求解PCB钻孔机刀具路径规划的交叉熵方法

收稿日期:2008-10-22;修回日期:2008-12-31。 基金项目:北京交通大学校基金资助项目(M 07J 0130)。

作者简介:王璐(1985-),女(回族),北京人,硕士研究生,主要研究方向:布局优化算法; 陆一平(1965-),男,广西上林人,副教授,博士,主要研究方向:布局优化算法、CAD /CAE; 于加晴(1983-),男,山东郓城人,博士研究生,主要研究方向:面向服务的协同设计。

文章编号:1001-9081(2009)S1-0143-03

求解PCB 钻孔机刀具路径规划的交叉熵方法

王 璐,陆一平,于加晴

(北京交通大学机械与电子控制工程学院,北京100044)

(w ang l u85@g m ai.l co m )

摘 要:工作刀具路径的优化程度是PCB 钻孔机的重要性能指标,对其进行很好的优化有助于提高PCB 设备的加工质量和加工速度。首先对刀具路径进行建模,然后对交叉熵算法进行描述并应用交叉熵方法对刀具路径进行求

解。实验结果表明,选择交叉熵方法对环境进行建模简单、有效,在求解刀具路径规划方面具有一定的优势。

关键词:刀具路径规划;交叉熵方法;组合优化

中图分类号:T P301.6 文献标志码:A

Cross -entropy approach for too l path planni ng of PCB drillm achi nes

WANG Lu ,L U Y -i p i n g ,YU Jia -q i n g

(S c hool of M echanical ,E lectron ic and Control Eng i neeri ng,B eijing Jiaot ong Un i v e rsit y,B eijing 100044,China )

Abstract :T he opti m i zati on degree o f too l pa t h i s the i m portant perfo r mance i ndex .A good opti m ization contri butes to i m prove the pro cess quality and speed o f PCB dev ice .F irst ,the study carried on the modeli ng o f too l pat h ,then descr i bed the cro ss -entropy a l go rith m and appli ed it to so l v e too l pat h proble m.The exper i m enta l results show t hat it i s easy and e ffi c ient choosi ng cross -entropy m ethod to ca rry on the modeli ng of env iron m en t ,and it has som e advantages i n so l v i ng t oo l path planni ng .

K ey words :too l path p lann i ng ;cross -entropy me t hod ;co m bi na t o rial opti m i zati on

0 引言

印刷电路板(P r i nted C ircuit Board ,PCB)钻孔机是一种在

PCB 板上实现高速钻加工的电子制造设备。PCB 钻孔机刀具换位运动的路径优劣决定着设备的加工效率、加工质量和设备形象,是影响机器工作性能的关键技术之一。因此,对刀具进行路径规划,合理的选择刀具路径是本文所要研究的重点问题。

交叉熵方法(C ross Entropy ,CE )是R euven Y.R ub i nstein [1]提出的一种新的优化方法。最先用来模拟小概率事件,后来扩展到求解最优化问题。CE 属于元启发式算法,在实现上具有较好的稳定性和适应性。在寻求局部收敛的同时,按照分布概率选择来获得一定程度上的全局最优。本文将给出基于交叉熵方法的算法来求解刀具路径规划问题,并验证该算法的有效性。

1 路径规划概述

路径规划,就是指在旅行前或旅行中为驾驶员提供参考行驶路线的一个过程。

所谓最优路径规划,通常是指在一个赋权图的两个指定节点(起始节点和目标节点)之间找出一条具有最小权的路。由于在路径规划中可采取多种优化标准,如距离最短、行驶时间最少或收费最低等,所以权的含义是广泛的,可以表示距离、时间、费用等。但无论使用哪种标准,路径规划最终都可以归结为在特定道路网络中搜索总代价最小的目标路径问题。如果将两节点之间的真实距离当作两点之间的权,那么相应的路径规划问题又可以称为最短路径问题[2]。

路径规划问题可分为静态环境规划和动态时变环境规划

两种。由于研究对象的多样性和复杂性,路径规划算法的分类也多种多样。静态环境下的路径规划算法主要有人工势场法、栅格法、可视图法和位姿空间法等。动态环境下的路径规划算法主要有基于遗传算法的方法、基于模糊逻辑模型的方

法、基于神经网络的方法等[3]

。近年来又研究出了改进型的遗传算法、可拓遗传算法[4]、启发式路径搜索算法[5]和动态避障路径规划算法等。

2 路径规划的模型建立

2.1 旅行商问题

鉴于刀具路径规划问题的特点,本文采用旅行商方法进行环境建模,该方法简单、有效。

旅行商问题(T raveli ng Sales m an P roble m,T SP )可做如下描述:给定n 个城市和两两城市之间的距离,要求确定一条经过各城市当且仅当一次的最短路线。其图论描述为:给定图G =(V,A ),其中V 为顶点集,A 为各顶点相互连接组成的边集,设D =(d ij )是由顶点i 和顶点j 之间的距离所组成的距离矩阵,要求确定一条长度最短的H a m ilton 回路,即遍历所有顶

点当且仅当一次的最短距离[6]

。

旅行商问题是组合优化领域中的经典问题,具有NP 难性质。其可能的路径数目与城市数目呈指数倍增长,具有建模与求解方面的双重复杂性,是诸多领域内出现的多种复杂问题的集中概括和简化形式,并且已成为各种启发式的搜索、优化算法的间接比较标准。因此,快速、有效地解决T SP 问题有着重要的理论价值和极高的实际应用价值[7]。

基于T SP 问题的特点极其广泛的应用,吸引着大量研究者对其进行研究,近些年涌现了大量求解T SP 问题的文章,应用的方法多种多样。除了早期开发的各种构造型算法外,

第29卷2009年6月

计算机应用

Journa l o f Co m puter App lications

Vo.l 29June 2009

迄今为止已开发了许多性能较好的改进型搜索算法[8],如:遗传算法、模拟退火算法、禁忌搜索算法、H opfi e l d 神经网络优化算法、蚁群算法和混合优化策略等。

交叉熵方法自创立以来,已经被成功应用到许多领域的优化问题中。在小概率事件的模拟和优化问题的求解中都显示出其简单有效的特点,近年来许多学者将该方法应用到组合优化问题的求解中,并针对不同的应用领域设计了求解算法,对交叉熵方法本身作出了改进,丰富并发展了其理论和应用。因此本文采用交叉熵方法求解TSP 问题[9]。2.2 双层TSP 建模

