基于动态向量标记法和图解追迹法解算工序尺寸的研究

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电阻点焊质量控制技术的方法与研究现状

电阻点焊质量控制技术的方法与研究航空制造工程学院080142 05 韦谨宗0 前言电阻点焊是一种高效的焊接方法，具有能量集中、变形小、辅助工序少、无须填加焊接材料、生产效率高、操作简便和易于实现自动化等特点，广泛应用于航空、航天、汽车制造等行业生产中，但是由于点焊过程以电流通过焊接区产生的电阻热为热源，是一个高度非线性、多变量藕合作用并伴随着大量随机不确定因素的过程，焊点接头质量受各种不可测因素的影响;并且焊点熔核处于封闭状态，使形核过程无论是在焊接期间还是在焊后都无法直接观测到，质量信息的提取比较困难；焊点形核凝固时间短暂，同时要求特定、精确的温度场分布，环境的瞬时改变可能造成严重后果，出现裂纹、缩孔、疏松、偏析、深度压痕、喷溅乃至虚焊、漏焊、弱焊、烧穿等缺陷，造成焊点质量不稳定和难以控制，严重限制和影响了点焊技术在重要结构上的广泛使用[1].。

传统生产中，焊接质量是通过稳定焊接工艺参数和焊后检验来保证的。

由于焊点接头质量受大量随机因素的影响，仅通过稳定工艺参数不可能全面保证焊点质接缺陷、实现焊接质量在线监控，因此发展一种在线、非破坏性、低成本、诊断可靠性高的质量评判系统对于现实生产及点焊方法的广泛使用是非常有意义的。

现代信号分析处理、人工智能、模式识别、数据挖掘等信息处理方法凭借其明确的问题定义、严格的数学基础、坚实的理论框架和广泛的应用价值，为处理点焊过程监测特征参量与焊点质量评价指标之间复杂的多元非线性相关关系提供了丰富的方法。

1电阻点焊质量监测技术的方法点焊过程通常由预压、焊接、锻压三个阶段构成[2]，是一个电场、热场、力场等各种场祸合作用的过程，因此产生焊接缺陷的原因必然隐含于各种场监测参量的动态变化之中。

