摘要：针对激光雷达点云数据稀疏、扰动、存在噪声和其他方法难以迁移,实时性差等难题,面向“L”型小尺寸目标研究了一种基于视觉修正的激光雷达体积测量方法。该方法首先通过联合标定和时间戳最近邻匹配实现相机与激光雷达数据的对齐;然后经过目标检测算法获取图像中目标的信息,与此同时对点云数据执行地面分割得到地面点云与非地面点云,利用视觉投影和点云聚类实现目标点云的分割,使用KDtree找到目标点云附近的地面点云;最后,设计了一种三维框的拟合算法初步完成点云目标三维框的粗拟合,并建立视觉修正模型对于目标三维框进行细修正,从而实现目标体积的计算。实验结果表明,对于武器箱道具、医疗箱和油桶等“L”型物体,提出的算法在一定范围内,体积测量的平均相对误差小于4.44%、最大误差小于6.12%、最大重复性小于5.61%,并且基于视觉的修正模型大幅提高了算法的精度和稳定性,在嵌入式平台的处理1帧用时55 ms,能够实现实时高精度的体积测量,具有良好的工程应用前景。

摘要：本研究针对菱形插角袖结构的半合体服装,探讨了袖子和衣身相连时的推板技术难题。通过采用点放码法,首先对前后袖窿弧线处的衣袖样片进行虚拟分割并合理分配档差,进而对衣身部分进行推板。随后通过切换基准线、基准点和坐标轴方向对袖子部分和菱形插角片进行推板。在验证环节采用服装CAD软件测量多号型样板尺寸和软尺测量5件样衣尺寸2种方式进行检验。研究结果表明,该推板方式通过在袖窿弧线处对衣袖样片进行虚拟分割,能够精确分配衣身、袖子和菱形插角片的档差;选取I、I′以及W点分别作为前后衣袖片和菱形插角片的基准点,此方法科学合理;在对前后袖子和插角片推板时,实时调整坐标轴方向的方法简便且准确,整体推板后样板保型性良好。