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一種高效率的橋墩澆鑄模具的制作方法

文檔序號:9911696閱讀:621來源:國知局
一種高效率的橋墩澆鑄模具的制作方法
【技術領域】
[0001 ]本發(fā)明涉及橋墩澆鑄領域,具體涉及一種高效率的橋墩澆鑄模具。
【背景技術】
[0002]橋墩是橋梁的主要支撐物,從古到今,人類對天空的探索就沒有停止過,越來越先 進的橋墩澆鑄模具被制造出來,隨著社會和科學技術的進步,橋墩澆鑄模具的應用對橋梁 建設產(chǎn)生了巨大的影響。然而,目前的橋墩澆鑄模具被動性強,無法對周邊環(huán)境進行識別, 降低了橋梁施工速度。
[0003]目標輪廓識別作為目標識別的重要手段,由于實際應用中受到噪聲、量化誤差等 因素的影響,目標輪廓不可避免地會產(chǎn)生失真,為了準確描述輪廓特征,目標輪廓的濾波平 滑處理是十分必要的。目前,學者們提出了許多含噪輪廓的濾波平滑算法,但是普遍存在計 算量龐大、降噪效果不理想、容易發(fā)生過度濾波導致目標失真等問題。

【發(fā)明內容】

[0004] 針對上述問題,本發(fā)明提供一種高效率的橋墩澆鑄模具。
[0005] 本發(fā)明的目的采用以下技術方案來實現(xiàn):
[0006] -種高效率的橋墩澆鑄模具,包括普通橋墩澆鑄模具和安裝在橋墩澆鑄模具上的 目標識別裝置,該橋墩澆鑄模具具有很強的澆鑄能力,目標識別裝置能夠根據(jù)目標輪廓對 目標進行識別,其特征是,包括建模模塊、分段模塊、合并模塊和濾波模塊;
[0007] 建模模塊,用于建立目標輪廓的參數(shù)化方程:對于給定的目標輪廓G(t),其弧長參 數(shù)化方程表示為G(t) = (x(t),y(t)),其中x(t)和y(t)分別表示輪廓點的坐標,t表示輪廓 曲線方程的參數(shù),且te[0,i];
[0008] 含噪輪廓的弧長參數(shù)化方程表示為:6〃(〇=6(〇+仏(〇+仏(〇6(〇,其中加性噪 聲部分Ni(t)=Ni(xi(t),yi(t)),乘性噪聲部分N2(t)=N2(X2(t),y2(t));
[0009] 分段模塊,用于對輪廓的分段:目標輪廓G(t)和含噪輪廓GN(t)所對應的曲率分別 為k(t)和k N(t);選寬度寬度為D的窗函數(shù)W(n),對曲率kN(t)進行鄰域平均,得到平均曲率 k 1N( t),同時對窗口內的曲率值排序,選定中值曲率k2N( t),將平均曲率k1N( t)和中值曲率k2N (t)差的絕對值與選定的閾值^進行比較,根據(jù)比較結果決定含噪輪廓曲率k^U),即:
[0010] 當 |kiN(t)-k2N(t) I
[0011] 否則,
[0012] 由于曲率值較大的輪廓點通常反映了目標的顯著特征,根據(jù)k%(t)將輪廓中所有 輪廓點劃分為特征點或非特征點,設定可變權值Τκ,通過判斷目標輪廓特征多少,自適應的 決定Τκ,當 IkSU) | CTi^maxlk'NU) | 時,特征函數(shù)f(t)=0
[0013] 否則,特征函數(shù)f(t) = l。
[0014] 合并模塊:用于剔除由于噪聲干擾產(chǎn)生的偽特征點,以及對無法形成連續(xù)區(qū)域的 特征點和非特征點進行合并操作,從而得到有效的特征區(qū)域與非特征區(qū)域:選定一個起始 點0,輪廓起始點向兩側延伸合并相鄰的點,以該起始點類型作為該區(qū)域預設類型,向兩側 延伸各SXy〇時停止,其中S為預設的最小長度,
