ICP匹配7个步骤
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日常操作1、开机预热1) 检查Ar气是否足够(>2瓶)2) 打开抽风,检查风量3) 打开稳压电源开关,检查电源是否稳定,观察约1分钟4) 打开Ar气钢瓶的开关,调至0.6MPa, (开到最大,不能大于0.7MPa)5) 取下仪器左边的盖子,从左向右打开左下方的三个电源开关6) 盖上仪器左边的盖子, 打开电脑,待自检完成后,双击“Plasma Lab”图标,进入操作软件主窗口,单击Instrument →Tune,检查炬箱的三个参数:Major →Sampling Depth 采样浓度Minor →Horizontal水平→Vertical垂直不在两头,“▲”不为0或最大如果为0,则在”Configuration”中选择标准条件下的一个已经存储的条件,将其调出,此时以上位置应不为0.7) 检查软件上方的炬箱调谐位置,”LOAD和TUNE应不为0或255,如为0,则进入ADVANCED将其改为100,如为255则与工程师联系.8) 单击左上角的“ON”键→YES,启动真空系统,等待约0.5―4h不等,待“Analysis”的真空显示小于6×10-7mba时,可进行下一步操作。
2、制定分析方案1) 确定样品是否适合用ICP-MS分析固体样品≤0.01%液体样品≤1ppm(最好≤100ppb)2) 确定样品分解方法(溶样方法)尽量不用H2SO4和H3PO4如果用HF酸的话,一定要赶尽尽可能用HNO3或H2O2分解样品3) 配制工作曲线(混标)浓度之间相差5—10倍一般用2—3点标准中中包含内标.4) 样品准备:稀释到合适的倍数样品必须消解彻底,不能有混浊.样品的固体物含量≤0.1%样品当中包含内标3、编辑分析方法1) 分析软件(Plasma Lab)主窗口内容简介:1> 仪器的三种状态:Shutdown 完全关机状态(机械泵、分子泵全关)On↓↑OffVacuumn Ready 真空系统启动On↓↑OffOperate 完全操作状态(分析状态)2> 仪器显示的重要参数Neb:雾化气压力(工作状态时1.5—2.5bar)Fwd: ICP正向功率(工作时一般为1200-1300W)Ref: 反射功率(工作时一般≤10W)炬箱的调谐参数:Load和 Tune: 不能是0或255,否则有问题真空:EXP:两个锥之间的真空。
ICP的使用流程1. ICP备案申请流程•准备备案所需材料–身份证明–公司营业执照(如果是个人备案则不需要)–网站负责人身份证明–网站备案信息–授权委托书(如果是代理备案)–备案域名证书–签署备案承诺书•在工信部备案系统上填写备案申请–登录工信部备案管理系统–填写备案信息–上传身份证明和相关材料–填写备案承诺书–提交备案申请•备案审核–工信部备案中心审核备案申请–核对材料和信息的真实性–对备案网站进行访问测试•审核结果通知–收到备案审核结果通知–如果备案成功,会收到备案号和备案号通知书–如果备案审核有问题,需要及时修改并重新提交申请2. ICP备案相关注意事项•备案权限–备案申请必须由网站的实际控制者或授权代理人进行申请。
–个人备案只能备案个人网站,企业备案可以备案企业网站或个人网站。
•网站信息准确性–网站备案信息必须真实、准确、完整。
–网站域名、网站名称、备案主体等信息要与实际情况一致。
•禁止非法内容–备案网站不得含有违法、淫秽、恶俗、暴力等内容。
–网站备案主体没有资质或权限的不得涉及相关领域。
•及时更新备案信息–网站备案主体变更、网站信息变更等需要及时更新备案信息。
–如有变更需要重新备案申请。
3. ICP备案常见问题解答问:我是个人,可以备案企业网站吗?答:个人备案只能备案个人网站,企业备案可以备案企业网站或个人网站。
问:备案审核需要多长时间?答:备案审核需要根据工信部备案中心的情况而定,一般情况下会在15个工作日内完成审核。
问:备案成功后是否可以进行网站建设?答:备案成功后可以进行网站建设,但需要保证网站内容符合备案要求,不得含有违法、淫秽等内容。
问:备案失败是否可以再次申请?答:备案失败可以重新修改备案信息并再次申请,提交之前需要确保修改的信息准确无误。
