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曲率自适应条件下特征点选取的非均匀B样条曲线插值方法
被引量：
7
1
作者
陈良骥
高飞
+1 位作者
赵波
马龙飞
《计算机辅助设计与图形学学报》
EI
CSCD
北大核心
2021年第9期1377-1387,共11页
针对计算机数控编程阶段生成的海量离散刀位数据,在满足预设插值精度的条件下,提出一种基于曲率自适应选取特征点的非均匀B样条曲线插值方法.首先,采用相邻3点形成近似圆弧的方法计算各个离散刀位数据点的曲率,将曲率分段点、曲率极大...
针对计算机数控编程阶段生成的海量离散刀位数据,在满足预设插值精度的条件下,提出一种基于曲率自适应选取特征点的非均匀B样条曲线插值方法.首先,采用相邻3点形成近似圆弧的方法计算各个离散刀位数据点的曲率,将曲率分段点、曲率极大值点等特征数据点作为初始插值数据点,构造生成初始非均匀B样条插值曲线;其次,建立插值误差计算模型,并用于计算所有未参与插值的数据点与非均匀B样条插值曲线间的插值误差,在超出预设插值误差的曲率段内增加新的特征点,生成新的非均匀B样条插值曲线;重复上述过程,直至所有不在非均匀B样条插值曲线上的数据点都满足插值精度条件为止.对实际加工离散刀位数据的仿真计算结果表明,该方法即便去除了大量原始离散刀位数据,也能更好地保留原始刀位数据曲线在外形和精度方面的特征,且具有迭代计算次数少、数据点去除量大等特点,在海量离散刀位数据的样条化数控编程方面具有较高的应用价值.
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关键词
数控编程
非均匀b样条插值
曲率自适应
插值
误差
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职称材料
基于强化学习的激光三角光斑定位方法研究
2
作者
黄志昌
唐诗
陆涛
《激光杂志》
CAS
北大核心
2024年第10期250-254,共5页
光斑定位过程中,若激光三角光斑图像质量较差,会直接影响后续光斑定位精度,为此提出基于强化学习的激光三角光斑定位方法。采集激光三角光斑图像,并对采集得到的图像展开去噪分割等处理,去除图像噪声,获取光斑目标,提升图像质量;引入邻...
光斑定位过程中,若激光三角光斑图像质量较差,会直接影响后续光斑定位精度,为此提出基于强化学习的激光三角光斑定位方法。采集激光三角光斑图像,并对采集得到的图像展开去噪分割等处理,去除图像噪声,获取光斑目标,提升图像质量;引入邻域标定光斑对处理后的图像实施互相关运算,充分利用光斑的偏态分布灰度以及位置的相似性约束,确定目标像素级的相关系数分布。对获取的相关系数分布结果实施三次非均匀有理B样条插值细分,根据细分结果完成光斑中心定位方程的建立,利用强化学习算法对定位方程实施优化处理,进一步提升定位精度,实现对激光三角光斑的精准定位。实验结果表明,利用该方法开展激光三角光斑定位时,定位效果好、精度高。
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关键词
强化学习
光斑定位
图像去噪
图像分割
非
均匀
有理
b
样条
插值
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职称材料
题名
曲率自适应条件下特征点选取的非均匀B样条曲线插值方法
被引量：
7
1
作者
陈良骥
高飞
赵波
马龙飞
机构
桂林理工大学机械与控制工程学院
天津空间电源科技有限公司
天津工业大学机械工程学院
出处
《计算机辅助设计与图形学学报》
EI
CSCD
北大核心
2021年第9期1377-1387,共11页
基金
国家自然科学基金(52075110).
文摘
针对计算机数控编程阶段生成的海量离散刀位数据,在满足预设插值精度的条件下,提出一种基于曲率自适应选取特征点的非均匀B样条曲线插值方法.首先,采用相邻3点形成近似圆弧的方法计算各个离散刀位数据点的曲率,将曲率分段点、曲率极大值点等特征数据点作为初始插值数据点,构造生成初始非均匀B样条插值曲线;其次,建立插值误差计算模型,并用于计算所有未参与插值的数据点与非均匀B样条插值曲线间的插值误差,在超出预设插值误差的曲率段内增加新的特征点,生成新的非均匀B样条插值曲线;重复上述过程,直至所有不在非均匀B样条插值曲线上的数据点都满足插值精度条件为止.对实际加工离散刀位数据的仿真计算结果表明,该方法即便去除了大量原始离散刀位数据,也能更好地保留原始刀位数据曲线在外形和精度方面的特征,且具有迭代计算次数少、数据点去除量大等特点,在海量离散刀位数据的样条化数控编程方面具有较高的应用价值.
关键词
数控编程
非均匀b样条插值
曲率自适应
插值
误差
Keywords
computer numerically controlled programming
non-uniform
b
-spline interpolation
curvature adap-tation
interpolation error
分类号
TP391.41 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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职称材料
题名
基于强化学习的激光三角光斑定位方法研究
2
作者
黄志昌
唐诗
陆涛
机构
南宁学院
出处
《激光杂志》
CAS
北大核心
2024年第10期250-254,共5页
基金
广西教育科学“十四五”规划2022年度专项课题(No.2022ZJY3166)。
文摘
光斑定位过程中,若激光三角光斑图像质量较差,会直接影响后续光斑定位精度,为此提出基于强化学习的激光三角光斑定位方法。采集激光三角光斑图像,并对采集得到的图像展开去噪分割等处理,去除图像噪声,获取光斑目标,提升图像质量;引入邻域标定光斑对处理后的图像实施互相关运算,充分利用光斑的偏态分布灰度以及位置的相似性约束,确定目标像素级的相关系数分布。对获取的相关系数分布结果实施三次非均匀有理B样条插值细分,根据细分结果完成光斑中心定位方程的建立,利用强化学习算法对定位方程实施优化处理,进一步提升定位精度,实现对激光三角光斑的精准定位。实验结果表明,利用该方法开展激光三角光斑定位时,定位效果好、精度高。
关键词
强化学习
光斑定位
图像去噪
图像分割
非
均匀
有理
b
样条
插值
Keywords
reinforcement learning
spot positioning
image denoising
image segmentation
non uniform rational
b
-spline interpolation
分类号
TN247 [电子电信—物理电子学]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
曲率自适应条件下特征点选取的非均匀B样条曲线插值方法
陈良骥
高飞
赵波
马龙飞
《计算机辅助设计与图形学学报》
EI
CSCD
北大核心
2021
7
在线阅读
下载PDF
职称材料
2
基于强化学习的激光三角光斑定位方法研究
黄志昌
唐诗
陆涛
《激光杂志》
CAS
北大核心
2024
0
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职称材料
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