基于NURBS自由曲面重构的精度分析

通过对NURBS曲面重构技术的理论分析和实验研究,得知自由曲面的控制点数量对曲面重构精度有很大影响。在一定曲率半径时,适当增加控制点数量能减少曲面拟合误差,并使所重构的自由曲面更加光顺;而在相同控制点的情况下,曲率半径越小则精度越高,并用具体实例进行了验证。     

注塑成型工艺的混合智能优化

注塑成型过程系统动力学的不确定性和复杂性,限制了传统优化技术的运用。将智能优化技术引入注塑成型工艺优化,以成型过程的主要工艺参数为设计变量,利用BP网络获得工艺参数对各质量指标的近似计算关系式,以各质量指标的模糊综合评价函数为遗传算法的适应度函数,建立了解决多因素作用和多指标约束的注塑成型工艺的混合智能优化模型。通过对比实例的正交仿真试验结果,验证了该模型能快速、自动地实现非线性和不确定系统的优化求解。     

计算机视觉技术在微小尺寸测量中的应用

应用计算机视觉技术快速测量微小零件的尺寸,研究了CCD图像预处理、图像二值化、边缘处理、标定等技术,发现中值滤波平滑处理图像的精度更高,轮廓跟踪能使图像边缘确定时的运算更简单。图像检测结果与工具显微镜测量进行了比较,结果表明该测量方法可以快速、准确地实现大批量同类零件的尺寸测量及合格度的检验,并可满足100%在线检测要求,检测误差不超过0.0119mm,每件检测时间不超过2s。     

基于计算机视觉的微小轴承表面缺陷在线识别

采用计算机视觉识别技术对625ZZ微小轴承端盖上的缺陷进行自动识别，针对缺陷的位置、面积、深度的随机性，对计算机视觉系统的构成、表面缺陷的数字图像采集、图像分割、图像差影、矩不变量等模式识别理论与技术进行了研究，发现轴承表面的均匀分布区域可以直接采用差影法。对刻印文字的区域可采用模板匹配法进行，结果表明该方法识别正确率达98％。     

基于图像处理的微小塑料齿轮轮廓优化

通过计算机视觉系统的构成、图像预处理、图像分割和数字图像的像素连通性理论与技术的研究,提出微小塑料齿轮的二值图像噪声点去除及齿轮轮廓提取方法,用数学形态学方法提出轮廓的简化算法,并给出了关键技术的原理及实现方法.发现通过删除曲线上多余点,可以达到用最少的点来表示一条曲线的目的.实验结果表明,该优化轮廓的简化算法,可获得准确的齿形检测数据,能满足工程测量的实际需要.     

从IGES到STEP的产品数据交换研究

主要论述了产品数据表达与交换的重要性，并在分析产品数据交换规范ＩＧＥＳ体系结构，数据表达方式及存在问题的基础上，着重介绍了ＩＳＯ标准ＳＴＥＰ的产生、内容、文件结构和ＥＸＰＲＥＳＳ语言的表达方法。