4. ICP备案的重要性•合法合规运营–ICP备案是国家相关政策的要求,进行备案可以确保网站的合法合规运营。
•保护用户权益–ICP备案要求网站提供真实有效的联系信息,保护用户的合法权益。
icp操作流程ICP操作流程涉及多个关键步骤,确保网络内容的合规性和安全性。
以下是ICP操作流程的详细英文描述:The ICP (Internet Content Provider) registration process involves several crucial steps that aim to ensure the compliance and security of online content. Firstly, applicants need to gather the necessary documents, including business licenses, proof of corporate identity, and website domain ownership verification. Secondly, they must submit these documents to the designated authorities for review. Once the documents are approved, the applicant proceeds to the next stage, which involves filling out an online application form with detailed information about the website's content and operations. This form is then submitted for further evaluation. If the application is deemed compliant with relevant regulations, a certificate of ICP registration is issued, authorizing the website to operate legally within the country. The entire process is designed to ensure that only content that meets the standards of decency, legality, and national security is accessible online. ICP(互联网内容提供商)注册流程包含多个关键步骤,旨在确保网络内容的合规性和安全性。
两个点云相似度icp配准法
两个点云的相似度可以通过ICP(Iterative Closest Point)配准法来进行计算。
ICP是一种常用的点云配准算法,它通过迭代的方式寻找两个点云之间的最佳变换,使它们尽可能重合。
在ICP 算法中,首先需要选择一个初始的变换矩阵,然后通过匹配两个点云中的对应点,计算它们之间的最小距离,然后调整变换矩阵,使得这些距离最小化。
这个过程会迭代进行直到满足收敛条件。
在计算点云相似度时,ICP算法可以通过计算两个点云之间的最小距离来评估它们的相似度。
通过ICP配准后,可以得到一个变换矩阵,这个变换矩阵可以反映出两个点云之间的相对位置关系,从而可以评估它们的相似度。
另外,ICP算法还可以通过计算配准后的点云之间的特征匹配程度来评估它们的相似度。
这些特征可以是点云的形状、曲率、法向量等,通过比较这些特征的相似程度,可以评估点云的相似度。
此外,ICP算法还可以通过计算配准后的点云之间的误差来评估它们的相似度。
这个误差可以是点与点之间的距离误差,或者是点到平面的距离误差等,通过比较这些误差,可以评估点云的相似
度。
总的来说,ICP配准法可以通过计算变换矩阵、特征匹配程度和误差来评估两个点云的相似度,从而帮助我们理解它们之间的关系。
当然,在实际应用中,还需要考虑到数据的噪声、采样密度等因素,综合考虑多个指标来评估点云的相似度。
