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白晓亮
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- 所属机构:西北工业大学
- 所在地区:陕西省 西安市
- 研究方向:自动化与计算机技术
- 发文基金:国家自然科学基金
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- 为了在零件加工过程中能给实现制造毛坯的动态演变,提出了一种基于制造特征的三维工序模型构建方法。首先,提出了一种制造特征库的构建方法,包括制造特征的表达、加工元的表达以及制造特征与加工元关联关系的定义。接下来,基于制造特征库,从零件的几何模型中自动获取制造特征的定位参数和定形参数,然后通过给定的刀具半径和加工余量,实现加工元的定位和实例化,与毛坯做布尔运算,生成三维工序模型。最后,通过实例验证了该方法的有效性和可行性。
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- 对于盲区手工装配,由于工人视线受阻,无法看到待装配零件的实时状态,对装配的效率和准确率造成了极大影响。针对这一问题,提出了一种基于机器视觉的增强现实盲区装配方法。首先将椭圆作为标志点,通过对椭圆的检测和定位间接追踪盲区待装配对象;然后通过投影的方式进行 AR可视化并利用局部误差放大的原理精确引导装配;最后设计基于机器视觉的增强现实盲区装配实验,验证该方法的有效性。实验结果表明,此方法能显著提高盲区装配作业的效率,并能有效降低装配错误率。
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- 为了提高三角网格模型的质量,满足模型后续处理的要求,提出了一种基于邻域相似性的网格光顺算法。类比图像像素的灰度值,首先构造顶点的双边滤波微分算子,作为其几何灰度值;然后计算顶点邻域之间的相似性,作为顶点几何灰度值的权值,并对顶点的邻域顶点的几何灰度值进行加权平均,得到该顶点的最终几何灰度值;最后将顶点沿着其法矢量方向移动几何灰度值大小的距离,得到光顺后的三角网格模型。实验证明,该算法在光顺模型的同时有效地保持了网格的几何特征。
- 贺强张树生白晓亮李亮
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- 为了解决基于特征的CAD模型重建中三角网格模型分割难以体现意义的问题,构建基本造型特征和加工特征组成的知识库来进行有意义的分割.首先以二次曲面的拟合误差和曲率作为分割准则,逐次地分割出对应曲面类型的子网格,从曲面这一基本造型元素的角度初步体现分割的意义.然后分别构建知识库中特征和初步分割的曲面集合的以面为节点的属性邻接图.最后以知识库中的特征的属性邻接图作为输入,匹配出模型中含有的对应特征类型的子网格,从工程语义的角度进一步体现分割的意义.实验结果表明该算法获得了有意义的分割结果,并且具有较高的时间效率.
- 贺强张树生白晓亮
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- 为了提高三维跟踪注册方法面向机械产品增强现实装配引导的适用性和鲁棒性,提出了一种点云和视觉特征融合的三维跟踪注册方法。首先利用参考模型点云对三维跟踪注册绝对坐标系进行定义,从而确定虚拟装配引导信息的定位基准。然后在迭代最近点法点云数据配准基础上,结合深度传感器彩色图像信息,通过视觉特征匹配,提高深度传感器快速移动时的跟踪注册过程鲁棒性。为了在此过程获取足够数量的视觉特征匹配点对,提出了一种基于方向向量一致性的视觉特征匹配策略。最后在跟踪注册过程加入基于关键帧的回环检测和全局位姿优化。实验结果表明:新方法精确性、实时性好,能达到每秒30帧。而且在相机快速移动时仍能表现出较好的鲁棒性,其综合性能优于基于点云的Kinect Fusion方法。
- 王月张树生白晓亮
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- 王洪申张树生白晓亮张开兴
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- 拓扑和形状特征相结合的三维模型检索被引量：31
- 2008年
- 针对整体相似性检索算法在局部细节特征上的表达能力不足,提出了一种将拓扑和形状特征相结合的三维模型相似性比较方法.首先提取三维模型的骨架,获得模型的整体拓扑特征;然后根据骨架节点将模型分解为多个子部分,并利用球面谐波算法提取每一个子部分的形状特征.模型的匹配分为3步进行:整体骨架的拓扑特征相似性比较,相对应的子部分的局部形状特征相似性比较,模型总的相似性是整体骨架相似性与对应子部分局部形状相似性的加权和.实验结果表明:该方法从整体到局部、由粗到精,综合考虑了拓扑和形状特征,较传统的考虑单一拓扑或形状特征的检索算法有较高的检索精度,同时又支持基于局部特征的相似性检索.
- 王飞张树生白晓亮王洪申
- 关键词：三维模型检索
- 面向高精度手工操作的增强现实指令设计
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- 在增强现实装配中,高精度的手工任务只能由有经验的工人来完成,其原因在于他们已经将反映操作精度的信息转化为了一系列手工操作法则。由于暂未在大脑中形成这些法则,致使新手的操作精度不高、操作效率低下。为了描述这些法则,本文首次阐述了面向操作精度的AR可视化定义了,明确它与传统AR可视化在引导操作方面的区别和联系。其次,提出了一种面向手工操作法则的增强现实指令(MicroAR)。根据传统AR和MicroAR,分别设计了对应指令辅助新手的微装配过程。通过案例研究测试了这2个界面在物理任务下的装配时间、操作体验等方面的性能。结果表明MicroAR指令比传统AR指令能更好地提升用户的装配效率,加深用户对于任务的认知程度。
- 王卓白晓亮郭健谢饶生任志伟
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