期刊导航
期刊开放获取
上海教育软件发展有限公..
期刊文献
+
任意字段
题名或关键词
题名
关键词
文摘
作者
第一作者
机构
刊名
分类号
参考文献
作者简介
基金资助
栏目信息
任意字段
题名或关键词
题名
关键词
文摘
作者
第一作者
机构
刊名
分类号
参考文献
作者简介
基金资助
栏目信息
检索
高级检索
期刊导航
共找到
3
篇文章
<
1
>
每页显示
20
50
100
已选择
0
条
导出题录
引用分析
参考文献
引证文献
统计分析
检索结果
已选文献
显示方式：
文摘
详细
列表
相关度排序
被引量排序
时效性排序
改进SURF匹配算法在并联机器人中的研究
被引量：
1
1
作者
张宁可
任建华
+2 位作者
高瑞贞
王键
张
海垒
《机床与液压》
北大核心
2023年第11期45-51,共7页
针对传统机器人中图像匹配方法准确率低、匹配时间长的问题,提出一种新型的基于机器视觉进行加速稳健性特性(SURF)的改进算法。以SURF特征点检测为基础,利用增强高效局部图像描述符(BEBLID)替换描述子,实现高维到二值化的转换;以自适应...
针对传统机器人中图像匹配方法准确率低、匹配时间长的问题,提出一种新型的基于机器视觉进行加速稳健性特性(SURF)的改进算法。以SURF特征点检测为基础,利用增强高效局部图像描述符(BEBLID)替换描述子,实现高维到二值化的转换;以自适应设定阈值方法降低人为设定对匹配产生的影响,结合渐进一致采样(PROSAC)优化策略对误匹配点对的剔除方法,获取有效的匹配点对。实验结果表明:与近几年改进算法相比,该算法在正确匹配率和匹配时间上分别提高了12.06%、9.66%,可见在特征点对的提取和匹配处理上,该算法具有更高的实时性、准确性,能够满足产品检测机器人分拣的实时性要求。
展开更多
关键词
SURF算法
BEBLID描述符
自适应阈值
特征点对匹配
在线阅读
下载PDF
职称材料
用于并联机器人定位抓取的双目视觉算法实现
被引量：
3
2
作者
任建华
张宁可
高瑞贞
《制造技术与机床》
北大核心
2022年第8期49-56,共8页
自动化行业中机器人的对象抓取高度依赖机器视觉做定位分析。针对现有双目视觉机器人定位精度低、效果差等问题,提出一种改进SGBM立体匹配算法在并联机器人中的精确定位。主要将梯度信息融入到SAD算法当中,构建代价计算作为相似性度量函...
自动化行业中机器人的对象抓取高度依赖机器视觉做定位分析。针对现有双目视觉机器人定位精度低、效果差等问题,提出一种改进SGBM立体匹配算法在并联机器人中的精确定位。主要将梯度信息融入到SAD算法当中,构建代价计算作为相似性度量函数;然后引入自适应双边滤波进行代价聚合,弥补了人为设置参数去寻找最优过程繁琐的缺陷,同时去除噪声提高匹配准确性,从而完成三维点云的重构。最后,利用手眼标定算法将相机坐标数据传送到机器人坐标系统下,进而引导机器人实现对工件的精度位置抓取。实验表明,在双目相机视野内任意摆放工件,都能完成准确定位抓取,且误差率平均在5%以下,与传统算法相比具有更高的实时性和准确性,在自动化行业具有不错的应用前景。
展开更多
关键词
双目视觉
立体匹配
三维点云
机器人定位
在线阅读
下载PDF
职称材料
Voronoi尾流规避下的风电场布局安全性研究
3
作者
任建华
牛旺
+1 位作者
张宁可
王键
《中国安全生产科学技术》
CAS
CSCD
北大核心
2021年第12期182-187,共6页
为了降低尾流对风电场稳定输出和风力机发电性能的危害,在现存风电场风力机布置优化布局方法下,提出结合1种基于几何约束辅助的Voronoi图的全新优化方法,对现行的几种代表性的风电场布局进行二次迭代优化,并利用WAsP软件对优化前后的布...