icp检测步骤范文ICP(婴幼儿配方奶粉登记认证),是指对生产婴幼儿配方奶粉的企业进行审核、认证,以确保其产品符合相关法规和标准要求。
ICP检测是这一过程中的重要环节,下面将详细介绍ICP检测的步骤。
第一步:资质审核在进行ICP检测前,首先需要对待检企业进行资质审核。
这包括企业的法人资格、注册资金、生产场所及设备、质量管理体系等方面的审核。
只有通过资质审核的企业才能进行ICP检测。
第二步:样品采集样品采集是ICP检测的关键步骤,对样品的采集过程需要严格控制,以确保样品的完整性和真实性。
样品应按照相关法规和标准要求进行采集,保证样品的代表性。
第三步:样品制备样品制备是将采集到的样品进行处理,以便进行后续的检测分析。
制备过程包括样品的粉碎、均匀混合等步骤,确保样品的可溶性和均一性。
第四步:ICP仪器分析ICP检测需要使用专用的仪器,即电感耦合等离子体发射光谱仪(ICP-OES)。
该仪器能够测量样品中微量元素的含量。
样品经过前处理后,注入ICP仪器中进行分析。
第五步:数据分析ICP仪器会生成一系列数据,包括样品中微量元素的浓度以及其他相关参数的测量结果。
这些数据需要经过专业人员的解读和分析,从而得出样品是否符合相关法规和标准的结论。
第六步:报告编制在ICP检测完成后,需要编制检测报告。
报告中应包含样品信息、检测结果、数据分析及结论等内容。
报告的编制需要遵循相关的规范和标准,确保报告的准确性和可靠性。
第七步:结果评审ICP检测报告需要进行内部评审,以确保结果的准确性和可靠性。
评审过程应包括对检测数据、分析方法、评估标准等方面的审核,以确保评审结果的科学性和合理性。
第八步:结果公示ICP检测报告的结果应进行公示,使消费者和监管机构能够了解产品的检测结果,并能够对产品的质量进行有效监督和管理。
第九步:监督管理ICP检测的最终目的是为了保护消费者的权益和维护市场秩序。
监督管理部门需要加强对婴幼儿配方奶粉企业的监管,确保其产品符合相关法规和标准的要求,从而保障消费者的健康和安全。
ICP-MS的前处理7大法宝(附应用案例)具体到ICP-MS分析的时候,前处理显得就更为重要了,因为它对基体的耐受性要比原子吸收、原子荧光等要差些。
合适的前处理方法不但能保证你的测试结果的准确性,也能减小分析对仪器造成的伤害,同时小析姐也会分享一个我们常见的实验作为案例分享。
下面介绍下一些无机分析的前处理方法。
如下图,这个分类是简单的归纳,有些可能互相包含,但是为了叙述方便暂且如此吧,高手轻拍!一、稀释法很多人可能会说这也叫前处理吗?没错,这是比较省时的前处理,但是如果你说它容易的话说明你确实还处于无机分析的初级阶段。
有的样品可不经复杂的预处理过程,如血清、组织液等本身为液体的样品,在测定其中的金属元素含量时,可用水、稀酸溶液、含表面活性剂(如Triton X-100)或有机溶剂(如正丁醇、乙酸乙酯)的水溶液简单稀释后测定。
二、酸提取用酸溶液直接从样品中提取待测成分,不需完全分解破坏有机物,只需将待测成分定量转移到溶液中,故所用试剂量比较少,处理过程简单,处理条件温和,空白值低且造成待测成分损失或污染的可能性小。
但需注意基体干扰和提取效率是否能达到分析要求。
三、矿物化法无机分析中应用较为广泛的方法,一般习惯叫消化法。
可分为干法和湿法两种。
这种方法基本上消灭了样品中的有机物,故曰矿物化。
因为绝大多数样品都是以有机物的形式存在的,消化的目的是用以破坏和分解样品本身的有机成分,使被检的无机离子分离出来。
湿法消化指在加热条件下,用氧化性强酸、或混合酸,破坏和分解有机物,适用于大多数样品。
常用的酸有硝酸、盐酸、高氯酸以及它们的混合,常用的混酸比例为硝酸+高氯酸=4+1或5+1,特殊行业会用到硫酸和氢氟酸。
但是干法消化对于一些低温元素是不适用的,如铅、镉、汞等,它们在高温下很容易损失。
即便是高温元素,有些也是不适用于干法的,如测定铁元素的时候,样品在灰化过程中铁很有可能转化成四氧化三铁,稀酸打不开,结果往往容易偏低。
ICP仪器的操作流程具体操作方法一.装配ICP仪器:1•同水循环仪器的连接:ICP主机上的in put接口对应水循环器上的out接口,另一ICP的out接口对应着水循环器上的in put接口,且水循环器上的out接口上要安装好水过滤器。