点焊过程的工艺参数主要有焊接电流、焊接时间、预紧力、顶锻力等。

接头形式和焊接规范一定时，焊点质量主要取决于电极、工件表面、接触面的微观状态、动态变化，它们影响点焊过程中能量的输入与分配、局部热积累速度和热量的分布。

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[100]陈腾祥.内毒素休克小鼠肝脏核蛋白质组学研究[D].第一军医大学,2007.[101]梁三才.视觉表象扫描加工中的冲突控制[D].陕西师范大学,2009.[102]冯冬青.氧乐果合成过程集成智能控制方法与应用[D].上海大学,2009.[103]刘利强.蚁群优化方法研究及其在潜艇导航规划中的应用[D].哈尔滨工程大学,2008. [104]徐溢.集成生化低电压芯片电泳系统的基础理论及关键技术研究[D].重庆大学,2006. [105]杨大进.食品中甜味剂和合成防腐剂的检测方法及保健食品限量标准的研究[D].湖南师范大学,2009.[106]姚静.锻造油压机液压控制系统的关键技术研究[D].燕山大学,2009.[107]李国和.基于线性扰动分析的高速切削过程绝热剪切预测研究[D].大连理工大学,2009. [108]王静.铜基体上Ti/Ti_xC_y/DLC功能梯度材料的制备及性能的研究[D].大连理工大学,2009.[109]顾伟.散货港口多电机传动运输系统故障诊断与容错控制[D].上海海事大学,2008. [110]周福娜.基于统计特征提取的多故障诊断方法及应用研究[D].上海海事大学,2009.[111]满峰.星载电场仪关键技术研究[D].中国科学院研究生院（西安光学精密机械研究所）,2009.[112]何东野.发动机缸体主轴承座裂解加工技术与装备研究[D].吉林大学,2009. [113]范久臣.汽车鼓式制动器多物理场仿真研究及数字化分析平台[D].吉林大学,2009. [114]童幼堂.舰空导弹指挥决策模型及应用研究[D].大连理工大学,2009.[115]郭丽杰.基于风险的石化动设备智能维修决策研究[D].北京化工大学,2009. [116]林艾光.吊耳养殖虾夷扇贝耳部钻孔自动化关键技术研究[D].大连理工大学,2009. [117]张英杰.木材防腐干燥特性及一体化研究[D].北京林业大学,2010.[118]张军国.面向森林火灾监测的无线传感器网络技术的研究[D].北京林业大学,2010. [119]林宝君.连杆裂解半自动生产线自动化系统的控制技术研究[D].吉林大学,2009. [120]吴奉亮.集成化采矿CAD的知识协同性研究[D].西安科技大学,2009.[121]蒋涛.增量式软件产品线关键技术研究[D].浙江大学,2009.[122]赵贺.电力系统可视化相关问题及其在发电厂中应用的研究[D].大连理工大学,2009. [123]唐运海.城市园林绿化综合管理信息系统研建[D].北京林业大学,2010.[124]李军国.基于软件体系结构的容错机制动态配置技术研究[D].北京大学,2009. [125]王全来.密码协议的形式化分析方法研究[D].解放军信息工程大学,2009.[126]洪宇.中国商品贸易模式演进与背离研究[D].吉林大学,2009.[127]李军峰.固定翼频率域航空电磁系统测量技术研究[D].中国地质大学（北京）,2010. [128]杨平恒.重庆青木关地下河系统的水文地球化学特征及悬浮颗粒物运移规律[D].西南大学,2010.[129]师文庆.基于振镜扫描的激光微焊接技术研究[D].华南理工大学,2010.[130]崔席勇.冷轧带钢连续退火模拟实验机的研究与开发[D].东北大学,2010.[131]江旭东.高速切削节状切屑形成机理研究[D].吉林大学,2010.[132]李颖.指向式旋转导向钻井工具动力学分析与工作性能研究[D].中国地质大学（北京）,2010.[133]石晓彤.基于缺口管阵列技术的微流控非均相免疫分析系统的研究[D].浙江大学,2010. [134]于大洋.可再生能源发电并网协调策略的研究[D].山东大学,2010.[135]段青.基于稀疏贝叶斯学习方法的回归与分类在电力系统中的预测研究[D].山东大学,2010.[136]宜亚丽.摆动活齿传动性能分析与设计研究[D].燕山大学,2010.[137]王立岩.过程能力分析研究及其在电子和冷轧辊产品生产中的应用[D].东北大学,2010.[138]李沛刚.基于功构模式的产品概念设计理论和方法研究[D].山东大学,2010. [139]杨洪安.数字化颅底外科的可行性研究[D].山东大学,2010.[140]邹乐君.基于光学遥感的海岛识别及算法研究[D].浙江大学,2010.[141]杨丽.几类网络控制系统的建模与控制分析[D].燕山大学,2010.[142]赵立强.并联机器人双目主动视觉监测平台及理论研究[D].燕山大学,2010. [143]秦英林.电能质量扰动的自动识别和时刻定位研究[D].山东大学,2010.[144]丁筠.基于生物技术与计算机视觉的食品微生物快速检测研究[D].吉林大学,2010. [145]张楠.工业计算机控制系统在岩土钻测装备中的应用研究[D].吉林大学,2010. [146]王军.智能集成CAD/CAPP系统关键技术研究[D].燕山大学,2010.[147]徐永红.基于多元数据子空间坐标图表示的可视化模式识别[D].燕山大学,2010. [148]董永权.DeepWeb数据集成关键问题研究[D].山东大学,2010.[149]唐苹苹.生物和环境样品中高选择性分离分析方法研究[D].中国科学技术大学,2010.[150]陈芳.电网状态估计及其扩展的理论研究[D].山东大学,2010.[151]李虹.基于WAMS的电力系统状态估计若干问题研究[D].华北电力大学（北京）,2010. [152]周曙.基于贝叶斯网的电力系统故障诊断方法研究[D].西南交通大学,2010.[153]杨广武.地下工程穿越既有地铁线路变形控制标准和技术研究[D].北京交通大学,2010. [154]胡丽芬.舰船抗沉辅助决策系统研究[D].大连理工大学,2010.[155]袁进军.超站仪检定技术研究[D].北京林业大学,2010.[156]王芙蓉.Ⅰ、西洛他唑改善糖尿病大鼠肾脏炎症及其机制研究Ⅱ、中国汉族人群OCTN2基因多态性分布及相关研究[D].山东大学,2010.[157]马睿.双源CT双能量减影CTA脑动脉成像的评价[D].山东大学,2010.[158]谢超.基于单分子/单颗粒技术的均相免疫分析新方法研究[D].上海交通大学,2010. [159]刘志业.科学技术革命与当代社会主义发展[D].山东大学,2010.[160]于娟.基于文本的领域本体学习方法及其应用研究[D].大连理工大学,2010.[161]周倩.智能工程体系及其在电力负荷预测中的应用研究[D].华北电力大学（北京）,2010. [162]吕蓬.旋转机械故障模式识别方法研究[D].华北电力大学（北京）,2010.[163]管志敏.自抗扰控制技术在大型火电机组控制系统中的应用研究[D].华北电力大学（北京）,2010.[164]李建国.一类Lipschitz非线性随机网络化控制系统稳定与控制[D].上海交通大学,2010. [165]程跃.中药制药过程控制及集成化生产若干关键问题研究[D].西南交通大学,2010. [166]窦银科.基于电容感应技术的定点冰层厚度检测方法机理与应用研究[D].太原理工大学,2010.[167]夏永霖.复合服务自恢复关键技术研究[D].中国科学技术大学,2010.[168]黄丽丽.有限元三维六面体网格自动生成与再生成算法研究及其应用[D].山东大[169]龙浩.网格语义工作流关键技术研究[D].北京工业大学,2010.[170]王霄.基于普适计算的协同制造执行系统研究[D].大连理工大学,2010.[171]吴捷.面向RFID应用的情境感知计算关键技术研究[D].上海交通大学,2010. [172]邢学智.基于TTCN-3语言的测试理论与技术研究[D].中国科学技术大学,2010. [173]董雷.宽可调谐SGDBR半导体激光器理论和实验研究[D].山东大学,2010. [174]李忠凯.混合流程企业生产过程管理系统研究[D].大连理工大学,2010.[175]郭庆强.炼油过程动态优化调度研究[D].山东大学,2010.[176]黄小锋.梯级水电站群联合优化调度及其自动化系统建设[D].华北电力大学（北京）,2010.[177]冯甜甜.基于高分辨率遥感数据的城市精细尺度人口估算研究[D].武汉大学,2010. [178]刘颖.生物材料中微量碘含量测定和分析方法的研究[D].