为了降低尾流对风电场稳定输出和风力机发电性能的危害,在现存风电场风力机布置优化布局方法下,提出结合1种基于几何约束辅助的Voronoi图的全新优化方法,对现行的几种代表性的风电场布局进行二次迭代优化,并利用WAsP软件对优化前后的布局做对照数值仿真计算。研究结果表明:优化后的布局可有效规避尾流效应,提高风电系统的稳定输出性和安全供电,并提高风电能量利用率。本文以Voronoi几何生成特性为研究核心,在总结一般规律下,结合程序化计算思维、人工智能、计算机图形学算法等知识,深入探讨Voronoi风场布局计算模拟仿真的未来应用可行性,得出其提高精度的有效方法,同时为风电场布局理论和其他学科的交叉融合提供创新思路。
展开更多
关键词
VORONOI
风电场
尾流规避
几何优化布局
风电安全
在线阅读
下载PDF
职称材料
题名
改进SURF匹配算法在并联机器人中的研究
被引量：
1
1
作者
张宁可
任建华
高瑞贞
王键
张
海垒
机构
河北工程大学机械与装备工程学院
邯郸市泰普特汽配制造有限公司
出处
《机床与液压》
北大核心
2023年第11期45-51,共7页
基金
河北省高校科技攻关项目(ZD2018207)。
文摘
针对传统机器人中图像匹配方法准确率低、匹配时间长的问题,提出一种新型的基于机器视觉进行加速稳健性特性(SURF)的改进算法。以SURF特征点检测为基础,利用增强高效局部图像描述符(BEBLID)替换描述子,实现高维到二值化的转换;以自适应设定阈值方法降低人为设定对匹配产生的影响,结合渐进一致采样(PROSAC)优化策略对误匹配点对的剔除方法,获取有效的匹配点对。实验结果表明:与近几年改进算法相比,该算法在正确匹配率和匹配时间上分别提高了12.06%、9.66%,可见在特征点对的提取和匹配处理上,该算法具有更高的实时性、准确性,能够满足产品检测机器人分拣的实时性要求。
关键词
SURF算法
BEBLID描述符
自适应阈值
特征点对匹配
Keywords
SURF algorithm
BEBLID descriptor
Adaptive threshold
Feature point matching
分类号
TP391.4 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
在线阅读
下载PDF
职称材料
题名
用于并联机器人定位抓取的双目视觉算法实现
被引量：
3
2
作者
任建华
张宁可
高瑞贞
机构
河北工程大学机械与装备工程学院
出处
《制造技术与机床》
北大核心
2022年第8期49-56,共8页
基金
河北省高校科技攻关项目(ZD2018207)。
文摘
自动化行业中机器人的对象抓取高度依赖机器视觉做定位分析。针对现有双目视觉机器人定位精度低、效果差等问题,提出一种改进SGBM立体匹配算法在并联机器人中的精确定位。主要将梯度信息融入到SAD算法当中,构建代价计算作为相似性度量函数;然后引入自适应双边滤波进行代价聚合,弥补了人为设置参数去寻找最优过程繁琐的缺陷,同时去除噪声提高匹配准确性,从而完成三维点云的重构。最后,利用手眼标定算法将相机坐标数据传送到机器人坐标系统下,进而引导机器人实现对工件的精度位置抓取。实验表明,在双目相机视野内任意摆放工件,都能完成准确定位抓取,且误差率平均在5%以下,与传统算法相比具有更高的实时性和准确性,在自动化行业具有不错的应用前景。
关键词
双目视觉
立体匹配
三维点云
机器人定位
Keywords
binocular vision
stereo matching
3D point cloud
robot positioning
分类号
TP391.41 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
在线阅读
下载PDF
职称材料
题名
Voronoi尾流规避下的风电场布局安全性研究
3
作者
任建华
牛旺
张宁可
王键
机构
河北工程大学机械与装备工程学院
出处
《中国安全生产科学技术》
CAS
CSCD
北大核心
2021年第12期182-187,共6页
文摘
为了降低尾流对风电场稳定输出和风力机发电性能的危害,在现存风电场风力机布置优化布局方法下,提出结合1种基于几何约束辅助的Voronoi图的全新优化方法,对现行的几种代表性的风电场布局进行二次迭代优化,并利用WAsP软件对优化前后的布局做对照数值仿真计算。研究结果表明:优化后的布局可有效规避尾流效应,提高风电系统的稳定输出性和安全供电,并提高风电能量利用率。本文以Voronoi几何生成特性为研究核心,在总结一般规律下,结合程序化计算思维、人工智能、计算机图形学算法等知识,深入探讨Voronoi风场布局计算模拟仿真的未来应用可行性,得出其提高精度的有效方法,同时为风电场布局理论和其他学科的交叉融合提供创新思路。
关键词
VORONOI
风电场
尾流规避
几何优化布局
风电安全
Keywords
Voronoi
wind farm
wake avoidance
geometric optimization layout
wind power safety
分类号
X915.1 [环境科学与工程—安全科学]
TH123 [机械工程—机械设计及理论]
在线阅读
下载PDF
职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
改进SURF匹配算法在并联机器人中的研究
张宁可
任建华
高瑞贞
王键
张
海垒
《机床与液压》
北大核心
2023
1
在线阅读
下载PDF
职称材料
2
用于并联机器人定位抓取的双目视觉算法实现
任建华
张宁可
高瑞贞
《制造技术与机床》
北大核心
2022
3
在线阅读
下载PDF
职称材料
3
Voronoi尾流规避下的风电场布局安全性研究
任建华
牛旺
张宁可
王键
《中国安全生产科学技术》
CAS
CSCD
北大核心
2021
0
在线阅读
下载PDF
职称材料
已选择
0
条
导出题录
引用分析
参考文献
引证文献
统计分析
检索结果
已选文献
上一页
1
下一页
到第
页
确定
用户登录
登录
IP登录
使用帮助
返回顶部