如果问题规模较小,则可直接建模,否则为了节省时间、降低成本,需要进行双层建模方法,即建模时分为两步:1)建立底层模型;2)建立高层模型。首先把整体对象分解成若干个独立的小块并标记为1,2,,,n ,,,每一小块i 的规模大体相当,即包含数量差不多的钻孔点数,并且分布较为集中。对每一小块i 运用TSP 建模求出最优路径后,再将每一小块i 看作一个只包含首尾两个钻孔点的整体,对这些钻孔点运用同样的方法建模就可以求出高层最优路径。将底层与高层模型相结合即可得出最终结论。图1可以形象的描述该建模思想。其中细线表示底层建模所得到的路线,粗线表示高层建

模得到的最优路线。

图1 双层TSP 问题建模

2.3 孔间距离建模

在数控机床中,刀具的运动轨迹是折线,因此刀具不能严格地沿着所加工的曲线运动,只能用折线以一定的精度要求逼近被加工曲线,当逼近误差相当小时,这些折线之和就接近曲线了。用小线段逼近产生基本线型或用基本线型拟和其他轮廓曲线,这就是插补的原理。图2是逐点比较法直线插补原理图。每次插补结束时仅向各运动坐标轴输出一个控制脉冲,各坐标仅产生一个脉冲当量或行程的增量。这样,刀具的实际行走距离就不是两点之间的直线距离,而是折线距离,即图3中a 或b

中的较大值。

3 求解路径规划的交叉熵方法

3.1 交叉熵方法概述

交叉熵方法根据概率分布密度函数生成样本解,该解的整体优劣与概率分布形式及参数有关。概率分布函数的形式确定了生成的样本是否满足约束条件,即是否在问题的解空间之内;概率分布函数的参数则决定了所生成样本解的整体优劣性。同模拟退火算法类似,交叉熵方法并不要求每次生成的解都优于前次迭代的样本解,但是在迭代进行的过程中生成较好解的几率越来越大,生成较差解的概率越来越小。从这种意义上说,交叉熵方法是一种全局的优化方法,它以概率生成样本解的理念使得优化过程不容易陷入局部最优解[9]。

交叉熵方法近年来被广泛应用到许多组合优化问题的求解中,并设计了针对不同应用领域的求解算法。其基本原理描述如下。

考虑如下优化问题[10]:

S (x *)=C *

=m ax x I V

S (x )

(1)

该方法的思想是首先将该优化问题与一个相关的概率估计问题关联起来。对于该估计问题引入重要采样(I m po rtance Sa mp ling ,IS)密度g(x )对原概率问题进行求解。这样为了求得最优的IS 密度,需要从原函数族中选取一个来替代IS 密度,并且要求这两个值之间的K u ll back -L e i ber 距离,即交叉熵最小。对于两个分布密度函数g (x )和h(x ),它们之间的交叉熵可表示为:

D (g,h)=

E g l n

g (X )

h(X )

=Q g (x )l n g(x )d x -Q

g (x )l n h (x )d x (2)

使f (x;v)与g *(x;v )交叉熵最小等价于式(3):

m ax v

D (v)=m ax v

E u I {S(X )\C }ln f (X;v)

(3)

交叉熵方法采用了一个多级更新算法,即构造一个分布参数序列{v t ,t \0}和一个级序列{C t ,t \0},因此可将式(3)转变为式(4),式(5)为式(4)的参数估计形式。

m ax v

D (v)=m ax v

E v t-1I {S (X )\C t }l n f (X;v)

(4)m ax v D (v)^

=m ax v 1

N E N

i=1

I

{S(X i )\C t }

l n f (X i ;v)

(5)

3.2 求解TSP 问题的交叉熵算法

3.2.1 底层熵算法

依据交叉熵方法原理,本文如下描述求解TSP 问题的方法:

1)定义v 0=u 和t =1。

2)根据f (x;v t-1)生成随机样本,X 1,X 2,,,X N 。计算每个样本对应的目标函数值S (1),S (2),,,S (N ),并求出S 的Q 分位数。

3)使用生成的样本X 1,X 2,,,X N 求解式(8),解为v t 。4)判断是否满足终止条件。如满足则终止迭代;否则令t =t +1,返回2)。

因此交叉熵方法需要解决以下两个问题:

1)需要指定怎样生成随机样本解,即需要指定分布函数族{f (#;v ),v I

V };

144 计算机应用第29卷

2)需要基于交叉熵最小来计算分布密度参数的更新规则。

本文编写熵算法程序的步骤如下:

1)初始化一个概率矩阵P

(1/n);

2)根据概率矩阵生成若干条随机路线x

1,x

2

,,,x

n

;

3)比较各条路线的距离s

i

从里面挑出距离最短的一条

路线x

i 作为最优值X

i

并记录其距离值S

i

;

4)根据新选出的最优路径更新概率矩阵P

i

;

5)根据概率矩阵生成若干条随机路线x

1,x

2

,,,x

n

;

6)比较各条路线的距离s

i

从里面挑出距离最短的一条

路线x

i 与最优值S

i

做比较,如果s

i

i

则更新最优值为s

i

,否

则转5);

7)如果连续a个(设a=10)最优路径的距离S

i

都相等,则停止迭代。

此时的X

i

即为最优路径。

3.2.2高层熵算法

为了解决实际问题,需要构建两层算法。第一层称之为底层算法,第二层称之为高层算法,即抛开底层算法把每一组的所有节点看作一个整体,只用到第一个和最后一个节点,这样问题简化为如何选择路线使得通过每一对节点当且仅当一次,并且距离最短,至于每对节点内部的路径选择则在上一节底层熵算法中得到解决。

其算法思路和底层TSP基本一样,只是在钻孔点的选取上有些不同。这里只选取每一小块优化后的最优路径的起始点和终止点作为实际钻孔点,忽略没一小块内部的实际布排,只记录每一小块优化后的最优路径值。

其算法描述如下:

1)对全部节点进行分块;

2)调用底层CE程序,计算每一小块的最优路径、起始点和终止点;

