基于坐标检测的蜗杆齿形精密测量分析

分析了几种常见蜗杆类型与测量有关的参数计算方法,阐述了测量蜗杆齿形时干涉误差产生的原因和计算方法.分析计算结果表明:对渐开线蜗杆,其测量干涉误差值为0;对法向直廓蜗杆和阿基米德蜗杆,其测量干涉误差值随蜗杆螺旋线升角的增大而急剧增加,愈接近蜗杆齿根,干涉误差值愈大.因而提出用坐标测量系统测量精密蜗杆齿形时,应根据实际蜗杆螺旋面参数及探头参数计算不同测量点的干涉误差值,并消除其对测量结果的影响.     

基于工业CT图像重构的网格模型的保特征简化方法

对基于工业CT图像重构的网格模型进行网格简化时,大多数现有网格模型简化算法会丢失特征,出现网格质量不好的问题。因此提出一种网格模型保特征简化方法,该方法用三角形折叠法对原始模型进行简化,当简化后模型的平均二面角角度误差达到允许误差后,再使用边折叠法对模型进行简化。在三角形折叠法中提出了利用被折叠三角形的法向量、各个顶点的高斯曲率及其在周边三角形上的投影确定该三角形的折叠点,利用局部体积误差与二面角角度误差的无因次化和确定折叠代价的方法;在边折叠法中提出了将二面角角度误差引入到二次误差测度(QEM)法的折叠代价中的改进QEM法。实验结果表明:与其他算法相比,该方法能够生成保特征、高质量、低几何误差的网格模型。     

基于Swin-Transformer迭代展开的有限角CT图像重建用于PTCT成像

针对相对平行直线扫描CT(PTCT)图像重建存在的有限角伪影问题,提出一种学习局部和非局部正则项的深度迭代展开方法。该方法将具有固定迭代次数的梯度下降算法迭代展开到神经网络,利用具有坐标注意力（CA）机制的卷积模块和Swin-Transformer模块作为迭代模块交替级联部署,构成端到端的深度重建网络。卷积模块学习局部正则化,其中CA用于减少图像过平滑;Swin-Transformer模块学习非局部正则化,提高网络对图像细节的恢复能力;在相邻模块间,使用迭代连接（IC）增强模型提取深层特征的能力,提高每次迭代的效率。通过消融实验验证了网络各部分的有效性,并在两种类型的数据集上进行实验,结果证明了本文方法的效果。实验结果表明,本文方法在抑制PTCT重建图像有限角伪影的同时,能较好地保留重建图像细节,提高重建图像质量。     

直廓金刚石滚轮修整蜗杆砂轮的截形误差精确计算

用直廓截形代替金刚石滚轮理论截形的偏差影响精密蜗杆砂轮截形修整精度。分析了金刚石滚轮修整蜗杆砂轮的方法,建立了蜗杆砂轮修整数学模型,依据空间啮合理论和蜗杆砂轮螺旋面方程,计算金刚石滚轮理论截形。对该理论截形进行直线拟合,计算了拟合直线与理论截形之间的拟合误差及拟合误差对蜗杆砂轮法截面廓形的影响。对一种单头蜗杆砂轮的精密修整进行截形和误差计算,分析了蜗杆砂轮直径与金刚石滚轮直径大小对蜗杆砂轮法截面修整误差的影响。结果表明：修整误差值随着蜗杆砂轮直径、金刚石滚轮直径的减小而增大,金刚石滚轮直径对修整误差影响较小。验证了直廓金刚石滚轮修整蜗杆砂轮的可行性,可用于指导确定蜗杆砂轮修整工艺。     

存在概率的工业CT图像快速圆测量

针对逆向工程中一般测量方法无法实现对封闭工件内腔进行测量,以及采用铣削层切法等传统测量法测量工件内腔具有破坏性等缺点,通过计算机层析成像测量法实现对工件的精确测量.对获得的工件CT图像,利用图像测量法测得工件内腔尺寸,并在CAD软件中进行编辑、完善并标注尺寸.首先利用基于存在概率的方法确定图像中圆的位置,并获得其像素尺寸,然后根据图像大小与视场直径得到像素的实际大小,二者的乘积即为圆的实际大小.对一具体工件进行测量,试验结果表明利用此方法测得的圆半径与实际尺寸的相对误差小于0.5%,测量时间在几秒之内.     

直线扫描CT检测碳纤维复合芯导线缺陷研究

碳纤维复合芯导线作为常见的增容导线之一,在架空输电线路中应用广泛.由于碳纤维复合芯导线芯棒在施工过程中易受损伤,并诱发导线断股和断线等故障,亟需研究在役碳纤维复合芯导线的无损检测技术.由于传统的X射线检测方法尚无法检测多股铝线和有机复合材料芯棒绞合结构条件下芯棒的损伤,文中提出了一种利用直线扫描CT检测在役碳纤维复合芯导线的方法.此方法采用射线源—探测器围绕固定检测对象作相对平行直线运动的扫描方式,具有结构简单、便于安装等优点.设计了一段以及两段直线扫描CT模型,搭建了原理实验平台,在实验室条件下对断裂、劈裂和裂痕3种常见芯棒缺陷进行了小批量检测实验.结果表明,一段直线扫描CT可快速检测较大的芯棒缺陷,两段直线扫描CT可检测微小的芯棒缺陷.相比于传统的X射线透射成像检测,直线扫描CT成像为在役架空导线内部缺陷检测提供了新思路和参考.     

基于自注意力机制U-net的微焦CT去射线源模糊方法

在微焦CT成像中,通常利用增大X射线源管电压、管电流来提高扫描效率,但射线源功率增加会导致焦点尺寸增大,投影图像模糊,从而降低重建图像的空间分辨率。为了解决因非理想射线源焦点引起的图像模糊问题,本文提出利用深度学习在投影域映射非理想焦点与理想焦点投影之间的关系。推导了理想焦点投影与非理想焦点投影的正向关系,基于该关系构建配对数据集;提出一种基于自注意力机制的U-net网络（SU-net）学习非理想焦点投影到理想焦点投影的逆向关系。仿真实验和实际实验结果表明,提出的SU-net方法能准确地从非理想焦点投影中估计出理想焦点投影,可有效减少焦点导致的图像模糊。     

滚刀径向整体铲磨砂轮精确计算

中等模数以下滚刀齿形的全齿面以及齿顶和齿底圆弧要求一次铲磨形成,铲磨砂轮截形需要精确计算.分析滚刀径向铲磨运动,以整体精确铲磨出滚刀设计齿形为目标,依据齿面啮合原理,建立滚刀铲磨砂轮廓形的数学模型.再由砂轮截面廓形及铲磨时砂轮与滚刀的啮合条件,建立滚刀实际铲背曲面模型,并给出滚刀重磨后齿形与理想齿形的偏差计算方法.对一种直槽零前角剃前滚刀、一种螺旋槽零前角圆弧滚刀进行铲背砂轮截形及滚刀重磨误差计算,结果表明该方法精确、有效.可用于计算滚刀径向铲磨砂轮数控修整的时砂轮截形和确定滚刀铲磨工艺参数.     

基于Radon逆变换的相对平行直线扫描CT解析重建

计算机断层成像(CT)技术广泛应用于医学诊断、工业检测等领域.近年来,提出了一种相对平行直线扫描CT(PTCT),采取射线源-探测器对物体作相对平行直线移动的扫描方式来采集数据,其结构简单、应用灵活、成本低.针对PTCT图像重建,提出了一种基于Radon逆变换的解析重建算法(PTCT-DHB).相比于经典的PTCT滤波...