东北师范大学,2010. [179]秦太龙.基于模态模型的机械结构损伤检测与定位[D].太原理工大学,2010. [180]田劼.悬臂掘进机掘进自动截割成形控制系统研究[D].中国矿业大学（北京）,2010. [181]王俊峰.煤地下自燃时覆岩中氡气运移规律及应用研究[D].太原理工大学,2010. [182]朱加雷.核电厂检修局部干法自动水下焊接技术研究[D].北京化工大学,2010. [183]杨保岑.大跨桥梁施工期结构形态监测系统的实现与应用研究[D].武汉大学,2010. [184]许小庆.新型电液伺服比例阀用电—机械转换器的理论分析和试验研究[D].太原理工大学,2010.[185]朱殿华.复杂产品多学科优化方案设计理论及方法研究[D].天津大学,2010. [186]郭卫.奶牛数字化管理关键技术的研究[D].河北农业大学,2010.[187]杨小丽.新型体外诊断用蛋白质芯片基底材料以及表面化学策略[D].第二军医大[188]孙婷.1-烷基色氨酸和1-[~（18）F]FETrp的合成及生物性能评价[D].中国协和医科大学,2010.[189]周波.用于蛋白检测的生物条码技术与方法的研究[D].中国协和医科大学,2010. [190]赵振宇.应用生物信息学筛选，Id2对人胶质母细胞瘤化疗药物敏感性的影响[D].第二军医大学,2010.[191]雷蕾.以汉语为母语双语者的双语句法表征和处理[D].上海交通大学,2010. [192]张承伟.面向电子政务的政务过程再造研究[D].大连理工大学,2010.[193]顾诞英.基于继电反馈的时滞系统自整定控制方法研究[D].上海交通大学,2010. [194]孙作雷.大规模不规则环境中的移动机器人定位与地图构建[D].上海交通大学,2010. [195]胡核算.自动制造系统的Petri网控制器设计及优化[D].西安电子科技大学,2010. [196]韩晓霞.混沌与支持向量机结合的多相催化建模与优化研究[D].太原理工大学,2010. [197]张纪平.基于三维仿真与模型参数监测的机械结构局部损伤诊断方法[D].太原理工大学,2010.[198]蔡华.基于集成芯片的多功能细胞生理自动分析仪研究[D].浙江大学,2010. [199]刘辉.嵌入式空间遥感相机控制器设计方法与实现[D].中国科学院研究生院（长春光学精密机械与物理研究所）,2010.[200]张良安.软袋药品生产物流系统的规划调度和控制软件设计方法研究[D].天津大学,2010.[201]曾诚.语义互操作性Web服务注册管理的机制与方法[D].武汉大学,2010.[202]张一.智能视频监控中的目标识别与异常行为建模与分析[D].上海交通大学,2010. [203]苏亚.主动表观模型的建模与匹配[D].西安电子科技大学,2010.[204]鲍文霞.基于结构特征的图像匹配算法及应用[D].安徽大学,2010.[205]阿玛娜.基于RS和GIS的土地利用/土地覆盖变化检测研究[D].武汉大学,2010. [206]夏启明.软件测试及评价的复用策略研究及其实现[D].武汉大学,2010.[207]冯宇平.图像快速配准与自动拼接技术研究[D].中国科学院研究生院（长春光学精密机械与物理研究所）,2010.[208]李丽.航天相机主控软件测试用例自动生成技术的研究[D].中国科学院研究生院（长春光学精密机械与物理研究所）,2010.[209]魏继增.可配置可扩展处理器关键问题研究[D].天津大学,2010.[210]周彦.无线传感器网络中基于量化信息的目标状态估计与融合[D].上海交通大学,2010. [211]徐圆.可拓理论在过程工业中的应用研究[D].北京化工大学,2010.[212]张涛.蛋白质晶体学中的直接法研究[D].兰州大学,2010.[213]文世峰.选择性激光烧结快速成形中振镜扫描与控制系统的研究[D].华中科技大学,2010.[214]龙威.粘土砂有效膨润土自动测定方法及质量控制系统研究[D].华中科技大学,2010. [215]何玉辉.板带多道次热轧过程温度场数值模拟与温降模型研究[D].中南大学,2010. [216]饶政华.熔化极气体保护焊传热与传质过程的数值研究[D].中南大学,2010. [217]张锐.曲轴圆角强化滚压相关理论及关键技术研究[D].武汉理工大学,2010. [218]贾辰熙.综合质谱法对生物活性多肽解析表征的研究[D].天津大学,2010.[219]杨晓玲.矿用高压开关微机综合保护若干问题的研究与应用[D].北京化工大学,2010. [220]李克.共轨式发动机控制单元（ECU）的研究[D].天津大学,2010.[221]林杭.基于线性与非线性破坏准则的边坡强度折减法研究[D].中南大学,2010. [222]徐蒙.新型智能灌浆、压水检测系统的开发与研究[D].中南大学,2010.[223]黄珍.锚泊移位型工程船舶系统建模与控制研究[D].华中科技大学,2010.[224]刘杰.分布式资源环境下船舶动力设备诊断系统的关键技术研究[D].武汉理工大学,2010.[225]梅颖.船体建造板材套料系统中排样优化算法与碰靠技术研究[D].华南理工大学,2010. [226]叶亚丽.公路智能选线与决策支持系统研究及开发[D].长安大学,2010.[227]陈培云.Ag（Ⅲ）配合物化学发光体系与发光机理及其在药物分析中的应用研究[D].河北大学,2010.[228]石元洪.机器人辅助立体定向脑出血硬通道血肿穿刺术的实验研究[D].华中科技大学,2010.[229]伍卫刚.三维打印技术制备多药控释型载药人工骨及其治疗慢性骨髓炎的实验研究[D].华中科技大学,2010.[230]颜明明.Fos蛋白与睡眠内稳态调控机制研究[D].复旦大学,2010.[231]马君华.粗糙集属性约简和聚类算法及其在电力自动化中的应用研究[D].华中科技大学,2010.[232]王艳.基于广域信息的继电保护及其相关问题研究[D].天津大学,2010.[233]胡劲纬.多域环境中的授权管理和授权起源研究[D].华中科技大学,2010.[234]何强.面向服务环境中服务组合质量保障关键技术研究[D].华中科技大学,2010. [235]赵文峰.信息提供类Web服务的自动发现和自动组合[D].北京邮电大学,2010. [236]张麒.动脉粥样硬化研究中的医学图像处理[D].复旦大学,2010.[237]胡海涛.基于矩特征的鳞癌细胞识别[D].北京邮电大学,2010.[238]范文庆.分段符号执行模型及其环境交互问题研究[D].北京邮电大学,2010. [239]王宇德.海量存储系统中数据分布化及其关键技术的研究[D].华中科技大学,2010.[240]刘苏敏.无线传感器网络节点管理技术研究[D].武汉理工大学,2010.[241]李彬.自动交换光网络中的预配置环保护技术研究[D].北京邮电大学,2010. [242]金华标.船用电子设备电磁兼容技术研究[D].武汉理工大学,2010.[243]李峰飞.孔底电动冲击器控制系统研究[D].中国地质大学,2010.[244]谢斌.策略驱动的空间信息服务协同自组合关键技术研究[D].浙江大学,2010. [245]王鲜芳.生化过程动态建模及优化控制研究[D].江南大学,2009.[246]黄明智.废水处理系统水质特征动态分析的混合智能控制研究[D].华南理工大学,2010. [247]唐新新.铝合金点焊熔核强化研究[D].天津大学,2009.[248]唐佳.基于功能化材料的磷酸化与糖基化蛋白质高效富集及鉴定新方法研究[D].复旦大学,2010.[249]单志.多功能纳米磁性粒子的合成及其在细胞富集和质粒DNA纯化中的应用研究[D].四川农业大学,2010.[250]王群嶷.大庆油田三维地应力研究与低渗油气资源经济开发[D].中国地质大学（北京）,2009.[251]张萌.自动控向垂钻系统小型化设计的关键技术研究[D].中国地质大学,2010. [252]宋虎堂.蜂窝紧凑结构螺旋板换热器[D].华东理工大学,2010.[253]孙蒙.基于取样探针的微流控试样引入系统的研究[D].浙江大学,2009.[254]周永勇.配电网故障诊断、定位及恢复方法研究[D].重庆大学,2010.[255]陈波.电力系统不良数据辨识的研究[D].华南理工大学,2010.[256]王日君.基于运动学图谱的石材加工设备模块化设计技术的研究[D].山东大学,2009. [257]韩剑辉.综合船桥系统体系结构与部分关键技术研究[D].天津大学,2009.[258]孙才勤.船舶电力系统建模仿真及动态稳定性研究[D].大连海事大学,2010.。