3)将所有小块看作只有起始点和终止点,并对这些节点调用底层CE程序;

4)求得最终的最优路径并输出序列和最优值。

3.3数值试验

本文随机生成节点数为20、50、100、900和10000的算例,用来验证本算法的有效性。

当节点数为20时,运算时间为0.690s;当节点数为50时,运算时间为2.794s;当节点数为100时,运算时间为18.696s;当节点数为900时,运算时间为46s;当节点数为10000时,运算时间大约为20m i n。

从时间上可以看出,本文所示算法的运行时间相对较快。4结语

交叉熵方法是近几年来才出现并发展起来的一种新的优化算法。在本文中,作者用交叉熵优化方法的理念编写程序,求解出了钻孔刀具路径规划的算法。

初步试验了交叉熵方法在求解路径规划问题中的效果。结果表明其能承受的T SP问题的规模在10000以内(20m i n),在有较好效果的情况下TSP问题的规模应该控制在200之内。对于PCB规划问题可以采用分层TSP路径规法方法。

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计算机仿真,2007,24(7):183-187.

(上接第127页)

计算结果表明,机密性攻击的风险值最大,其次是完整性破坏,假冒攻击、非授权访问和业务否认的权重相对较小。由于系统在机密性和完整性方面实施的措施较少,而二者的综合权重比其他的风险因素高,所以系统存在较大风险。

4结语

采用层次分析法对风险因素进行量化时,依赖于专家自身的经验和对系统的认识,存在较大的个人偏好,对系统的评估可能会出现一定的偏差。所以本文在确定具体系统中存在的风险因素之间的权重时,采用了群决策的方式,由多位专家参与评估,并用加权几何平均的方式将各位专家的矩阵聚合为一个共识度矩阵,从而降低了因个人偏好而引起的主观性,提高了评估结果的准确性。参考文献:

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145

6月王璐等:求解PCB钻孔机刀具路径规划的交叉熵方法

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图像分割方法综述 摘要：图像分割是计算计视觉研究中的经典难题，已成为图像理解领域关注的一个热点，本文对近年来图像分割方法的研究现状与新进展进行了系统的阐述。同时也对图像分割未来的发展趋势进行了展望。 关键词：图像分割；区域生长；活动边缘；聚类分析；遗传算法 Abstract:Image segmentation is a classic problem in computer vision,and become a hot topic in the field of image understanding. the research actuality and new progress about image segmentation in recent years are stated in this paper. And discussed the development trend about the image segmentation. Key words: image segmentation; regional growing; active contour; clustering

analysis genetic algorithm 1 引言 图像分割是图像分析的第一步，是计算机视觉的基础，是图像理解的重要组成部分，同时也是图像处理中最困难的问题之一。所谓图像分割是指根据灰度、彩色、空间纹理、几何形状等特征把图像划分成若干个互不相交的区域，使得这些特征在同一区域内表现出一致性或相似性，而在不同区域间表现出明显的不同。简单的说就是在一副图像中，把目标从背景中分离出来。对于灰度图像来说，区域内部的像素一般具有灰度相似性，而在区域的边界上一般具有灰度不连续性。 关于图像分割技术，由于问题本身的重要性和困难性，从20世纪70年代起图像分割问题就吸引了很多研究人员为之付出了巨大的努力。虽然到目前为止，还不存在一个通用的完美的图像分割的方法，但是对于图像分割的一般性规律则基本上已经达成的共识，已经产生了相当多的研究成果和方法。本文根据图像发展的历程，从传统的图像分割方法、结合特定工具的图像分割方

刀具路径常见问题解答

刀具路径常见问题解答 主要内容 加工基础 刀具与材料 平面雕刻加工 曲面雕刻加工 公共参数 刀具路径管理 典型加工路径 2.1加工基础 1、什么是数控加工？ 数控加工就是将加工数据和工艺参数输入机床，机床的控制系统对输入信息进行运算与控制，并不断地向驱动系统发送运动脉冲信号，驱动系统将脉冲信号进行转换与放大处理，然后由传动机构驱动机床运动，从而完成零件加工。 2、数控加工一般包括那些内容？ 1）对图纸进行分析，确定加工区域； 2）构造加工部分的几何形状； 3）根据加工条件，选择加工参数，生成加工路径； 4）刀具路径分析、模拟；

5）开始加工； 3、数控系统的控制动作包括那些？ 1）主轴的起、停、转速、转向控制； 2）进给坐标轴的坐标、速度、进给方式（直线、圆弧等）； 3）刀具补偿、换刀、辅助动作（机台锁紧/松开、冷却泵等开关）； 4、常见的数控系统的有那些？ Funuc, Siemens, Fidia, Heidenhain, Fagor, Num, Okuma, Deckel, Mitsubishi 5、普通铣削和数控铣削的主要区别是什么？ 普通铣削的进给运动以单轴运动为主，数控铣削实现了多轴联动。 6、数控铣削加工常用的刀具是哪些？ 面铣刀、立铣刀、盘铣刀、角度铣刀、键槽铣刀、切断铣刀、成型铣刀。 7、数控加工中需要考虑的切削要素包括那些？ 主要考虑的因素是最大切除效率和主轴转速，最大切削效率决定于进给速度、吃刀深度、侧向进给量；主轴转速影响切削速度、每齿每转进给量。 8、影响切削加工的综合因素包括那些？ 1）机床，机床的刚性、功率、速度范围等 2）刀具，刀具的长度、刃长、直径、材料、齿数、角度参数、涂层等； 3）工件，材质、热处理性能、薄厚等； 4）装卡方式（工件紧固程度），压板、台钳等； 5）冷却方式，油冷、气冷等； 9、数控铣加工的如何分类？ 一般按照可同时控制而且相互独立的轴数分类，常见的有两轴加工、两轴半加工、三轴加工、四轴加工、五轴加工。 10、四轴加工的对象是什么？ 主要用于加工单个的叶轮叶片、圆柱凸轮等。 11、五轴加工的对象是什么？ 主要用于加工整体叶轮、机翼、垂直于曲面的直壁等。

