高速列车CRH380系列产品造型进行眼动跟踪实验,验证了该理论模型的可行性。

关键词：产品造型风格认知模式眼动跟踪特征元素线性轮廓