高考专题立体几何中轨迹、翻折、探索性问题

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解析：如图所示，连接 AC1 交平面 A1BD 于 O，连接 EO, 由题意可知 AC1⊥平面 A1BD，所以∠AEO 是 AE 与平面 A1BD 所成的角，所以∠AEO＝α.
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由 sin α＝255可得 tan α＝2，即AEOO＝2. 在四面体 A-A1BD 中，BD＝A1D＝A1B＝2 6， AB＝AD＝AA1＝2 3，所以四面体 A-A1BD 为正三棱锥，O 为△BDA1 的重心，
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∴平面 BCE∥平面 MND，即平面 MND 为平面 α，则点 G 到平面 DMN 的距离 d 即为点 G 到直线 DQ 的距离， ∵D→G＝0， 33，－ 36，D→Q＝(0，－2 3，－ 6)， ∴D→G·D→Q＝－2＋2＝0，即 DG⊥DQ， ∴点 G 到直线 DQ 的距离 d＝|D→G|＝1， ∴截面圆的半径 r＝ 22－12＝ 3，∴球被平面 α 截得的截面圆周长为 2πr＝2 3π，即平面 α 截点 P 的轨迹所形成的图形的周长为 2 3π.
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解： (1)证明：在△ABD 中，由余弦定理得，BD＝ AB2＋AD2－2AB·ADcos A＝ 4＋1－2×2×1×12＝ 3，
∴AD2＋BD2＝AB2，得 AD⊥DB，翻折后有 A′D⊥DB，又平面 A′BD⊥平面 BCD，且平面 A′BD∩平面 BCD＝DB，根据平面与平面垂直的性质定理可得 A′D⊥平面 BCD，又∵BC⊂平面 BCD，∴A′D⊥BC. 在平行四边形 ABCD 中，AD⊥DB，BC∥AD，∴BC⊥DB， ∵A′D∩DB＝D，∴BC⊥平面 A′DB， ∵BC⊂平面 A′BC，∴平面 A′BC⊥平面 A′BD．
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动态场景下基于YOLOv5_和几何约束的视觉SLAM_算法

包装工程第45卷第3期·208·PACKAGING ENGINEERING2024年2月动态场景下基于YOLOv5和几何约束的视觉SLAM算法王鸿宇1，吴岳忠1,2*，陈玲姣1，陈茜1（1.湖南工业大学轨道交通学院，湖南株洲412007；2.湖南省智能信息感知及处理技术重点实验室，湖南株洲412007）摘要：目的移动智能体在执行同步定位与地图构建（Simultaneous Localization and Mapping，SLAM）的复杂任务时，动态物体的干扰会导致特征点间的关联减弱，系统定位精度下降，为此提出一种面向室内动态场景下基于YOLOv5和几何约束的视觉SLAM算法。

方法首先，以YOLOv5s为基础，将原有的CSPDarknet主干网络替换成轻量级的MobileNetV3网络，可以减少参数、加快运行速度，同时与ORB-SLAM2系统相结合，在提取ORB特征点的同时获取语义信息，并剔除先验的动态特征点。

然后，结合光流法和对极几何约束对可能残存的动态特征点进一步剔除。

最后，仅用静态特征点对相机位姿进行估计。

结果在TUM数据集上的实验结果表明，与ORB-SLAM2相比，在高动态序列下的ATE和RPE 都减少了90%以上，与DS-SLAM、Dyna-SLAM同类型系统相比，在保证定位精度和鲁棒性的同时，跟踪线程中处理一帧图像平均只需28.26 ms。