复杂曲面五轴端铣加工刀具轨迹规划研究进展

第51卷第15期2015年8月 机械工程学报 JOURNAL OF MECHANICAL ENGINEERING Vol.51 No.15 Aug. 2015 DOI：10.3901/JME.2015.15.168 复杂曲面五轴端铣加工刀具轨迹规划研究进展* 樊文刚叶佩青 (清华大学机械工程系北京 100084) 摘要：五轴端铣加工是提高重点工业和国防领域复杂曲面类零部件加工质量和加工效率的重要手段。围绕刀位优化、刀路规划和刀轴矢量优化三个关键问题，综述近年来五轴端铣加工刀具轨迹规划技术的研究进展。根据刀具和工件曲面之间切触点数量，将五轴端铣加工刀位优化算法分为单点切触、多点切触和无切触点三类，并建立多点切触刀位优化的通用数学模型。然后系统梳理了刀路规划、全局干涉检测及刀轴矢量优化理论和方法。最后分析了当前研究存在的不足，指出五轴端铣加工刀具轨迹规划应该尽可能从整体角度出发，且应充分考虑机床的运动学和动力学特性，同时应加强多点切触加工理论和应用研究，使其在工程实际中真正发挥高效优势。 关键词：复杂曲面；五轴加工；端铣；刀路；研究进展 中图分类号：TP391 Research Progress in Tool Path Planning for Five-axis End Milling Machining of Sculptured Surfaces FAN Wengang YE Peiqing (Department of Mechanical Engineering, Tsinghua University, Beijing 100084) Abstract：Five-axis end milling machining is an important means to improve the processing quality and processing efficiency for parts with sculptured surfaces in the key industry and national defense areas. Around the three critical issues including tool positioning, tool path and tool orientation optimization, the recent research progress of tool path planning for five-axis end milling machining is summarized. Based on the number of the cutter contact (CC) point between the tool and the design surface, the tool positioning optimization strategy of five-axis end milling machining is divided into three categories that are single-point contact, multi-point contact and non-point contact. And the general mathematic model of the multi-point contact tool positioning optimization is established. The theories and methods of tool path, global interference detection and tool orientation optimization are systematically discussed. The deficiencies in current research are analyzed. It is pointed out that tool path planning of five-axis end milling machining should be carried out from the overall perspective as far as possible, and fully considers the kinematic and dynamic properties of machine tool. Meanwhile, the theory and application research for multi-point contact machining should be strengthened to indeed play its efficiency advantage in engineering practice. Key words：sculptured surface；five-axis machining；end milling；tool path；research progress 0 前言 复杂曲面类零部件广泛应用于航空航天、汽车、船舶、能源、国防等行业，这些曲面通常需要在五轴数控机床上依靠刀具和工件的相对切削运动才能产生，其制造技术水平对于国民经济发展和国防现代化建设都具有十分重要的意义。因此，《国家中长期科学和技术发展规划纲要(2006—2020)》[1]和国家自然科学基金委员会《机械工程学科发展战 *国家科技重大专项(2011ZX04004-012)和中国博士后科学基金(2014T70073，2012M510423)资助项目。20140815收到初稿，20150216收到修改稿略报告(2011—2020)》[2]均将复杂曲面类零部件的数字化制造技术列为制造业的优先主题之一。而“高档数控机床与基础制造装备”和“大型飞机”重大专项的开展，更是对关键复杂曲面类零部件的高效、精密制造技术提出了前所未有的迫切需求[3]。 五轴数控加工相比于三轴在提高加工质量和加工效率方面具有明显优势，增加的两个旋转自由度使刀轴姿态更加灵活，通过调整刀轴矢量不仅可以避免刀具与工件及夹具等的干涉，也使刀具和工件曲面之间能够获得更好的几何匹配，有利于增大加工带宽，提高实际加工效率。然而，五轴数控机床的这一运动特性和工件曲面的复杂性也给数控编程带来了新的挑战。刀具轨迹规划是复杂曲面五轴

图像分割技术与MATLAB仿真

中南民族大学 毕业论文(设计) 学院: 计算机科学学院 专业: 自动化年级:2012 题目: 图像分割技术与MATLAB仿真 学生姓名: 高宇成学号:2012213353 指导教师姓名: 王黎职称: 讲师 2012年5月10日

中南民族大学本科毕业论文（设计）原创性声明 本人郑重声明：所呈交的论文是本人在导师的指导下独立进行研究所取得的研究成果。除了文中特别加以标注引用的内容外，本论文不包含任何其他个人或集体已经发表或撰写的成果作品。本人完全意识到本声明的法律后果由本人承担。 作者签名：年月日

目录 摘要 (1) Abstract (1) 引言 (3) 1 图像分割技术 (3) 1.1 图像工程与图像分割 (3) 1.2 图像分割的方法分类 (4) 2 图像分割技术算法综述 (5) 2.1 基于阈值的图像分割技术 (5) 2.2边缘检测法 (5) 2.3 区域分割法 (7) 2.4 基于水平集的分割方法 (8) 2.5 分割算法对比表格 (8) 3基于水平集的图像分割 (9) 3.1 水平集方法简介 (9) 3.2 水平集方法在图像分割上的应用 (9) 3.3 仿真算法介绍 (10) 3.4 实验仿真及其结果 (11) 结论 (18) 致谢 (19) 参考文献 (19)