2•同氩气的连接:氩气的管子接到ICP主机上的Argon接口上,且氩气的气压通过减压装置来调节,一般控制在0.8 ba。
3. 同抽风机的连接:抽风机的两抽风管,前管吸收矩管放出的热量,后管吸收发生器放出的热量。
4. 同UPS的连接5. 废水箱的安装6. 雾化器,雾化室,矩管,泵软管的安装7.ICP同PC的接口,且Hardlock USB软件保护装置要插到PC的USB接口上8.ICP地线的连接二.建方法流程:方法信息的设置对元素线的选择测试条件的设置建空白,标准溶液设置输出格式1. 方法信息的设置:在measurement info 界面⑴.在界面下方的method data control 面板中,选择New,新建一个方法,并输入方法的名称和描述内容。
(2).设置参数:Nebulizer Type(雾化器的类型):有Crossflow(交叉雾化器)和Modi-licht e (理查得雾化器),本仪器使用Crossflow.Application(应用类型):针对不同的情况,有不同的选择,一般选择Nor malDefault Unit :对单位的设置No.of Measurements :测量次数一般为3次Data Tran sport :数据储存要求,“ No ne ”不储存,“ Regio nof in tere st”储存指定的分析谱线,“ Complete Spectrum ”储存所有的数据,一般选择Complete SpectrumMin Corr Coefficament :校正线性参数,一般为0。
996Default Displayname(默认的显示名称):一般选择Sample Name⑶.Preflush(预冲洗)的设置:Fast:快冲洗时间Fast step :冲洗档位Total :冲洗的总时间Normal step :正常冲洗的档位⑷.Samplelde ntificatio n 的设置:可新建weight质量,volum 体积,dilution稀释率等关于样品的参数2. 线选择:在Line Selection 界面⑴丄ineselection type(线类型):有Analytic(用于要分析的元素),Referenee line(内标谱线线),Monitor line(稳定线,一般选择的是氩线)(2).元素表中的元素线的选择:对于要分析的元素,单击这个元素,可从右边的下表中选择其中一个光强度不同的元素线,一般选择受其它元素干扰最少的线。
经典的ICP 匹配算法有如下7个步骤:(1) 根据待匹配点集P={P1,P2,...,Pn 的点坐标,在模板数据点集S={S1,S2,...,Sn}中搜索相应最近点的点集Q={q1,q2,...,qn}.ICP 算法假设待匹配的两组扫描数据点是完全重叠的,由于激光测距仪所测数据离散的特性,对应点之间没有十分严格的真正匹配。
为了增加有效点的重叠部分,并且缩短计算时间,选取激光测距仪扫描一轮所测数据的正前方120度范围的数据点作为待匹配数据的点集P 。
根据待匹配数据点集P 中的数据点pi 去搜索模板点集S 中与该点最近的一点保存为qi 。
如图3.1所示图3.3 邻近点的搜索两点间的距离平方和为dis 。
公式如下22dis (x x )(y y )sj pi sj pi =-+-(4.1)其中,j 遍历整个点集S ,通过不断比较,找到距离最近的点,根据该点序列号保存该点集Q 中,记为qi(2) 算两个点集P 、Q 的重心位置坐标,并进行点集中心化生成新的点集。
两个数据点集P 、Q 的重心坐标(,)、m(,)d x y x y 公式如下:1nk kx x n==∑(4.2)1nk ky y n==∑(4.3)其中,k 为数据点集中的当前点序号,n 为数据点集总数。
并将点集中的所有数据点扣除重心点坐标生成新的点集D 、M 。
(3) 由新的点集计算协方差矩阵,并求解由它组成的一个四元数矩阵的最大特征值及其最大特征向量。
新点集的协方差矩阵为:111110Cov 000nnDk MkDk Mkk k xxxy xz n nnyxyy yz Dk MkDk Mk k k kzxzyzz x x x y S S S D M S S S y x y y SS S =====⎛⎫⎪⎛⎫ ⎪⎪ ⎪=== ⎪ ⎪ ⎪ ⎪ ⎪ ⎪⎝⎭ ⎪⎝⎭∑∑∑∑∑ (4.4) 之后再按如下定义一个矩阵A 和T 。