结论该算法能够有效降低动态物体对实时SLAM过程造成的干扰，为实现更加智能化、自动化的包装流程提供了可能。

关键词：视觉SLAM；动态场景；目标检测；光流法；对极几何约束中图分类号：TB486；TP242 文献标志码：A 文章编号：1001-3563(2024)03-0208-10DOI：10.19554/ki.1001-3563.2024.03.024Visual SLAM Algorithm Based on YOLOv5 and Geometric Constraints inDynamic ScenesWANG Hongyu1, WU Yuezhong1,2*, CHEN Lingjiao1, CHEN Xi1(1. School of Railway Transportation, Hunan University of Technology, Hunan Zhuzhou 412007, China;2.Key Laboratory for Intelligent Information Perception and Processing Technology, Hunan Zhuzhou 412007, China)ABSTRACT: When mobile intelligence agent performs the complex task of Simultaneous Localization And Mapping (SLAM), the interference of dynamic objects will weaken the correlation between feature points and the degradation of the system's localization accuracy. In this regard, the work aims to propose a visual SLAM algorithm based on YOLOv5 and geometric constraints for indoor dynamic scenes. First, based on YOLOv5s, the original CSPDarknet backbone network was replaced by a lightweight MobileNetV3 network, which could reduce parameters and speed up operation, and at the same time, it was combined with the ORB-SLAM2 system to obtain semantic information and eliminate a priori dynamic feature points while extracting ORB feature points. Then, the possible residual dynamic feature points were further culled by combining the optical flow method and epipolar geometric constraints. Finally, only static feature points were used for camera position estimation. Experimental results on the TUM data set showed that both ATE and RPE were收稿日期：2023-10-25基金项目：国家重点研发计划项目（2022YFE010300）；湖南省自然科学基金项目（2021JJ50050，2022JJ50051，2023JJ30217）；湖南省教育厅科学研究项目（22A0422，21A0350，21B0547，21C0430）；中国高校产学研创新基金重点项目（2022IT052）；湖南省研究生创新基金项目（CX20220835）*通信作者第45卷第3期王鸿宇，等：动态场景下基于YOLOv5和几何约束的视觉SLAM算法·209·reduced by more than 90% on average under high dynamic sequences compared with ORB-SLAM2, and the processing of one frame in the tracking thread took only 28.26 ms on average compared with the same type of systems of DS-SLAM and Dyna-SLAM, while guaranteeing localization accuracy and robustness. The algorithm can effectively reduce the interference caused by dynamic objects to the real-time SLAM process. It provides a possibility for more intelligent and automatic packaging process.KEY WORDS: visual SLAM; dynamic scene; target detection; optical flow method; epipolar geometric constraints视觉SLAM（Simultaneous Localization and Mapping）技术在包装行业的应用日益广泛，其通过分析相机捕获的图像信息，实现对环境的实时感知和三维重建。

基于动态物体特征点去除的视觉里程计算法

o引言
近年来，视觉同时定位和建图(VISUAL simultaneous localization and mapping, VSLAM)技术以其价格低、能耗小、釆集信息多等优点在可移动机器人定位导航、虚拟现实及自动驾驶等领域得到了应用。视觉里程计(Visual odometry, VO)作为VSLAM系统的前端，负责估计相机位姿，是整个VSLAM系统的重要组成部分。传统视觉里程计方法假设系统工作在静态环境下，即特征点的提取与关联匹配不考虑行人、物体移动等因素带来的影响。然而大多数实际场景中都存在行人或者运动物体，这给传统视觉里程计算法的精准定位带来了严峻的挑战，例如PTAM (parallel tracking and mapping)c，］和 ORB— SLAM2⑵的 VO、DSO (direct sparse odometry)1-33等视觉里程计算法都
收稿日期：2019 -04 -28;修回日期：2019 -05 -19。
基金项目：国家自然科学基金项目(61571336)。
作者简介：牛文雨(1992
男，河北廊坊人，工学硕士，主要从
事SLAM技术方向的研究。
李文锋(1966 -),男，博士生导师，教授.主要从事联网与机器
人技术、无线传感器网络等方向研究。
采用了向前向后帧间差分方法进行运动物体检测，将场景中的动态物体和静态物体初步区分开来；将动态物体区域作为mask,
去除动态物体区域的部分特征点，然后利用静态点集继续优化变换矩阵，将动态物体影响不断减小，并将其应用于立体视觉里程
计系统中；经TUM的RGBD数据集测试评估，提出的算法有效提高了动态场景下的视觉里程计定位精度。关键词：动态场景；视觉里程计；ORB特征；KLT；运动补偿

产品MBD数据集三维标注中工艺面的形成与校验

ing，themodelingsurfaceisboundtoformaprocesssurfacethatconformstotheengineeringsemantics
Theinformationof3Dannotationinformationofthemodelisregardedastheatributeoftheprocesssurface, which increases the intelligence of the system's 3D dimensioning, and also makes it possible to ex tract the product semantics information automatically in subsequent product virtual assembly, processing and manufacturing as wel as in product service
算法1绑定第一类分割造型面(以圆柱面为例)：
(1)选取目标面，并判断目标面的类型.
图4算法1计算流程图 Fig. 4 Computational flow chart of the first algorithm
(2) 定义回转面临时存储链表，如Cylin_FS(圆柱面)
(3) 遍历目标面所在三维模型的拓扑面，将与
Formation and verification of process surface in annotation of product MBD data set
WANG Hong-shen, WANG Dao-jun, CAO Yu-fa
(College of Mechano-Electronic Engineering, Lanzhou Univ. of Tech. , Lanzhou 730050, China)