图像分割技术研究及MATLAB仿真 摘要：作为一项热门的计算机科学技术，图像分割技术已经在我们生活中越来越普及。顾 名思义这项技术的目的就是，将目标图像从背景图像中分离出去。由于这些被分割的图像区域在某些属性上很相近，因此图像分割与模式识别以及图像压缩编码有着密不可分的关系。完成图像分割所采用的方法各式各样，所应用的原理也不同。但他们的最终目的都是把图像中性质相似的某些区域归为一类，把性质差异明显的不同区域分割开来。通常在分割完成之后，我们就要对某些特定区域进行分析、计算、评估等操作，因而分割质量的好坏直接影响到了下一步的图像处理[1]，因此图像分割是图像处理的一个关键步奏。图像分割技术在各个领域都有着及其重要的意义；在工业上有卫星遥感，工业过程控制监测等等；在医学方面，水平集的分割方法还可以通过医学成像帮助医生识别模糊的病变区域；在模式识别领域还可应用到指纹扫描、手写识别、车牌号识别等等。 本课题的研究内容是对图像分割技术的几种常用的方法进行综述和比较，并基于其中一种方法进行MATLAB仿真测试，给出性能分析比较结果。 关键字：图像分割，MA TLAB仿真，模式识别 Image Segmentation and Matlab Simulation Abstract:Image segmentation is to image representation for the physically meaningful regional connectivity set, namely according to the prior knowledge of target and background, we on the image of target and background of labeling and localization, then separate the object from the background. Because these segmented image regions are very similar in some properties, image segmentation is often used for pattern recognition and image understanding and image compression and coding of two major categories. Because the generated in the segmented region is a kind of image content representation, it is the image of visual analysis and pattern recognition based and segmentation results of quality of image analysis, recognition and interpretation of quality has a direct impact. Image segmentation it is according to certain features of the image (such as gray level, spectrum, texture, etc.) to a complete picture of the image is segmented into several meaningful area. These features made in a certain region of consistent or similar, and between different regions showed significantly different. Image segmentation technology in various fields have most of the field and its important significance in digital image processing, image segmentation has a wide range of applications, such as industrial automation, process control, online product inspection, image coding, document image processing, remote sensing and medical image analysis, security surveillance, as well as military, sports and other aspects. In medical image processing and analysis, image segmentation for body occurrence of three-dimensional display of the diseased organ or lesion location determination and analysis plays an effective role in counseling; in the analysis and application of road traffic conditions,

医学图像分割综述

医学图像分割综述郭爱心安徽大学摘要：图像分割是图像处理和分析的关键。随着影像医学的发展，图像分割在医学应用中具有重要意义。本文从医学应用的角度出发，对医学图像分割的意义、方法、评估标准和发展前景做出了简单综述。关键字：医学图像分割意义方法评估标准发展前景AReviewofMedicalImageSegmentation Ai- XinGuoAnhuiUniversityAbstract:Imagesegmentationisthekeyofimageprocessingandanalysis.Withthede velopmentofmedicalimage,imagesegmentationisofgreatsignificanceinmedicalapplications.Fromtheper spectiveofmedicalapplications,thispapermadeasimplereviewofthemedicalimagesegmentationonit’ssig nificance、methods、evaluationstandardsanddevelopmentprospects.words:Keymedical image,segmentation,sig nificance,methods,evaluation standards,developmentprospects1.医学图像分割的意义图像分割就是把图像分成若干个特定的、具有独特性质的区域并提出感兴趣目标的技术和过程。它是由图像处理到图像分析的关键步骤。医学图像包括CT、正电子放射层析成像技术（PET）、单光子辐射断层摄像（SPECT）、MRI（磁共振成像技术）、Ultrasound（超[2]声）及其它医学影像设备所获得的图像。医学图像分割是将原始的2D或3D图像划分成[1]不同性质(如灰度、纹理等)的区域，从而把感兴趣的区域提取出来。医学图像分割是一个非常有研究价值和研究意义的领域，对疾病诊断、图像引导手术以及医学数据可视化等有重要作用，为临床诊疗和病理学研究提供可靠的依据。医学图像处理有其复杂性和多样性。由于医学图像的成像原理和组织本身的特性差异，图像的形成受到诸如噪音、场偏移效应、局部体效应和组织运动等的影响，医学图像与普通图像相比较，不可

课题4二维刀具路径

课题4 二维刀具路径 4.1 工作设定 工作设定包括工件原点、工件尺寸、工件类型等，用户可以通过上图的对话框对工件属性进行具体设定。4.2 外形铣削（Contour） 外形铣削加工即沿着由串连曲线所定义的外形轮廓线生成铣削加工路径。利用该命令可以生成2D或3D 的外形刀具路径，2D外形刀具路径的切削深度固定不变，而3D外形刀具路径的切削深度随串连外形的高度变化。

?加工高度设置 安全高度（Clearance）：是指数控加工中基于换刀和装夹工件而设定的高度，也是加工程序的起始与结束高度，通常一个工件加工完毕后刀具所停留的高度应高于工件与夹具的最高点。 参考高度（Retract）：又称为工件的安全高度，设置值一般高于工件的最高点，在每道工序完成后刀具将退至此高度再进行下一工序的切削。 进给下刀位置（Feed plane）：又称为工序的安全位置，设置值一般高于工件的最高点，刀具快速移动到此高度后将会以切削进给速度开始进刀切削。 工件表面（Top of stock）：用于定义工件表面的坐标位置，其参数设定需根据坐标的设置位置而定。 深度（Depth）：用于定义工件的加工深度。 ?刀具补偿设置 ●补正形式 电脑：计算刀具加工路径时，计算机自动将刀具中心向指定方向偏移刀具半径的距离，产生的NC 程序中不再含有刀具半径补偿指令（G42/G42），补偿方向可指定左补偿或右补偿。 控制器：计算刀具路径时不考虑刀具因素，在加工切削时由机床控制器进行半径补偿，输出的NC 程序中含有刀具半径补偿指令。 磨损：系统将同时采用计算机与控制器补偿，且补偿方向相同。由计算机补偿计算的刀具半径为理想半径尺寸（未磨损），而由控制器补偿的半径则为刀具磨损量值（负值）。 两者磨损：系统将同时采用计算机与控制器补偿，但补偿方向相反，即当计算机左补偿时，控制器采用右补偿。 关：不补偿，刀具中心与工件轮廓重合。 ●补正方向

两个matlab实现最大熵法图像分割程序

%两个程序，亲测可用 clear all a=imread('moon.tif'); figure,imshow(a) count=imhist(a); [m,n]=size(a); N=m*n; L=256; count=count/N;%%每一个像素的分布概率 count for i=1:L if count(i)~=0 st=i-1; break; end end st for i=L:-1:1 if count(i)~=0 nd=i-1; break; end end nd f=count(st+1:nd+1); %f是每个灰度出现的概率 size(f) E=[]; for Th=st:nd-1 %%%设定初始分割阈值为Th av1=0; av2=0; Pth=sum(count(1:Th+1)); %%%第一类的平均相对熵为 for i=0:Th av1=av1-count(i+1)/Pth*log(count(i+1)/Pth+0.00001); end %%%第二类的平均相对熵为 for i=Th+1:L-1 av2=av2-count(i+1)/(1-Pth)*log(count(i+1)/(1-Pth)+0.00001); end E(Th-st+1)=av1+av2; end position=find(E==(max(E))); th=st+position-1

for i=1:m for j=1:n if a(i,j)>th a(i,j)=255; else a(i,j)=0; end end end figure,imshow(a); %%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%2-d 最大熵法(递推方法) %%%%%%%%%%% clear all; clc; tic a=imread('trial2_2.tiff'); figure,imshow(a); a0=double(a); [m,n]=size(a); h=1; a1=zeros(m,n); % 计算平均领域灰度的一维灰度直方图 for i=1:m for j=1:n for k=-h:h for w=-h:h; p=i+k; q=j+w; if (p<=0)|( p>m) p=i; end if (q<=0)|(q>n) q=j; end a1(i,j)=a0(p,q)+a1(i,j); end end a2(i,j)=uint8(1/9*a1(i,j)); end