為0點處的實時曲率修 正系數(shù),代表0點的曲率半徑,^^代表由上述窗函數(shù)得到的〇點的平均曲率半徑,實 時曲率修正系數(shù)用于根據(jù)不同點的曲率不同,自動修正延伸長度,能有效減小合并后的 失真現(xiàn)象;分別計算兩側區(qū)域內相異點的個數(shù)Ν+1和Ν-1,若相異點的個數(shù)小于設定的該類 型相異點最小個數(shù),則該區(qū)域與預設類型相同,否則,與預設類型相反;再以兩個停止點〇 +1 和點0-1作為起始點重新開始計算,向外側延伸S X yQ+^S X μο-i時停止,其中 代表點〇+1和點Ο-i處的實時曲率修正系數(shù),〇+1兩側區(qū)域內相異點個數(shù)為Ν+2,0^兩側區(qū)域內 相異點個數(shù)為Ν-2,根據(jù)上述判定條件,依次確定各段輪廓類型,長度不足S的部分根據(jù)其與S 的比例計算相異點個數(shù),計入相應的特征區(qū)域;對相鄰的同類型區(qū)域進行合并,得到連續(xù)的 特征區(qū)域和非特征區(qū)域;
[0015]濾波模塊:乘性噪聲由于和圖像信號是相關的,隨圖像信號的變化而變化,采用維 納濾波來進行一級濾除,此時圖像信息還包含有殘余乘性噪音,通過F濾波器F(x,y)=qX exp(_(x2+y 2)/P2進行二級濾除,其中q是將函數(shù)歸一化的系數(shù),即:JJqXexp(-(x2+y 2)/P2) dxdy = l,β為圖像模板參數(shù);
[0016]乘性噪聲濾除后,含噪目標輪廓的弧長參數(shù)化方程表示為6〃(丨)'=6(〇+見(〇;假 設加性噪聲為高斯白噪聲:XN(t) ' = X(t)+gi(t,〇2),yN(t) ' =y(t)+g2(t,〇2),其中xN(t) ' 和 yN(t)'分別表示去除乘性噪聲后含噪輪廓上各點坐標,gl(t,〇 2)和g2(t,〇2)分別是均值為 零、方差為σ 2的高斯白噪聲,用于模擬含噪目標輪廓中的加性噪聲;
[0017] 采用函數(shù)k:(t, I對含噪輪廓進行平滑,命名為Κ濾波器,經(jīng)過輪廓點分類和 區(qū)域劃分,含噪輪廓GN(t) '表示為不同類型輪廓分段的組合:GN(t)' =Σ? Gf (t) + Σ? GfF (t), 其中Gf (t)表示包含特征區(qū)域的輪廓分段,(t)表示包含非特征區(qū)域的輪廓分段,根據(jù) 輪廓特征分布選取K濾波器的參數(shù),同時考慮全局特征和局部特征因素,在特征區(qū)域,為了 保留細節(jié)信息,令σ S minbVk X σι);在非特征區(qū)域,為了提高抑制噪聲的效果,令 σ > maxOVpQ X σ〇),其中(/為先驗估算得到的全局方差,〇1為所選特征區(qū)域的先驗估算 方差,σ〇為所選非特征區(qū)域的先驗估算方差,PiS所選特征區(qū)域的平均實時曲率修正系數(shù), P〇為所選非特征區(qū)域的平均實時曲率修正系數(shù);為了達到較好的平滑效果,選取每種類型 區(qū)域最小長度S的一半作為K濾波器85%置信區(qū)間的長度,從而根據(jù)兩類區(qū)域的長度自適應 不同參數(shù)的K濾波器。
[0018] 本發(fā)明通過在橋墩澆鑄模具上加裝目標識別裝置,能夠有效提高橋墩澆鑄模具的 澆鑄效率,橋墩澆鑄模具通過目標輪廓識別目標,識別過程中能有效濾除目標輪廓噪聲,從 而對橋墩形狀做出判斷。
【附圖說明】
[0019] 利用附圖對本發(fā)明作進一步說明,但附圖中的實施例不構成對本發(fā)明的任何限 制,對于本領域的普通技術人員,在不付出創(chuàng)造性勞動的前提下,還可以根據(jù)以下附圖獲得 其它的附圖。
[0020] 圖1是本發(fā)明的高效率的橋墩澆鑄模具的結構框圖。
【具體實施方式】
[0021] 結合以下實施例對本發(fā)明作進一步描述。
[0022] 圖1是本發(fā)明的結構框圖,其包括:建模模塊、分段模塊、合并模塊、濾波模塊。
[0023] 實施例1: 一種高效率的橋墩澆鑄模具,包括普通橋墩澆鑄模具和安裝在橋墩澆鑄 模具上的目標識別裝置,該橋墩澆鑄模具具有很強的澆鑄能力,目標識別裝置能夠根據(jù)目 標輪廓對目標進行識別,其特征是,包括建模模塊、分段模塊、合并模塊和濾波模塊;