向量检索方法

向量检索方法向量检索方法详解1.引言在信息爆炸的时代，如何从海量的数据中快速、准确地检索到所需信息成为了一个重要的研究课题。

向量检索方法，作为现代信息检索技术的一种，已经在多个领域展现了其高效性和实用性。

该方法的核心思想是将数据表示为向量，并通过计算向量间的相似性来实现信息的检索。

2.向量表示向量检索的第一步是将数据转化为向量形式。

这一过程通常涉及到特征提取和向量编码两个步骤。

特征提取是从原始数据中抽取出能够代表其本质特性的信息，如文本中的关键词、图像中的颜色、纹理等。

向量编码则是将这些特征转化为数值形式，以便进行后续的计算。

3.相似性度量在向量空间中，相似性度量是用来衡量两个向量之间相似程度的方法。

常用的相似性度量方法有余弦相似度、欧氏距离、汉明距离等。

这些方法各有特点，适用于不同的场景。

例如，余弦相似度更适合于衡量向量在方向上的相似性，而欧氏距离则更关注向量在数值上的差异。

4.索引结构为了提高检索效率，通常需要构建索引结构来存储和管理向量数据。

常见的索引结构有树形结构、哈希表、倒排索引等。

这些结构能够根据不同的查询需求，快速地定位到相似的向量。

例如，树形结构如KD 树、球树等，通过不断地划分向量空间，将相似的向量聚集在一起，从而实现了高效的检索。

5.查询过程向量检索的查询过程通常包括向量编码、相似性计算和结果排序三个步骤。

首先，将查询数据编码为向量形式；然后，利用相似性度量方法计算查询向量与索引中向量的相似度；最后，根据相似度的高低对结果进行排序，返回给用户。

6.应用领域向量检索方法在信息检索、推荐系统、图像识别等领域有着广泛的应用。

在信息检索中，通过向量表示和相似性计算，可以快速找到与查询相关的文档；在推荐系统中，利用用户的历史行为和兴趣向量，可以为其推荐相似的商品或内容；在图像识别中，通过将图像转化为特征向量，可以实现图像的快速匹配和识别。

7.挑战与展望尽管向量检索方法已经取得了显著的成果，但仍面临着一些挑战。

apriltag 平移向量计算

apriltag 平移向量计算随着计算机视觉技术的不断发展，apriltag成为了一种常用的标签识别技术。

在apriltag中，平移向量计算是一个十分重要的部分，它能够帮助我们精确地确定标签的位置和姿态，为后续的图像处理和机器人控制提供重要的信息。

本文将围绕apriltag平移向量计算展开，分析其原理和算法，并结合实际案例进行详细的讲解。

一、apriltag的基本原理1. apriltag概述apriltag是一种快速、鲁棒的二维码标签识别技术，它能够在复杂背景下准确地识别标签并计算其位置和姿态信息。

apriltag采用了一种特殊的图案设计，通过图案中的黑白相间的区域来唯一标识每个标签，从而实现高效的识别和定位。

2. apriltag的工作原理在识别和定位一个apriltag标签时，首先需要通过图像捕获设备获取标签的图像，然后利用图像处理技术提取图像中的标签信息。

通过对标签图案的特征进行分析和匹配，可以确定标签的位置和姿态。

其中，平移向量计算则是确定标签相对于相机的位置的关键步骤。

二、平移向量的基本概念1. 平移向量的定义平移向量是欧几里德空间中的一个向量，用来描述一个点在三维空间中沿着各个轴的位移。

在apriltag标签的识别过程中，平移向量被用来表示标签相对于相机的位置，它包括了标签在水平、垂直和深度方向上的位移信息。

2. 平移向量的计算方法通常，平移向量的计算可以通过摄像机标定和三维重建的方法实现。

在apriltag的平移向量计算中，需要利用摄像机的内参数和外参数进行标定，然后通过对标签图案的特征进行匹配，就可以计算出标签的平移向量。

三、apriltag平移向量的计算1. 摄像机标定在计算apriltag标签的平移向量之前，需要进行摄像机的标定工作。

摄像机的标定是通过采集不同位置和姿态的标定板图像，利用标定板的已知尺寸和特征点的位置，计算出摄像机的内参数和外参数，包括了相机的焦距、主点、畸变等参数。

L0正则化增量正交投影非负矩阵分解的目标跟踪算法

L0正则化增量正交投影非负矩阵分解的目标跟踪算法王海军;葛红娟【摘要】针对传统跟踪算法不能在复杂场景下进行有效跟踪的问题,提出一种基于L0正则化增量正交投影非负矩阵分解(incremental orthogonal projective non-negative matrix factorization,IOPNMF)的目标跟踪算法.在粒子滤波框架下采用IOPNMF算法在线获得跟踪目标基于部分的表示以构建模板矩阵,然后将每帧中的候选样本建立基于模板矩阵的线性表示,对表示系数进行L0正则化约束,并提出快速数值解法,同时引入粒子筛选机制,加快跟踪速度.实验结果表明,新算法能够解决跟踪过程中出现的遮挡、光照变化、运动模糊等影响跟踪性能的因素,具有较高的平均覆盖率和较低的平均中心点误差.【期刊名称】《系统工程与电子技术》【年(卷),期】2016(038)010【总页数】7页(P2428-2434)【关键词】目标跟踪;L0正则化;粒子筛选【作者】王海军;葛红娟【作者单位】南京航空航天大学民航学院,江苏南京211106;滨州学院山东省高校航空信息技术重点实验室,山东滨州256603;南京航空航天大学民航学院,江苏南京211106【正文语种】中文【中图分类】TP391目标跟踪是计算机视觉领域一项重要的研究课题,在交通流量控制、人机接口、视频监控等领域得到了广泛的应用。

近年来,国内外学者对目标跟踪进行了大量的研究工作,大致可以分为两类:基于判别模型的目标跟踪[1-4]和基于生成模型的目标跟踪[5-7]。

基于判别模型的方法将目标跟踪看成是一个二分类问题,将被跟踪的目标物体从众多的背景中分离出来。

基于生成模型的方法把目标跟踪看成是从候选样本中寻找与目标模板中最相似的区域。

这类方法由于跟踪结果比较鲁棒,得到了国内外许多学者的关注。

例如,文献[8]提出增量视觉跟踪(incremental visual tracking,IVT)算法,该方法将每个候选样本用主成分分析(principal component analysis, PCA)基向量图像的线性组合来表示,并采用增量主成分分析方法对PCA 基向量进行更新以适应跟踪目标外观的变化,取得了不错的跟踪效果。

在图解跟踪法中采用计算机辅助求解工序尺寸

在图解跟踪法中采用计算机辅助求解工序尺寸
张超;徐卫君
【期刊名称】《机械研究与应用》
【年(卷),期】2001(014)001
【摘要】图解跟踪法是求解工艺尺寸链的一种较为繁琐的方法。