图像分割方法综述matlab论文

图像分割方法综述 摘要：图像分割就是根据图像的某些特征或特征集合的相似性准则对图像进行分类，把图像空间分成若干个某些具有一致性属性的不重叠区域。它是图像分析和理解的基础，是计算机视觉领域中最困难的问题之一。图像分割的质量将直接影响着对图像的后续处理，所以图像分割被视为图像处理的瓶颈，具有十分重要的意义。人们很早就开始了对图像分割方法的研究，并且几十年来，这方面的研究从来没有间断过。到目前为止，已经有大量的关于图像分割的理论、技术、方法被人们相继提出并广泛应用。 关键字：图像分割；阈值；区域和边缘；交互式算法；纹理分割彩色图像分割 1.引言 图像分割是一项基于计算机技术的重要的图像分析和处理技术，从其产生至今，已经广泛的应用于各个领域，为人们的生产和生活中图像处理的水平提高做出了重大贡献。 2.国内外发展的状况 人工生命是一个快速发展的多学科交叉的研究领域，是计算机科学新的发展方向之一。目前，已经有科研人员尝试将人工生命应用到图像分割领域中。虽然目前使用人工生命进行图像分割的研究还比较少，但是这些相关研究成果表明将人工生命引入到图像分割中能获得有意义的成功，显示出了巨大的潜力。 在医学数据可视化方面，也有了许多硕果。如：医学图像如CT图像和MRI图像的三维重建、显示与分析处理；大脑生理形态分析，神经细胞中钙活性的可视化；计算机辅助外科手术模拟与计划等。其中值得一提的：如美国国家超级计算机应用中心利用远程的并列计算机资源，用体绘制技术实现了CT扫描三维数据的动态显示。其内容为显示一个狗心脏跳动周期的动态图像。 3.图像分割概述 人类感知外部世界的两大途径是听觉和视觉，尤其是视觉，因此图像信息是非常重要的一类信息。在一幅图像中，人们往往只对其中的某些目标感兴趣，这些目标通常占据一定的区域，并且在某些特性（如灰度、轮廓、颜色、纹理等）上和周围的图像有差别。这些特性差别可能非常明显，也可能很细微，以致人眼觉察不出来。计算机图像处理技术的发展，使得人们可以通过计算机来获取与处理图像信息。现在，图像处理技术已经成功应用于许多领域，其中，纸币识别、车牌识别、文字识别、指纹识别等已为大家所熟悉。 图像分割是指将一幅图像分解为若干互不交叠的、有意义的、具有相同性质的区域。好的图像分割应具有以下特征：（1）分割出来的各区域对某种性质（例如灰度、纹理）而言具有相似性，区域内部是连通的且没有过多小孔。（2）相邻区域对分割所依据的性质有明显的差异。（3）区域边界是明确的。 大多数图像分割方法只是部分满足上述特征。如果强调分割区域的同性质约束，则

图像处理--采用最大熵方法进行图像分割

数字图象处理课程设计 题目：采用最大熵方法进行图像分割 班级：电信121 学号：3120412014 姓名：吴向荣 指导老师：王栋 起止时间：2016.1.4~2016.1.8 西安理工大学

源代码： clear,clc image=imread('C:\Users\Administrator\Desktop\图像课设\3.jpg'); subplot(2,2,1);imshow(image);title('原始彩图') %% %灰度图 imagegray=rgb2gray(image); %彩色图转换为灰度图 subplot(2,2,2);imshow(imagegray);title('灰度图') %计算灰度直方图分布counts和x分别为返回直方图数据向量和相应的彩色向量count=imhist(imagegray); subplot(2,2,3);imhist(imagegray);title('灰度直方图') [m,n]=size(imagegray); imagegray=fun_maxgray(count,imagegray,m,n); subplot(2,2,4);imshow(imagegray);title('最大熵处理后的图') %% 彩色图 % r=image(:,:,1);countr=imhist(r);r=fun_maxgray(countr,r,m,n); % subplot(2,2,1);imshow(r); % g=image(:,:,2);countg=imhist(g);g=fun_maxgray(countg,g,m,n); % subplot(2,2,2);imshow(g); % b=image(:,:,3);countb=imhist(b);b=fun_maxgray(countb,b,m,n); % subplot(2,2,3);imshow(b); b=0; for z=1:3 figure titleName = strcat('第',num2str(z),'通道灰度直方图'); titleName1 = strcat('第',num2str(z),'通道最大熵处理后图'); a=image(:,:,z);subplot(1,2,1);imhist(a);title(titleName) countr=imhist(a);a=fun_maxgray(countr,a,m,n); subplot(1,2,2);imshow(a);title(titleName1) b=b+a; end figure,imshow(b);title('彩色各通道处理后叠加图') 最大熵方法进行图像分割的子函数： function sample=fun_maxgray(count,sample,m,n) countp=count/(m*n); %每一个像素的分布概率 E=[]; E1=0; E2=0;

