摘要：动画设计是一种现代的时尚艺术。中国古代神话一直是动画设计中不可或缺的主要元素之一,而动画技术也赋予了中国古代神话新的生命力。本文将从组合方式、题材再造、人物造型、中国元素这4个方面,着重分析古代神话等中国元素对动画设计的影响。

摘要：要素市场扭曲是制约中国制造业高质量发展的重要因素之一。立足于制造业发展质量,以劳动和资本要素市场扭曲为焦点,利用中国制造企业面板数据,采用分位数回归法,实证分析要素市场扭曲对制造业高质量发展的影响。研究发现,劳动和资本要素市场扭曲显著影响中国制造企业的高质量发展,降低了制造企业的要素资源配置效率。基于生产率、所有制以及要素密集度的拓展性分析表明,劳动和资本要素市场扭曲不会由于生产率不同而削弱对于制造企业高质量发展的影响;劳动要素更倾向于流向非民营企业,而资本要素对民营企业的影响更大;要素市场扭曲显著影响资本—技术密集型制造企业的高质量发展,研究结果旨在为要素市场化配置改革和制造业高质量发展提供参考。

摘要：为较好地保证机床动力学特性和在复杂曲面加工过程中有较好的加工精度,基于机构运动和受力规律,针对设计的3并联2串联混合型数控机床进行动力学耦合问题研究。提出了一种联合应用凯恩方程及拉格朗日方程的动力学解耦方法。建立了机床串联及并联部分完整的动力学耦合模型并确定了耦合因素。进行了复杂曲面零件的动力学耦合仿真,仿真结果表明:建立的动力学耦合模型是正确且可行的,符合运动学及受力规律。进行了复杂曲面零件的切削加工实验,机床运行平稳且速度较快,无较大奇异位置及耦合误差。表面粗糙度结果反映了机床的运动精度,干涉条纹证明了机床受力均匀。实验结果表明理论分析正确,该研究方法和过程不仅能够真实、主动和有效地解决机床动力学耦合问题,而且可为后续机床精确伺服控制提供基础。

摘要：在机器视觉感知系统中,从不完整的被遮挡的目标对象中鲁棒重建三维场景及其语义信息至关重要.目前常用方法一般将这两个功能分开处理,本文将二者结合,提出了一种基于深度图及分离池化技术的场景复原及语义分类网络,依据深度图中的RGB-D信息,完成对三维目标场景的重建与分类.首先,构建了一种CPU端到GPU端的深度卷积神经网络模型,将从传感器采样的深度图像作为输入,深度学习摄像机投影区域内的上下文目标场景信息,网络的输出为使用改进的截断式带符号距离函数(Truncated signed distance function, TSDF)编码后的体素级语义标注.然后,使用分离池化技术改进卷积神经网络的池化层粒度结构,设计带细粒度池化的语义分类损失函数,用于回馈网络的语义分类重定位.最后,为增强卷积神经网络的深度学习能力,构建了一种带有语义标注的三维目标场景数据集,以此加强本文所提网络的深度学习鲁棒性.实验结果表明,与目前较先进的网络模型对比,本文网络的重建规模扩大了2.1%,所提深度卷积网络对缺失场景的复原效果较好,同时保证了语义分类的精准度.

摘要：3D打印能够在不牺牲产品性能的情况下打印出复杂的产品。相对于传统的制造技术,3D打印为设计者提供了宽阔的设计空间。设计者可以设计具有复杂形状、复杂功能和复杂材料的产品。复杂产品设计目标在于根据3D打印的特点,通过综合产品形状、大小、层次结构以及材质组成实现产品性能的最优化。从设计复杂度角度,将面向3D打印的复杂产品设计分为三类:材料复杂型设计、形状复杂型设计和功能复杂型设计,并对其进行综述和总结。最后对目前的热点问题进行了探讨,并预测了未来的一些发展趋势。

摘要：为研究搬运机器人的视觉识别系统,提出一种基于内容图像检索的方法识别障碍物。为检测固体障碍物,从不同位置拍摄多种障碍物,保证这些图像的数量和质量,利用拍摄的图像构建一个稳健的图像数据库;利用3种不同的特征提取方法,将图像纹理作为障碍物的特征信息,实时更新障碍物的信息;进行相似度距离计算,比较检索图像与数据库中的图像距离,将固体障碍物的所有实时信息和GPS数据传输到服务器。实验结果验证了所提方法的有效性,实验结果表明,EMD距离的精准度最高,性能比其它距离计算更好。

摘要：针对传统pH检测仪检测效率低、精度不高、实时性不高等问题,设计了一种高精度多路溶液pH值检测系统。该系统以STM32系列单片机为控制核心,运用ZigBee无线传输技术实现采集数据的传输,不受现场环境因素的制约;利用模拟PID控制算法对溶液的pH值进行调节,能有效地解决pH值的非线性问题。试验表明,该系统具有良好的实时性和精确性,可以满足水质pH值检测的要求。

摘要：设计了高光通量的光学天线、偏振模块及干涉模块的目标识别系统。通过偏振光谱成像技术,在同一视场内同时获取多个偏振方向的光谱图像,再通过图像融合算法重建目标的偏振光谱图像。在不同距离上对钢板及某型火炮进行测试,分别采用本系统与传统非偏振系统获取目标信号。结果显示,基于偏振光谱的目标识别系统信噪比高、探测距离远,与传统方法相比,本系统的目标合成图像清晰可见,抗干扰性更高,具有很高的野外适应性及稳定性。

摘要：扇形磨片是造纸和制纤设备的重要部件,其质量和二维质心的准确测量是优化排序安装的前提,决定着安装后设备的平衡效果。通过对相关质心测量方法的研究,结合扇形磨片的结构特点,应用三点支撑测量法设计了一种获取扇形磨片质量和二维质心的测量装置。实验表明,经一次放置可快速方便地测量扇形磨片的质量和二维质心,其质量误差在±3 g之间,二维质心坐标误差在±0. 5 mm之间,达到对设备测量误差的重复性需求。工程应用效果表明,该测量装置大大缩短了扇形磨片的静平衡校正周期,提高了生产效率。

摘要：针对交通监控图像识别精度较差的问题,设计一种基于径向基(radial-basis)函数神经网络的图像分类器.该分类器利用Zernike矩噪声敏感度较小、形状特征稳定性好的特点,构建四阶矩的特征向量,用于特征提取;利用自适应模糊聚类方法,解决径向基函数神经网络隐层节点数不确定的问题.仿真分析表明,该分类器与基于改进的快速模糊C均值聚类算法的Back Propagation网络分类器和径向基函数神经网络分类器相比具有更高的识别率,与改进的粒子群优化模糊C均值聚类算法的径向基函数神经网络分类器相比具有相近的识别率,但其计算复杂度较低.仿真实验结果表明,该方法具有较好的分类能力及较高的计算效率.