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对椒盐噪声稳健的数字图像斯皮尔曼秩次相关法被引量：9: 2015年; 应用传统数字图像相关方法进行变形场分布测量时,很难精确处理带有椒盐噪声的数字图像。本文利用斯皮尔曼秩次(SR)相关系数对于椒盐噪声鲁棒的特点,提出了一种基于SR的数字图像相关算法。根据SR均值统计特征,当椒盐噪声密度足够小时,二元高斯混合模型数据的SR相关系数主要由散斑图像母体之间的相关系数决定。为了验证SR在椒盐脉冲噪声情况下的稳健性,采用可精确控制的模拟散斑图像进行了仿真,然后在三维扫描系统中使用SR相关技术计算出扫描数据的偏差。可控压缩散斑变形仿真表明,当椒盐噪声密度小于25%,计算子块大小为41pixel×41pixel时,SR数字图像相关仍可计算出精确的变形。将该算法应用于计算激光扫描纹理数据之间的偏差,结果显示,整体变形为4μm时,相关系数为0.996 6,表明SR相关系数具有较强的稳健性,在椒盐噪声下可用数字图像相关方法进行变形场分布测量。; 黄旺华王钦若徐维超胡忠周延周; 关键词：数字图像相关椒盐噪声

基于概率密度最小二乘拟合的叶片后缘轮廓被引量：3: 2016年; 为了解决燃气轮机叶片后缘轮廓的测量和模型化的难题,采用了基于概率密度的最小二乘圆拟合方法,通过对数据重复拟合过程若干次,求得每组的拟合圆心坐标和半径,以概率密度分布的最大值作为最优拟合值。通过数据仿真,对拟合数据误差进行了理论分析和实验验证,验证了该方法的可行性和鲁棒性。结果表明,实现了对叶片后缘轮廓的拟合和数据的参量估计,精度达到±0.01mm,求得圆拟合的最优圆心坐标和半径;对于直线段和短圆弧组合的叶片后缘,在不知切点和圆弧方程的情况下,能够对叶片后缘轮廓拟合。此方法对叶片后缘轮廓的高精度测量、加工精度以及参量的设计有着重要的指导意义。; 鲍鸿曾海涛白玉磊胡忠向志聪周延周申作春; 关键词：概率密度圆拟合参量估计

基于自适应迭代最小二乘的叶片后缘参数估计被引量：4: 2016年; 为了解决燃气轮机叶片后缘轮廓参数辨识的难题,提出了自适应迭代最小二乘法。通过三维激光测量系统得到叶片后缘三维轮廓点云数据,测量精度±5μm,使用该算法对后缘所有截面进行拟合,拟合精度±0.001 mm。通过在不同程度高斯噪声下仿真后缘测量数据,对比分析了两种算法的拟合效果。自适应迭代最小二乘法对叶片后缘轮廓的高精度、高效率参数辨识有着重要意义。; 鲍鸿胡忠徐维超曾海涛周延周; 关键词：参数辨识

燃气轮机叶片360°轮廓高精度测量被引量：2: 2015年; 为了寻找一种既能满足叶片测量精度要求,又能解决叶片高精度测量成本高、测量效率低的测量方法,通过搭建基于相位测量的三维轮廓测量系统,对叶片进行360°测量,由于采集的点云数据需要进行数据融合,设计了一种基于相位测量轮廓方法的多角度点云数据融合机械装置,提出了基于参考平面数据旋转的新算法,最终实现了旋转多角度叶片三维轮廓点云数据高精度的自动融合,得到了完整清晰的叶片三维表面轮廓。同时对叶片局部大曲率部位进行测量,为局部二次因素的详细实验测量提供了有利条件。实验结果证明相位测量轮廓术应用于叶片三维轮廓测量非常具有实际价值。; 胡忠鲍鸿赖文敬申作春周延周; 关键词：叶片三维轮廓测量相位测量轮廓术

高精度测量燃气轮机叶片前缘的三维轮廓被引量：3: 2016年; 为了解决高精度测量燃气轮机叶片前缘三维轮廓的难题,提出了一种基于球阵列标定检验方法,直接对金属表面的叶片前缘三维轮廓进行高精度测量的相位轮廓测量系统.通过多角度数据融合算法和非线性最小二乘的递归算法,最后高精度测量出叶片前缘三维轮廓,对叶片前缘16个剖面进行拟合,得出了叶片前缘半径和前缘圆心.结果显示:叶片前缘测量系统、方法和算法的综合误差为±0.03mm.此实验装置和方法测量效率高、精度高,将叶片测量和模型化技术推进了一步.; 向志聪胡忠白玉磊鲍鸿申作春周延周; 关键词：叶片数据融合

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胡忠