图像分割阈值选取技术综述

图像分割阈值选取技术综述 中科院成都计算所刘平2004-2-26 摘要 图像分割是图像处理与计算机视觉领域低层次视觉中最为基础和重要地领域之一,它是对图像进行视觉分析和模式识别地基本前提．阈值法是一种传统地图像分割方法,因其实现简单、计算量小、性能较稳定而成为图像分割中最基本和应用最广泛地分割技术．已被应用于很多地领域.本文是在阅读大量国内外相关文献地基础上,对阈值分割技术稍做总结,分三个大类综述阈值选取方法,然后对阈值化算法地评估做简要介绍. 关键词 图像分割阈值选取全局阈值局部阈值直方图二值化 1．引言 所谓图像分割是指根据灰度、彩色、空间纹理、几何形状等特征把图像划分成若干个互不相交地区域,使得这些特征在同一区域内,表现出一致性或相似性,而在不同区域间表现出明显地不同[37]．简单地讲,就是在一幅图像中,把目标从背景中分离出来,以便于进一步处理.图像分割是图像处理与计算机视觉领域低层次视觉中最为基础和重要地领域之一,它是对图像进行视觉分析和模式识别地基本前提．同时它也是一个经典难题,到目前为止既不存在一种通用地图像分割方法,也不存在一种判断是否分割成功地客观标准. 阈值法是一种传统地图像分割方法,因其实现简单、计算量小、性能较稳定而成为图像分割中最基本和应用最广泛地分割技术．已被应用于很多地领域,例如,在红外技术应用中,红外无损检测中红外热图像地分割,红外成像跟踪系统中目标地分割；在遥感应用中,合成孔径雷达图像中目标地分割等；在医学应用中,血液细胞图像地分割,磁共振图像地分割；在农业项目应用中,水果品质无损检测过程中水果图像与背景地分割.在工业生产中,机器视觉运用于产品质量检测等等.在这些应用中,分割是对图像进一步分析、识别地前提,分割地准确性将直接影响后续任务地有效性,其中阈值地选取是图像阈值分割方法中地关键技术. 2．阈值分割地基本概念 图像阈值化分割是一种最常用,同时也是最简单地图像分割方法,它特别适用于目标和背景占据不同灰度级范围地图像[1].它不仅可以极大地压缩数据量,而且也大大简化了分析和处理步骤,因此在很多情况下,是进行图像分析、特征提取与模式识别之前地必要地图像预处理过程.图像阈值化地目地是要按照灰度级,对像素集合进行一个划分,得到地每个子集形成一个与现实景物相对应地区域,各个区域内部具有一致地属性,而相邻区域布局有这种一致属性.这样地划分可以通过从灰度级出发选取一个或多个阈值来实现. 阈值分割法是一种基于区域地图像分割技术,其基本原理是：通过设定不同地特征阈值,把图像像素点分为若干类．常用地特征包括：直接来自原始图像地灰度或彩色特征；由原始灰度或彩色值变换得到地特征．设原始图像为f(x,y>,按照一定地准则在f(x,y>中找到特征值T,将图像分割为两个部分,分割后地图像为 若取：b0=0<黑）,b1=1<白）,即为我们通常所说地图像二值化. <原始图像）<阈值分割后地二值化图像） 一般意义下,阈值运算可以看作是对图像中某点地灰度、该点地某种局部特性以及该点在图像中地位置地一种函数,这种阈值函数可记作 T(x,y,N(x,y>,f(x,y>> 式中,f(x,y>是点(x,y>地灰度值；N(x,y>是点(x,y>地局部邻域特性．根据对T地不同约束,可以得到3种不同类型地阈值[37],即 点相关地全局阈值T＝T(f(x,y>> (只与点地灰度值有关> 区域相关地全局阈值T＝T(N(x,y>,f(x,y>> (与点地灰度值和该点地局部邻域特征有关> 局部阈值或动态阈值T＝T(x,y,N(x,y>,f(x,y>> (与点地位置、该点地灰度值和该点邻域特征有关> 图像阈值化这个看似简单地问题,在过去地四十年里受到国内外学者地广泛关注,产生了数以百计地阈值选取方法[2-9],但是遗憾地是,如同其他图像分割算法一样,没有一个现有方法对各种各样地图像都能得到令人满意地结果,甚至也没有一个理论指导我们选择特定方法处理特定图像. 所有这些阈值化方法,根据使用地是图像地局部信息还是整体信息,可以分为上下文无关(non-

Mastercam挖槽加工刀具路径操作举例

Mastercam挖槽加工刀具路径操作举例 挖槽铣削用于产生一组刀具路径去切除一个封闭外形所包围的材料，或者一个铣平面，也可以粗切削一个槽。挖槽加工刀具路径由两组主要的参数来定义：挖槽参数和粗加工/精加工参数。下面接着上面的例子介绍挖槽加工刀具路径的生成。挖槽铣削刀具路径构建步骤： (1)Main menu→Toolpaths→Pocket→Solids，首先将如图j所示的Edges、Loop项设置为N，Faces项设置为Y。然后选择所加工零件的内部型腔底面轮廓，连续选择Done，系统弹出如图k所示挖槽对话框。 (2)设置Tool parameters项，由于该槽需要粗加工和精加工两道工序，首先生成粗加工刀具路径，故在此选择直径为15mm的端铣刀进行粗加工。 (3)设置Pocketing parameters项参数。各参数项的意义如下： 1)Machining direction栏 设置加工方向。铣削的方向可以有两种，顺铣和逆铣。顺铣指铣刀的旋转方向和工件与刀具的相对运动进给方向相同；逆铣指铣刀的旋转方向与刀具的进给方向相反。 2)Depth cuts 项 本项的参数大部分与轮廓铣削相同，只是增加了一项Use island depth一项，该项用于选择是否接受槽内的岛屿高