总结了图解跟踪法求解过程的规则，编制了计算机辅助求解程序，使求解过程大为简化。

【总页数】2页(P49,52)
【作者】张超;徐卫君
【作者单位】西安理工大学机械制造及精密仪器学院机械制造自动化系,;西安理工大学机械制造及精密仪器学院机械制造自动化系,
【正文语种】中文
【中图分类】TP391.75
【相关文献】
1.CAPP系统中工序尺寸的计算-- 二次跟踪法 [J], 任云;王守城;任海霞;段俊勇
2.计算机辅助图解跟踪法 [J], 方红芳
3.图解跟踪法与尺寸式法在GAPP系统中的综合应用 [J], 张浩;陈万领;严晓光;陈卓宁
4.用图表追踪法求解CAPP系统中的工序尺寸 [J], 郝秀清;陈海真
5.工序尺寸图解跟踪法的计算机解算 [J], 赵海霞
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尺寸链解算与工序尺寸确定

零件图上所标注的尺寸公差是零件加工最终所要求到达的尺寸要求，工艺过程中许多中间工序的尺寸公差，必须在设计工艺过程中予以确定。

工序尺寸及其公差一般都是通过解算工艺尺寸链确定的，为掌握工艺尺寸链计算规律，这里先介绍尺寸链的概念及尺寸链计算方法，然后再就工序尺寸及其公差确实定方法进行论述。

一、尺寸链及尺寸链计算公式1、尺寸链的定义在工件加工和机器装配过程中，由相互联系的尺寸,按一定顺序排列成的封闭尺寸组，称为尺寸链。

尺寸链例如2、工艺尺寸链的组成环：工艺尺寸链中的每一个尺寸称为尺寸链的环。

工艺尺寸链由一系列的环组成。

环又分为：〔1〕封闭环〔终结环〕：在加工过程中间接获得的尺寸，称为封闭环。

在图b所示尺寸链中，A0是间接得到的尺寸，它就是图b所示尺寸链的封闭环。

〔2〕组成环：在加工过程中直接获得的尺寸，称为组成环。

尺寸链中A1与A2都是通过加工直接得到的尺寸，A1、A2都是尺寸链的组成环。

1〕增环：在尺寸链中，自身增大或减小，会使封闭环随之增大或减小的组成环，称为增环。

表示增环字母上面用--> 表示。

2〕减环：在尺寸链中，自身增大或减小，会使封闭环反而随之减小或增大的组成环，称为减环。

表示减环字母上面用<-- 表示。

3〕怎样确定增减环：用箭头方法确定，即但凡箭头方向与封闭环箭头方向相反的组成环为增环，相同的组成环为减环。

在图b所示尺寸链中，A1是增环，A2是减环。

4〕传递系数ξi：表示组成环对封闭环影响大小的系数。

即组成环在封闭环上引起的变动量对组成环本身变动量之比。

对直线尺寸链而言，增环的ξi＝1，减环的ξi＝－1。

尺寸链计算有正计算、反计算和中间计算等三种类型。

已知组成环求封闭环的计算方式称作正计算；已知封闭环求各组成环称作反计算；已知封闭环及部分组成环，求其余的一个或几个组成环，称为中间计算。

尺寸链计算有极值法与统计法〔或概率法〕两种。

用极值法解尺寸链是从尺寸链各环均处于极值条件来求解封闭环尺寸与组成环尺寸之间关系的。

动态符号标注设计及其实现

动态符号标注设计及其实现CHINA测绘地名学GEoGRAPHICNAME动态符号标注设计及其实现李汝雯朱翊张羽1,2刘晓东(1.中国测绘科学研究院,100039;2.辽宁工程技术大学测绘与地理科学学院,123000)一,动态符号基本概念(一)动态符号的基本定义.动态符号是地图符号和计算机动画技术的有机结合.一方面动态符号首先是一种地图符号,动画的每一帧都表现了地图符号应具有的意义.另一方面动态符号作为一种计算机动画它有双重功能,通过当前的动画帧可以判断当前的时间(telltime),空间数据的状况;也隐含了空间数据变化的整个时间跨度(traveltime),从而用户可以对符号进行操纵.比如移动某些关键帧,或者在某点时间添加关键帧等等.(二)动态符号的参量描述.本文引入文献[2】中动态符号的参量描述:变化时长,变化速率,变化次序,变化节奏和变化内容.动态符号的参量不仅可以表现时间,空间位置上的变化,也可以表现出物体数量,等级等属性信息,使抽象的数字信息转化为形象的图像信息.1.发生时长与变化速率.发生时长描述观察者从视觉上感知符号的存在到符号消亡的时间长短.发生时长可以反映出事件发生的时间,通过用户视觉感觉的不同体现出属性信息的不同.变化速率用来描述符号的状态改变速度.变化速率反映了符号变化的快慢,与物体运动的快慢相对应,可形象地描述物体的运动速度.2.变化顺序与节奏.符号的变化次序描述符号状态改变过程中各帧状态出现的顺序[21.各帧出现的顺序反映了物体运动状态的改变,使单独的图像连续显示,表现出动画效果.如颜色的变化对应着污染的严重程度的变化.符号的节奏描述符号周期性变化的特征,它是由发生时长,变化速率以及其它参量融合到一起而生成的复合参量,同时又表现独立的视觉意义用于地理信息的时态特征及变化规律的描述.3.变化内容.当空间数据信息发生变化时,符号的颜色,大小,变化速率等都可能发生变化,甚至整个符号的类型都可能发生替换.如暴雨过后,河流的流速,流量都可能发生变化. 二,动态符号标注设计方案(一)点状符号标注设计方案.对于动态点状符号,可以利用插件的形式,将其嵌入到图片中.利用图形处理软件,如Photoshop,Flash和Firework等制作出我们所需要的动态点状符号,建立相应的动态点状符号符号库.根据点状符号的属性74中国地名信息及人们的视觉感应判断它的所在位置,对图层进行批处理.如暴雨给人的感觉是从上面降落的,所以将暴雨符号放在点的正上方,即图1中2所示位置.表1点状符号的8个位置6253●1847可以GIF插件将一些符号制作成GIF图片,通过对每一帧的变化,反映出点状符号的运动状态;通过设置帧延迟的时间,反映出运动速度的快慢.