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题名基于点云技术的汽车外廓尺寸测量方法研究
被引量：1
- 1
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作者
叶振洲
骆蕾
王孖豪
周天龙
李健
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机构
浙江省计量科学研究院
国家市场监管重点实验室(声学振动精密测量技术)
浙江省声学振动精密测量技术研究重点实验室
浙江省产品质量安全科学研究院
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出处
《自动化仪表》
CAS
2024年第1期106-110,共5页
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基金
浙江省科学技术厅重点研发计划基金资助项目(2021C01194)
浙江省市场监督管理局科研计划基金资助项目(20190304)。
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文摘
针对《机动车安全技术检验项目和方法》(GB 38900—2020)中对于汽车外廓尺寸测量的新要求,采用整车点云数据技术,对牵引车与各类挂车连接后外形上的共性和外廓分割的关键位置进行了研究。通过改进三维点云分割算法,提出一种一并式测量汽车列车和挂车外廓尺寸的测量新方法。该方法可在不改变硬件的前提下,仅通过软件和算法升级,实现一次测量即可测得汽车列车(牵引车、半挂车组合)外廓尺寸参数。以多种结构挂车为试验案例验证了所提方法的可行性,并通过适应性试验分析了所提方法的有效性。研究结果表明,该方法完全能够满足GB 38900—2020中的新增要求,具有广泛的适用性与较高的测量精确度。该方法可将传统方法测量耗时从“小时级”提升为“秒级”,显著提高相关机构的工作效率。
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关键词
GB
38900—2020
车辆外廓尺寸
点云技术
半挂车
算法分割
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Keywords
GB 38900—2020
Automobile outline dimension
Point cloud technique
Semi-trailer
Algorithmic segmentation
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分类号
TH711
[机械工程—测试计量技术及仪器]
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题名一种基于嵌入式实时操作系统的CPU架构
- 2
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作者
王高
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机构
华南理工大学机械工程学院机器人研究所
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出处
《微型机与应用》
北大核心
2005年第6期19-22,共4页
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文摘
以应用为目的对设计目标采用逆向反求工程的方法,对工业PC的硬件架构提出设想,并实现了体系的初步目标。在进一步的研究分析中,对具体应用领域进行分析,并对这种新型的CPU架构进行改善和加强,从而对下一步的研究工作提供坚实硬件基础和可靠的软件平台。
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关键词
系统架构
嵌入式系统
算法分割
RTOS
实时操作系统
CPU架构
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分类号
TP303
[自动化与计算机技术—计算机系统结构]
TP316.2
[自动化与计算机技术—计算机科学与技术]
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题名基于Otsu算法对CT肝脏兴趣区的提取
被引量：1
- 3
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作者
李玲
余后强
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机构
咸宁学院生物医学工程学院数学与统计学院
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出处
《电脑知识与技术》
2010年第4X期3025-3026,3034,共3页
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文摘
目的:在计算机辅助诊断中,为了提取已分割好的CT肝脏组织中的兴趣区。方法:利用Otsu提出的基于类间方差最大化的分割算法对已分割的CT肝脏组织的占位进行自动分割,并和医生手工分割的图像相对比。结果:分割的图像与原图像相比,具有良好的获取兴趣区的能力。结论:通过手工分割图像与Otsu提出的基于类间方差最大化的分割算法分割图像的对比,可以看出Otsu算法是一种极为有效的图像分割方法,为计算机辅助诊断起到了重要的作用。
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关键词
Otsu算法分割
兴趣区提取
CT图像
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Keywords
iterative segmentation
ROI segmentation
CT image
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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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题名一种基于蚁群算法的Snake模型与MRI分割
被引量：1
- 4
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作者
朱玉辉
陈允杰
张建伟
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机构
南京信息工程大学数学系
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出处
《计算机应用与软件》
CSCD
北大核心
2006年第6期112-114,共3页
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文摘
Snake模型以其收敛快速、精确度可达到亚像素等优点,被广泛地应用于医学图像分割,但该模型依赖于初始曲线的选取,易于收敛到局部最优且难以达到凹陷区域。为此提出一种基于蚁群算法的Snake模型,首先利用区域内灰度统计特征自动进行Snake初始化,然后在Snake演化过程中加入一向心力,使其能进入凹陷区域,最后用蚁群算法对演化结果进行优化,使其收敛到全局最优,获得最终的分割结果。实验结果表明,改进的模型在MR I分割中可以得到较好的分割结果。
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关键词
Snake模型蚁群算法MRI分割
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Keywords
Snake model Ant colony algorithm MRI segmentation
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分类号
TP391.41
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
TP301.6
[自动化与计算机技术—计算机科学与技术]
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题名基于机器视觉的纪念币表面划痕提取算法研究
被引量：3
- 5
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作者
张一明
张景异
高宏伟
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机构
沈阳理工大学自动化与电气工程学院
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出处
《沈阳理工大学学报》
CAS
2018年第3期28-32,共5页
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文摘
针对纪念币表面划痕处理问题,本文设计一个基于机器视觉的纪念币表面划痕的提取算法,将该算法应用在纪念币的表面划痕检测中。将图像的预处理做为特征提取的前提,采用粒子群算法对图像的阈值进行确定,将局部与全局的阈值相结合,使纪念币的阈值分割更加明显,对阈值分割后的图像逐行扫描,提取划痕信息,最终实现纪念表面划痕的定位和标记。
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关键词
纪念币
划痕提取
粒子群(PSO)算法的阈值分割
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Keywords
commemorative coins
scratch extraction
threshold segmentation of particle swarm optimization （PSO） algorithm
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分类号
TP391.4
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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