北京信息科技大学 北京市传感器重点实验室, 北京 100192
该文提出了一种单轴微机电系统(MEMS)热膨胀流陀螺的基本结构, 并揭示了其敏感机理。通过有限元法, 利用COMSOL Multiphysics建立了陀螺的三维模型, 在有无角速度时对陀螺敏感元件的温度场和等温线变化情况进行计算。结果表明, 单轴MEMS热膨胀流陀螺具有陀螺效应, 输入角速度为［-1 080 (°)/s,1 080 (°)/s］, 陀螺的结构灵敏度为0.053 9 K/［(°)·s-1］, 非线性度为14.13%。
热膨胀流陀螺仪 微机电系统(MEMS) 有限元分析 三维模型 thermal expansion flow gyroscope MEMS COMSOL COMSOL finite element analysis three-dimensional model
光学 精密工程
2022, 30(17): 2119
1 南京信息工程大学自动化学院, 江苏 南京 210044
2 南京信息工程大学遥感与测绘学院, 江苏 南京 210044
3 南京信息工程大学无锡研究院, 江苏 无锡 214000
4 无锡学院 电子信息工程学院 214000
目前常见的三维车辆模型重建算法, 是通过机械旋转激光雷达进行即时扫描采样, 获取的点数有限, 且由于混合固态激光雷达独特的扫描特性, 即时扫描采样的车辆点云会出现点迹杂乱、车辆模型形变等问题。故本文提出一种基于混合固态激光雷达的动态车辆三维模型重建算法, 在常规三维车辆模型重建算法的基础上, 对目标车辆进行目标追踪、车辆补偿, 将车辆经过探测区域的所有激光点回溯到车辆的3D轮廓中, 并使用3DReshaper软件进行车辆模型重建。同时, 为了验证算法的可靠性, 对试验车辆在不同车速下进行多次测试, 验证得到示值相对误差均小于1%, 重复性均小于3%, 说明此算法测量准确高, 且具有较好的稳定性。
混合固态激光雷达 车辆三维模型 点云数据 点云回溯 hybrid solid state lidar three dimensional vehicle model point cloud data point cloud backtracking
1 山东农业大学机械与电子工程学院, 山东 泰安 271018
2 山东省农业装备智能化工程实验室, 山东 泰安 271018
3 Department of Mechanical Engineering, National University of Singapore, Singapore 117575, Singapore
4 中国农业大学工学院, 北京 100083
在现代工业设计、 人工智能、 软件设计等领域, 三维模型正展现强劲需求与活力, 传统三维模型特征提取方法仅能提取模型表面特征, 难以满足复杂模型特征提取需求, 为提高三维模型的特征提取精度, 基于光谱分析以及可见光传播特性, 提出一种具有高区分度的三维模型特征提取方法。 首先利用光散射系数、 吸收系数、 各向异性等光学特性参数, 量化分析光在不同介质中透射、 散射、 反射概率, 并确定最佳光谱模拟波段； 其次采用Monte-Carlo法模拟光子束在三维模型中的传播历程, 获得光子束传播轨迹的角度、 距离、 能量等多种统计量, 计算不同统计量权重, 经过统计分析后完成特征提取； 然后在ESB国际通用三维模型库中, 测试不同光子束数量、 约束空间形状对特征提取效果影响, 从而确定最佳模拟参数； 最后使用多种特征提取方法与光传播模拟法进行特征提取效果比较, 并采用查准率、 查全率以及E测度评价指标对特征提取效果进行定量测试。 实验结果表明, 三维模型特征提取准确度对光传播约束空间形态较为敏感, 光子传播的最佳约束空间为球体； 三维特征提取效率随着光子束数量升高而降低, 在保证特征提取精度的前提下, 10 000～25 000区间是光子束模拟数量的最佳取值范围； 基于光传播模拟的特征提取准确度高于小波变换、 距离夹角以及D2分布方法, 能够满足三维模型检索需求, 更适合复杂三维模型的离线特征提取与应用。 结合光谱分析与可见光传播特性的模型特征提取法拓宽了光谱分析的应用范围, 能够提取出融合三维模型表面特性与内部形态的有效特征, 为高精度特征提取技术研究注入新动力。
光传播模拟 特征提取 蒙特卡罗法 三维模型 Light propagation simulation Feature extraction Monte-Carlo method 3D model
1 兰州交通大学电子与信息工程学院, 甘肃 兰州 730070
2 兰州交通大学自动化与电气工程学院, 甘肃 兰州 730070