度对挖槽的影响，如果接受岛屿高度的影响，挖槽时会依岛屿的高度将岛屿和海的高度差部分挖掉；若关闭该选项，刀具路径绕过岛屿。 3)Facing 项 Facing对话框各参数的意义： ①overlap percentage：可以设置端面加工的刀具路径，重叠毛坯外部边界或岛屿的刀具路径的量，该选项是清除端面加工刀具路径的边，并用一个刀具直径的百分率来表示。该区域能自动计算重叠的量。也就是说刀具可以超出挖槽地边界扩大挖槽的范围。 ②overlap amount：可以设置端面加工刀具路径重叠毛坯外部边界或岛屿的量，该选项能清除端面加工刀具路径的边，并在XY轴作为一个距离计算，该区域等于重叠百分率乘以刀具直径。 ③Approach distance：该距离参数是确定从工件至第一次端面加工的起点的距离，它是输入点的延伸值。 ④Exit distance：退刀线的线长。 ⑤Stock about islands：可以在岛屿上表面留下设定余量。 4)remachining项 remachining项用于重新计算在粗加工刀具不能加工的毛坯面积，构建外形刀具路径去除留下的材料，留下的材料可根据以前的操作和刀具尺寸进行计算。 5)Open项 通过对Open项参数的设置可以忽略岛屿进行挖槽加工。 6)Advanced项 Advanced项对话框部分参数解释： = 1 \* GB3 ①Tolerance for remachining and constant overlap 使用螺旋下刀的方式加工或者做残料清角。公差值是由刀具的百分比运算得到，一个小的公差值可构建一个精密的刀具路径。残料加工时，一个较小公差可产生较大的加工面积，输入下面两个公差值的任一个：Percent for tool：设置公差是用刀具直径的指定百分率。 Tolerance：直接指定距离来设置公差。 = 2 \* GB3 ②Display stock for constant overlap spiral：选择该选项可以显示刀具切除的毛坯。 (4)选择roughing/finishing parameters对话框，得到如图m所示对话框。roughing/finishing parameters参数对话框部分参数解释： 1)rough：选择铣削图像中的一种方法，作挖槽铣削，每一种粗加工型式有图示说明。 = 1 \* GB3 ①Zigzag：双向切削，该方式产生一组来回的直线刀具路径来粗铣挖槽。刀具路径的方向是由粗切角

基于单调链的平面型腔行切刀具轨迹规划方法验证

18 本文将对基于单调链的平面型腔行切刀具轨迹生成算法进行实验，并通过实验对该种刀具轨迹规划算法生成的刀具轨迹与平面区域加工方法生成的刀具轨迹进行比较分析。 1　实验对象 实验中取一远红外线成像仪的盖子作为实验对 象。其实验模型如图1所示。 图1　实验模型 图2　XkN714立式数控床身铣床 2　刀具轨迹计算 在充分理解算法的基础上，以Matlab为工具，以红外线成像仪上盖为加工对象，算出该平面型腔的加工轨迹。 3　实验过程 3.1　实验条件 实验设备：采用XkN714立式数控床身铣床（见图2），主要参数见表1： 表1　机床主要参数 主轴最高转速 /r?min -1 最大进给速度/mm?min -1 工作台面/ mm 最大力矩/N?m 6000 1500 750×500 5.80 加工刀具：Ф6键铣刀。工件材料：铝。 3.2　NC程序编制 利用程序计算出刀具轨迹点后，将这些单独的点转化为刀具轨迹线。图3为平面区域加工方法生成的型腔行切轨迹，图4为基于单调链概念的平面型腔行切轨迹。从图中可看出平面区域加工方法生成的型腔行切轨迹产生了3次抬刀动作，而基于单调链概念的型腔行切轨迹在整个加工过程中没有产 生抬刀动作。 图3　平面区域加工方法生成的型腔行切轨迹 基于单调链的平面型腔行切刀具轨迹规划方法验证 杨春花 （云南机电职业技术学院机械工程系，云南 昆明 650203） 摘要： 基于单调链技术的型腔行切刀具轨迹的规划方法，特点在于用单调链的数目来抽象描述内外轮廓的多边形几何形状的复杂性，从而建立起抬刀次数与行切行距、内外轮廓多边形的几何形状，内外轮廓多边形的数目之间的具体关系式，并在此基础上，采用相应的算法规定，最大程度地减少了抬刀动作的次数。关键词： 数控加工；刀具轨迹；单调链；抬刀次数；行切行距；内外轮廓中图分类号： TG506 文献标识码：A 文章编号：1009-2374（2012）31-0018-03 2012年第31/34期（总第238/241期）NO.31/34.2012 （CumulativetyNO.238/241）

图像分割方法综述

图像分割方法综述 摘要：图像分割是计算计视觉研究中的经典难题，已成为图像理解领域关注的一个热点， 本文对近年来图像分割方法的研究现状与新进展进行了系统的阐述。同时也对图像分割未来的发展趋势进行了展望。 关键词：图像分割；区域生长；活动边缘；聚类分析；遗传算法 Abstract: Image segmentation is a classic problem in computer vision,and become a hot topic in the field of image understanding. the research actuality and new progress about image segmentation in recent years are stated in this paper. And discussed the development trend about the image segmentation. Key words: image segmentation; regional growing; active contour; clustering analysis genetic algorithm 1 引言 图像分割是图像分析的第一步，是计算机视觉的基础，是图像理解的重要组成部分，同时也是图像处理中最困难的问题之一。所谓图像分割是指根据灰度、彩色、空间纹理、几何形状等特征把图像划分成若干个互不相交的区域，使得这些特征在同一区域内表现出一致性或相似性，而在不同区域间表现出明显的不同。简单的说就是在一副图像中，把目标从背景中分离出来。对于灰度图像来说，区域内部的像素一般具有灰度相似性，而在区域的边界上一般具有灰度不连续性。 关于图像分割技术，由于问题本身的重要性和困难性，从20世纪70年代起图像分割问题就吸引了很多研究人员为之付出了巨大的努力。虽然到目前为止，还不存在一个通用的完美的图像分割的方法，但是对于图像分割的一般性规律则基本上已经达成的共识，已经产生了相当多的研究成果和方法。本文根据图像发展的历程，从传统的图像分割方法、结合特定工具的图像分割方法、基于人工智能的图像分割方法三个由低到高的阶段对图像分割进行全面的论述。 2 传统的图像分割方法 2.1 基于阀值的图像分割方法 阀值分割法是一种传统的图像分割方法，因其实现简单、计算量小、性能较稳定而成为图像分割中最基本和应用最广泛的分割技术。阀值分割法的基本原理是通过设定不同的特征阀值，把图像像素点分为具有不同灰度级的目标区域和背景区域的若干类。它特别适用于目标和背景占据不同灰度级范围的图，目前在图像处理领域被广泛应用，其中阀值的选取是图像阀值分割中的关键技术。 灰度阀值分割方法是一种最常用的并行区域技术，是图像分割中应用数量最多的一类。图像若只用目标和背景两大类，那么只需要选取一个阀值，此分割方法称为单阀值分割。单阀值分割实际上是输入图像f到输出图像g的如下变换：