复杂现场条件大型构件表面三维形貌动态视觉测量研究

结题报告
项目介绍
AI项目解读

基本信息

  • 批准号:
    51175027
  • 项目类别:
    面上项目
  • 资助金额:
    62.0万
  • 负责人:
  • 依托单位:
  • 学科分类:
    E0511.机械测试理论与技术
  • 结题年份:
    2015
  • 批准年份:
    2011
  • 项目状态:
    已结题
  • 起止时间:
    2012-01-01 至2015-12-31

项目摘要

大型机械构件是国家重大装备的关键核心部件,在线实时测量构件表面三维变形情况并反馈指导加工,可显著提高加工效率及加工质量,对保证国家重大装备的研制与生产具有重要意义。本项目围绕复杂现场环境大型构件表面三维形貌动态视觉测量,从理论方法、关键技术与系统装置等方面开展深入研究,主要研究内容为:将光栅式双目视觉传感器与宽视场摄像机相结合,基于双目视觉原理和以靶标为中介的测量模式,建立复杂现场环境大型构件表面三维形貌动态视觉测量模型;深入分析复杂现场环境大型构件光谱学特性,提出满足复杂现场环境视觉图像特征清晰成像及快速识别与定位的装置及方法;提出基于多一维靶标的大视场多视觉传感器现场全局标定方法,无运动约束,操作简单且效率高;建立测量系统样机,对其各项性能指标进行实验验证和评价。本项目将突破制约复杂现场环境大型构件表面三维形貌动态视觉测量的关键瓶颈问题,进一步推动视觉技术的广泛应用和快速发展。

结项摘要

大型机械构件是国家重大装备的关键核心部件,对实现我国国民经济发展和国防现代化建设具有重要作用。在大型构件的加工制造过程中,在线实时测量构件表面三维变形情况并反馈指导加工,可显著提高构件的加工效率及加工质量。因此,研究复杂现场环境大型构件表面三维形貌动态视觉测量方法对保证国家重大装备的顺利研制和生产具有重要意义,是目前亟待解决的重要关键技术。.本项目围绕复杂现场环境大型构件表面三维形貌动态视觉测量,从理论方法、关键技术与系统装置等方面开展深入研究,主要研究内容为:.1. 将全景相机与光栅立体视觉传感器结合在一起,提出了一种新颖的,适合在强震动环境下工作的大型机械构件表面动态三维视觉测量方法,建立了测量系统数学模型。.2. 提出了基于多尺度图像分析的激光光条和激光光点快速高精度定位方法,可实现不同宽度或强曝光条件下激光光条和激光光点的快速高精度定位,解决了复杂现场环境下图像特征提取难题。.3. 针对复杂光线、空间跨度大或受限、生产现场节奏快等复杂现场问题,研究了系列的视觉传感器现场标定方法,包括复杂光线下线结构光视觉传感器标定方法、基于多平面靶标的大视场摄像机标定方法、基于激光测距仪的无共同视场多视觉传感器全局校准方法等多种方法。这些标定方法的提出解决了现有标定方法在复杂工业现场应用中的局限性。.4. 搭建了物体表面三维形貌动态视觉测量系统原理样机,进行了验证和实验,实验结果验证了系统原理样机的有效性。实验证明,在5m*5m*5m的测量系统最大范围内,系统样机可以达到0.14 mm的测量精度.本项目研究期间共发表文章17篇,其中SCI检索10篇,EI检索6篇;共申请专利6项,已授权2项;培养博士研究生2名,硕士研究生7人(已毕业5人)。

项目成果

期刊论文数量(22)
专著数量(0)
科研奖励数量(0)
会议论文数量(2)
专利数量(3)
External parameter calibration of widely distributed vision sensors with non-overlapping fields of view
具有非重叠视场的广泛分布的视觉传感器的外部参数校准
  • DOI:
    10.1016/j.optlaseng.2012.11.009
  • 发表时间:
    2013-06-01
  • 期刊:
    OPTICS AND LASERS IN ENGINEERING
  • 影响因子:
    4.6
  • 作者:
    Liu, Zhen;Wei, Xinguo;Zhang, Guangjun
  • 通讯作者:
    Zhang, Guangjun
多尺度光点图像中心高精度定位方法
  • DOI:
    --
  • 发表时间:
    --
  • 期刊:
    光学精密工程
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    刘震;尚砚娜
  • 通讯作者:
    尚砚娜
A novel and accurate calibration method for a camera with a large field of view using combined small targets
一种新颖且精确的大视场相机组合小目标标定方法
  • DOI:
    --
  • 发表时间:
    2015
  • 期刊:
    Measurement
  • 影响因子:
    5.6
  • 作者:
    Liu Zhen;Li Fengjiao;Li Xiaojing;Zhang Guangjun
  • 通讯作者:
    Zhang Guangjun
多尺度光点图像中心的高精度定位
  • DOI:
    --
  • 发表时间:
    2013
  • 期刊:
    光学精密工程
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    刘震;尚砚娜
  • 通讯作者:
    尚砚娜
An External Parameter Calibration Method for Multiple Cameras Based on Laser Rangerfinder
一种基于激光测距仪的多相机外参标定方法
  • DOI:
    --
  • 发表时间:
    2014
  • 期刊:
    Measurement
  • 影响因子:
    5.6
  • 作者:
    Liu Zhen;Li Fengjiao;Zhang Guangjun
  • 通讯作者:
    Zhang Guangjun