[0024] 建模模塊,用于建立目標輪廓的參數(shù)化方程:對于給定的目標輪廓G(t),其弧長參 數(shù)化方程表示為G(t) = (x(t),y(t)),其中x(t)和y(t)分別表示輪廓點的坐標,t表示輪廓 曲線方程的參數(shù),且te[0,i];
[0025] 含噪輪廓的弧長參數(shù)化方程表示為AWOiGUHNKO+NVOGU),其中加性噪 聲部分Ni(t)=Ni(xi(t),yi(t)),乘性噪聲部分N2(t)=N2(X2(t),y2(t));
[0026] 分段模塊,用于對輪廓的分段:目標輪廓G(t)和含噪輪廓GN(t)所對應的曲率分別 為k(t)和k N(t);由于受到噪聲的影響,含噪輪廓GN(t)上部分特征點的曲率值kN(t)不能準 確表示輪廓信息,為了得到準確的曲率,選寬度為De {7,9}的窗函數(shù)W(n),對曲率kN( t)進 行鄰域平均,得到平均曲率kiN( t),同時對窗口內的曲率值排序,選定中值曲率k2N( t),將平 均曲率k1N(t)和中值曲率k2N(t)差的絕對值與選定的閾值1^ = 0.24進行比較,根據(jù)比較結果 決定含噪輪廓曲率k'U),即:
[0027] 當 |klN(t)_k2N(t) |
[0028] 否則,k'N(t) =k2N(t);
[0029] 由于曲率值較大的輪廓點通常反映了目標的顯著特征,根據(jù)k'U)將輪廓中所有 輪廓點劃分為特征點或非特征點,設定可變權值Τκ,通過判斷目標輪廓特征多少,自適應的 決定 Τκ,當 Ik'U) | CTiAiiaxlWt) | 時,特征函數(shù) f(t)=0
[0030] 否則,特征函數(shù)f(t) = l;
[0031] 分類后所得到的特征點和非特征點的分布并不連續(xù),無法選取濾波器對其進行有 效的輪廓平滑。為了得到較好的輪廓平滑效果,有必要對同類型的輪廓點進行合并處理。
[0032] 合并模塊:用于剔除由于噪聲干擾產(chǎn)生的偽特征點,以及對無法形成連續(xù)區(qū)域的 特征點和非特征點進行合并操作,從而得到有效的特征區(qū)域與非特征區(qū)域:選定一個起始 點〇,輪廓起始點向兩側延伸合并相鄰的點,以該起始點類型作為該區(qū)域預設類型,向兩側 延伸各S X μ〇時停止,其中S為預設的最小長度,在此實施例中,S= 17
為〇點處的實時曲率修正系數(shù),_代表〇點的曲率半徑代表由上述窗函數(shù)得到的〇 點的平均曲率半徑,實時曲率修正系數(shù)用于根據(jù)不同點的曲率不同,自動修正延伸長度, 曲率大的地方需要的長度小些,曲率小的地方需要的長度大些,這樣能有效減小合并后的 失真現(xiàn)象;分別計算兩側區(qū)域內相異點的個數(shù)N+1和N-1,若相異點的個數(shù)小于設定的該類 型相異點最小個數(shù),則該區(qū)域與預設類型相同,否則,與預設類型相反;再以兩個停止點〇 +1 和點0-1作為起始點重新開始計算,向外側延伸S X yQ+^S X μο-i時停止,其中 代表點〇+1和點Ο-i處的實時曲率修正系數(shù),〇+1兩側區(qū)域內相異點個數(shù)為Ν+2,0^兩側區(qū)域內 相異點個數(shù)為Ν-2,根據(jù)上述判定條件,依次確定各段輪廓類型,長度不足S的部分根據(jù)其與S 的比例計算相異點個數(shù),計入相應的特征區(qū)域;對相鄰的同類型區(qū)域進行合并,得到連續(xù)的 特征區(qū)域和非特征區(qū)域。
[0033]濾波模塊:乘性噪聲由于和圖像信號是相關的,隨圖像信號的變化而變化,采用維 納濾波來進行一級濾除,此時圖像信息還包含有殘余乘性噪音,通過F濾波器F(x,y)=qX exp(_(x2+y 2)/P2進行
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