提出一种基于深度体素卷积神经网络的三维(3D)模型识别分类算法,该算法使用体素化技术将3D多边形网格模型转化为体素矩阵,并通过深度体素卷积神经网络提取该矩阵的深层特征,以增强特征的表达能力和差异性。在ModelNet40数据集上的实验结果表明:所提算法对3D网格模型识别分类的准确率能够达到87%左右。所构建的深度体素卷积神经网络能够有效地增强3D模型的特征提取和表达能力,提高对大规模复杂3D网格模型分类识别的准确率,所提方法优于当前的主流方法。
图像处理 计算机视觉 三维模型识别 卷积神经网络 体素化 Softmax分类器
1 西北工业大学 计算机学院, 西安 710072
2 西北工业大学 软件与微电子学院, 西安 710072
3 西安电子科技大学 计算机学院, 西安 710072
4 西北工业大学 管理学院, 西安 710072
5 法士特集团咸阳精密机械分公司, 陕西 咸阳712046
为了有效滤除医学脊椎模型的噪声点, 同时更好地保持模型细节,提出了一种基于双边滤波算子的医学脊椎去噪模型.采用双边滤波在多尺度条件下进行脊椎三维模型轮廓线的提取, 设计改进自适应扩散系数, 以更好的优化控制整个扩散过程.根据图像的离散特征, 建立相应的离散迭代方程, 使迭代过程离散化, 并设计迭代停止准则, 当去噪平滑后的图像模型与噪声相关性最小时停止迭代.与经典的向异性扩散模型方法实验结果相比, 本方法在解决去噪方面达到了很好的滤波效果, 同时也较好地保持了医学图像的边缘细节特征, 大大优于传统滤波算法.
三维模型 双边滤波 去噪 自适应 特征保持 3D model Bilateral filter Denoising Adaptive Feature preserving
1 西北工业大学 计算机学院, 陕西 西安 710072
2 西北工业大学 软件与微电子学院, 陕西 西安 710072
3 西安电子科技大学 计算机学院, 陕西 西安 710072
由于脊椎生理结构的精准坐标描述和准确匹配尚未达到医学精度的要求, 本文对如何精确描述脊柱腰骶段特征点的物理坐标进行研究。介绍了人体脊椎采样特征点的定义和传统标记方法。针对手动标注特征点精确度不够, 易产生较大误差等问题提出了一种基于曲率多特征融合的自适应标注特征点的方法。该方法首先找出某个特征点的高斯曲率和平均曲率流的定义值, 得到该特征点的法曲率相对极大值, 并计算在指定极小半径r范围内的所有模型点的法曲率相对极大值。由于极大值曲率越大, 三维模型表面在该点处的弯曲程度越大, 该点就越能表现三维模型的大致轮廓, 故以r范围内极大值最大的点作为特征点的曲率描述来替换手动拾取的点, 从而准确反映该点的特征变化情况。最后, 对改进结果进行偏差验证分析。结果表明: 改进方法的准确度比现有手动标注特征点方法的准确度提高了约37%, 验证了本文方法的有效性。
脊椎 三维模型 特征点标注 曲率多特征融合 极大值曲率 spine 3D model feature point annotation curvature multiple feature fusion maximum value of the curvature 光学 精密工程
2016, 24(11): 2872
1 同济大学测绘与地理信息学院, 上海 200092
2 现代工程测量国家测绘地理信息局重点实验室, 上海 200092
针对传统排水量计量方法工作强度大、效率低等缺点，依托近年来迅速发展的三维激光扫描技术，提出了一种基于点云切片技术的排水量计量方法。该方法将船舶点云沿着z轴分割成若干切片点云，利用三角形面积法计算切片上下横截面面积，最终计算出每个切片的体积并累加获得船舶排水量。此外，通过建立船舶的三维模型，利用软件获得对应高度的排水量，并以此作为参考值与该方法的结果进行对比，最后计算计量结果的相对扩展不确定度。经实验验证，该方法能够以较高的精度获取船舶排水量，为船舶排水量的计量提供了一种全新的技术手段。
测量 排水量 点云切片 三维激光扫描技术 三维模型 相对扩展不确定度 中国激光
2016, 43(12): 1204003
1 电子科技大学 计算机科学与工程学院, 四川 成都611731
2 电子科技大学 中山学院, 广东 中山528402
获得三维模型指定点的空间坐标是针对模型文件操作的基础。针对传统算法的不足提出一种获取所选点原始坐标的方法。在选点的过程中, 该算法允许模型进行任意角度的旋转, 以选取模型侧面及背面的点, 并通过旋转矩阵对该点还原。算法完成从屏幕的二维像素坐标到模型的三维坐标, 再到模型文件原始坐标的转换。实验表明, 该方法可以准确获取模型的所有可视表面的点坐标,提高了拾取的灵活性。
三维模型 拾取 坐标 OpenGL OpenGL three-dimension model pick-up coordinate