利用GIF本身的动态特点,达到动态效果.这种GIF动画可由应用层控制,当信息发生变化时,由应用层进行符号的改变,如图1所示某地发生风暴灾害转变为洪涝灾害时,由应用层直接改变符号实现.图1符号的改变(二)线状符号标注设计方案.1.简单线型符号设计.对于简单线型的符号通过定义结构,利用Vector类实现可增长的对象数组,类Graphics2D绘制线型,BasicStrokesize设置画笔粗细,ColorC定义画笔颜色.通过获取屏幕上的坐标,按ID号顺序生成线型,如运输路线,动物迁徙路线等都可以通过简单线型制作完成.2.配置线型符号设计.通过简单线型与简单线型的组合,简单线型与点的组合来完成,线状符号一般都是周期性变化的,可以制定基本图元,然后将极板图元串连并循环来实现配置线型的制作.它给出了几种简单线型的信息以及对基准线的偏移量.诸如铁路,可以用这种线型来绘制.通过建立线性符号的符号库,存储各种类型的线状符号,在绘制图标时直接调用.对于线状符号可以通过不同规则的变化,使符号在不同的时间表现出不同的样式,如颜色,方向,线宽,速度的变化等.这种定义规则的方式,当信息发生变化时,由应用层给出规则,只重新传递数据,符号的改变由内部完成.利用doCap—O.tureArr0捕获点数组,txt_poly_freq设置频率,ta_poly_colors设置颜色,txt_line_stroke设置线宽.3.面状符号标注设计方案.面状符号可由连通集进行描述.因连通集可对任意形状的面域进行描述,连通集内的任意两点都可在它所被包围的封闭曲线内部连接起来,所以说封闭它的曲线的形状是任意的,甚至可以是含岛或多岛的面域. 面状符号的设计主要是边界线,颜色,填充样式的设计,填充样式可以是点填充,线填充,符号填充;颜色可以是单色,渐变色等;对于边界线按照地物实际属性进行定义,如地类界的界线就该是虚线,居民地的界线是实线,境界线一般是点线结合的方式等.面状符号与线状符号一样定义规则,当面域发生位移,扩张,缩小等变化的时候,利用不同的规则,生成方法函数,通过数据的传递,实现符号的改变.面状符号的变化规则较难制定,一般通过使用模型来进行动态的模拟.同样,这也由应用层给出变化的规则,由内部完成动态面状符号的变化. 动态面状符号可以反映出植被覆盖面积的变化,湖泊污染范围的变化,火灾扩散范围的变化以及地震的影响区域等等.如图2所示,地震时通过每个圆面颜色的变化表示离震中的距离,颜色深的离震中近,颜色浅的离震中远.\一-●●E'图2地震影响面变化三,动态符号标注(一)动态符号标注流程与特点.首先定义动态符号的参量,通过参量的描述来分别设计点,线,面符号.对相对简单的点状符号可以利用GIF插件的形式,用图像处理软件绘制GIF 动画.当信息发生变化时,由应用层控制变化;对于较复杂的线状和面状动态符号通过传递定义的规则,由内部完成符号的改变.(二)突出空间定位与属性信息.在诸多注记中搜索,比普通的符号更容易引起用户的注意,突现其空间位置.动态符号使用户在视觉上反映所代表的含义,通过符号的颜色,样式及闪烁的频率,表现地物的等级,数量,方向及其他属性信息. (三)实现运动模拟.依据建立的规则,通过动态参量的调节,使动态参量与物体建立一定的映射关系,可以从视觉上模拟物体的运动轨迹,运动速度,位置移动等.通过运动的模拟,在视觉上很容易看出由A点到B点时所经过的路线,使用户形象的感受到距离的长短.如运输路线可以通过发生时长,发生速率,变化顺序模拟出运输方向,运输数量和运输速度.四,动态符号标注应用系统设计与实例该系统的维护是将每天的昨日灾情的信息利用动态点状0@0e●●符号嵌入地图网页中的方法,实现基本的动画模拟,使图像清晰明了,用户很容易获取重点信息.图3为每日灾情图,通过动态符号暴雨的动画显示,可以快速的获取空间位置及属性信息,比以往的文字标注的效果更加生动,形象.图3灾情图另外,该系统还提供了各种条件的组合查询信息,用户可按灾情类型,发生时间,发生地域进行相关的查询,统计分析等,如图4所示.目前该系统运行在国家测绘局和国家减灾中心的门户网站上..图4统计分析五,结束语通过动态符号的标注,使地图充满动感,抽象问题形象化,比单调的静态地图更加容易理解,增强了可视化性.随着GIS的发展,动态符号和动态地图的应用越来越广泛,3D技术的日趋完善,动态符号的研究更有价值.但是动态面状符号的制作上还有很多不足,需要进一步完善,动态符号的存储及规则的制定都还不完善,需要进一步研究.【参考文献】【1】王家耀,陈毓芬:《理论地图学》【M】,北京:解放军出版社,2000.【2】缪任建:《浙江大学硕士论文》,2006..【3]Menno-janKraak,R.obEdsaUand^JanMacEachren. CARTOGRAPHICANIMATIoNANDLEGENDS FoRTEMPORALMAPS:EXPLORATIoNANDoR INTERACTION.http://www.itc.nl/~kraak/legends/sec一0nddraft2-4.【4】李孝传,陈玉清:《一般拓扑学导引》[M】,北京:高等教育出版社,1982.[5】黄齐飞,黄晔.:《线状地物动态标注的实现》Ⅲ,《测绘标准化》,2005年第4期.【6】黄晓建:Oso图的自动标注及智能编辑》U】,《中国科学院计算机技术研究所硕士论文》,1998.[7】罗广祥,王金玲,马文涛:《地图注记专家系统》田,《测绘技术装备》,1999年第1期.【8】罗广祥,马智民,刘元会,田永瑞,李芹芳:《智能化地图注记》D],《西安工程学院》,1999年9月第21卷第3期.。