图像制导过程中,对目标被遮挡或受背景干扰的不显著目标进行定位识别是当前研究的热点和难点问题。为了对这类不显著目标进行定位,基于远视距仿射不变性映射关系,提出了一种新的由显著目标到不显著目标的间接定位方法。该方法首先利用显著区域检测和匹配算法实现实时图和参考图的配准,然后利用仿射不变性建立目标平面在实时图和参考图之间的仿射变换关系,最后根据对应特征点估计参考图和实时图之间的单应矩阵,从而实现对不显著目标的间接定位。最后通过实验验证了该方法的有效性。H是一个33的射影变换矩阵，有8个自由度，且rankH3；表示齐次坐标之间相差的常数非零因子。图2图像二维平面基本变换关系显著区域检测和匹配为了判断视场中的显著特征是否在实时图和参考图中同时出现，需要对图像进行显著区域的检测和匹配。显著区域检测是依据视觉注意机制建立的模型，人眼根据这种机制可以在海量信息中快速捕获到最容易引起注意的区域，并且将响应强度作为该图像的显著性度量。近年来，显著区域检测得到了快速的发展，被广泛应用于目标检测[5-9]、图像分割[10-11]、目标识别[12-14]和目标跟踪[15-17]等领域。显著区域检测依据的视觉特征可以分为底层特征和高层特征，本文有公司网站全自动滚圆机采集转载中国知网整理 http://www.gunyuanji.com  其中底层特征包括对比度、颜色、方向、形状等，而高层特征则包括转移性、返回抑制性、排他性等。本文应用的显著区域检测算法模型是由Achanta等在文献[13]中提出的显著图生成算法，螺纹铣削加工-电动数控滚圆机滚弧机张家港全自动钢管滚圆机滚弧机该算法是一种频率调谐的方法，利用颜色、亮度等底层的视觉特征的“中心—周围”估计，自底向上地构建显著图，可以很好地突出显著区域的边缘，并且是一种全分辨率的算法。为了得到图像I的显著图S，定义显著值为hcS(x,y)II(x,y)(2)式中：(x,y)为像素点坐标；I为图像像素的算术平均值；hcI为高斯卷积后的图像；差值的绝对值表示显著值，强调二者之间的差异程度，即显著性。若用颜色和亮度的向量作为视觉特征，可以将式(2)扩展改写为hcS(x,y)(x,y)II(3)其中：I为图像特征均值的向量；hcI为对应特征的高斯卷积后的图像；为2范数；采用La惯性导航产品中,由于其系统特殊的工况要求,部分核心零件选用钛合金材料。但钛合金弹性模量小、导热性差、化学活性大的材料特性,使得钛合金零件的精密加工,尤其是针对大长径比、深小内螺纹的加工一直是行业面临的难点问题。针对陀螺电机中钛合金深小内螺纹(规格:M1.6深度≥5)的加工难题,通过对比常规深小内螺纹的工艺方法,优选螺纹铣削方案,寻求实现该类零件高效批量生产的工艺方法。同时为满足零件图纸大深度、高分度的螺纹加工要求,重点对螺纹铣刀进行型号优选,并通过实际加工验证该刀具的加工性能。在工件实际加工中,通过合理优化工艺方案,从CNC机床、刀具夹持和冷却液等方面进行控制,最终将工件加工时间从2 h缩短至30 min,保证螺纹的加工深度和分度精度均优于设计要求,验证了该钛合金铣削方案的合理性螺纹铣削加工-电动数控滚圆机滚弧机张家港全自动钢管滚圆机滚弧机本文有公司网站全自动滚圆机采集转载中国知网整理 http://www.gunyuanji.com