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其他文献

煤层气集输系统颗粒杂质分布及应对措施
  • DOI:
    10.13225/j.cnki.jccs.2016.0208
  • 发表时间:
    2016
  • 期刊:
    煤炭学报
  • 影响因子:
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  • 作者:
    刘震;姬忠礼;于明俭;赵峰霆
  • 通讯作者:
    赵峰霆
Saa3缺失改善阿尔茨海默病模型小鼠认知功能障碍和Tau蛋白病理进展
  • DOI:
    10.11665/j.issn.1000-5048.20210511
  • 发表时间:
    2021
  • 期刊:
    中国药科大学学报
  • 影响因子:
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  • 作者:
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  • 通讯作者:
    于洋
基于反激变换器的双目标直接均衡方法
  • DOI:
    10.19595/j.cnki.1000-6753.tces.200022
  • 发表时间:
    --
  • 期刊:
    电工技术学报
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    郭向伟;耿佳豪;刘震;张伟;卜旭辉
  • 通讯作者:
    卜旭辉
不确定需求下制造商渠道入侵与信息收集披露激励
  • DOI:
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  • 发表时间:
    --
  • 期刊:
    工业工程与管理
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    经有国;刘震;李胜男
  • 通讯作者:
    李胜男
新冠肺炎疫情极限IR实时预测模型
  • DOI:
    --
  • 发表时间:
    2020
  • 期刊:
    电子科技大学学报
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    梅文娟;刘震;朱静怡;杜立
  • 通讯作者:
    杜立

其他文献

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刘震的其他基金

小空间复杂精密工件几何尺寸在线动态视觉测量研究
  • 批准号:
    51575033
  • 批准年份:
    2015
  • 资助金额:
    63.0 万元
  • 项目类别:
    面上项目

相似国自然基金

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课题项目:调控A型流感病毒诱导IFN-β表达的机制研究

AI项目摘要:

本研究聚焦于TRIM2蛋白在A型流感病毒诱导的IFN-β表达中的调控机制。A型流感病毒是全球性健康问题,其感染可导致严重的呼吸道疾病。IFN-β作为关键的抗病毒因子,其表达水平对抗病毒防御至关重要。然而,TRIM2如何调控IFN-β的表达尚未明确。本研究假设TRIM2通过与病毒RNA或宿主因子相互作用,影响IFN-β的产生。我们将采用分子生物学、细胞生物学和免疫学方法,探索TRIM2与A型流感病毒诱导IFN-β表达的关系。预期结果将揭示TRIM2在抗病毒免疫反应中的作用,为开发新的抗病毒策略提供理论基础。该研究对理解宿主抗病毒机制具有重要科学意义,并可能对临床治疗流感病毒感染提供新的视角。

AI项目思路:

科学问题:TRIM2如何调控A型流感病毒诱导的IFN-β表达?
前期研究:已有研究表明TRIM2参与抗病毒反应,但其具体机制尚不明确。
研究创新点:本研究将深入探讨TRIM2在IFN-β表达中的直接作用机制。
技术路线:包括病毒学、分子生物学、细胞培养和免疫检测技术。
关键技术:TRIM2与病毒RNA的相互作用分析,IFN-β启动子活性检测。
实验模型:使用A型流感病毒感染的细胞模型进行研究。

AI技术路线图

        graph TD
          A[研究起始] --> B[文献回顾与假设提出]
          B --> C[实验设计与方法学准备]
          C --> D[A型流感病毒感染模型建立]
          D --> E[TRIM2与病毒RNA相互作用分析]
          E --> F[TRIM2对IFN-β启动子活性的影响]
          F --> G[IFN-β表达水平测定]
          G --> H[TRIM2功能丧失与获得研究]
          H --> I[数据收集与分析]
          I --> J[结果解释与科学验证]
          J --> K[研究结论与未来方向]
          K --> L[研究结束]
      
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