123456789T a a a A a a a Cov Cov a a a ⎛⎫⎪==- ⎪ ⎪⎝⎭(4.5) 123456789()sI T t t t T t t t Cov Cov t t t ⎛⎫ ⎪==+- ⎪ ⎪⎝⎭(4.6) 其中I 为3*3矩阵,s 为S xx +S yy +S zz 。
icp算法配准原理ICP(Iterative Closest Point)算法是一种基于迭代优化的点云配准算法。
它是一种非刚性的匹配方法,适用于对两个或更多点云进行精准的配准。
在机器人应用、三维建模、机器视觉等领域得到了广泛的应用和研究。
ICP算法的核心是找到两个点云之间的最小距离,以此确定两个点云之间最优的转换关系。
在点云匹配过程中,每个点都被视为一个独立的空间位置,并且所有点共同构成了一个高维度的向量空间,ICP算法利用这一特性来求解点云之间的转换关系。
ICP的迭代过程包括以下几个步骤:1. 特征提取:首先需要从两个点云中提取特征点。
相机拍摄的点云数据通常会包含大量的无用点,为了提高匹配速度和精度,需要提取出代表性的特征点。
2. 初始匹配:在特征点提取之后,需要对两个点云进行粗略的配准。
一般情况下,可以通过最近邻搜索或KD-Tree等方法来找到两个点云中距离最近的点对,建立初步的对应关系。
3. 数据过滤:由于点云数据中存在着噪声和杂点,这些点对于精确匹配来说往往是干扰项。
因此,需要对两个点云数据进行去噪和滤波处理。
4. 构建误差函数:ICP算法的核心是将点云配准问题转化为最小化误差函数的问题。
通常将两个点云中的每个点看作一个变量,通过计算它们之间的欧几里得距离得到一个误差值。
这个误差值就是点云之间的配准误差。
5. 迭代优化:ICP算法采用迭代优化策略来求解误差函数的最优解。
在每次迭代中,通过最小二乘法寻找最优的旋转矩阵和平移向量,使得对应点之间的距离误差最小化。
6. 收敛判断:ICP算法是一种基于迭代优化的算法,需要根据特定的停止标准来终止迭代过程。
常见的停止标准包括迭代次数、优化误差、旋转矩阵和平移向量的变化程度等。
7. 变换矩阵作用:当ICP算法求解出最优的旋转矩阵和平移向量之后,需要将其作用于一个点云中的所有点,从而将该点云与另一个点云对齐。
ICP算法的优点在于它具有高精度、高效性、易于实现和可扩展性等特点。
ICP匹配定位算法学习记录
icp 算法原理是:
选取⽬标点云P和源点云Q,按照⼀定的约束条件,找到最邻近点(pi,qi),然后计算出最优R和t(旋转和平移),使得误差函数最⼩,误差函数E(R,t):
基本算法流程:
1、在⽬标点云P中选取点集pi。
2、在源点云Q中选取对应的点集qi,使得||qi-pi||==min,也就是距离最⼩,这⾥的距离为欧⽒距离。
3、计算旋转R和t,使得误差函数最⼩。
4、此时经过步骤3的R旋转和t平移后得到新的点集pi`,pi`=Rpi+t
5、计算pi`到点集qi的平均距离d。
6、如果d⼩于预设的阈值或者超过了迭代的次数,则停⽌,否则跳到步骤2,直到满⾜收敛条件。
算法重点问题:
1,原始点集的采集⽅法:
1)均匀采样、
2)随机采样
3)法⽮采样
2,确定对应的点集⽅法:
1)点到点
2)点到投影
3)点到⾯
3,计算变化矩阵:
1)四元素法
2)svd奇异值法
欧式距离:
1、⼆维:
2、三维。
icp匹配原理ICP备案是中国互联网的必要程序,它通常用于注册公司的网站,以便在服务器上托管内容。
但是,ICP备案的申请并非易事,申请者需要严格的审核过程。
其中“ICP匹配原理”是备案中一个重要而复杂的步骤。
一、域名备案ICP备案的第一步是域名备案。
在申请备案之前,申请人需要向工信部提交一个没有备案的域名。
该域名必须是真实有效,并且被注册了。
为了防止恶意情况出现,工信部还要求申请人必须是该域名的拥有者或管理者,并且必须提供真实、有效的身份证明和企业证明文件。
二、申请备案:ICP匹配原理的第二个环节是申请备案。
在提交ICP备案申请之前,申请人必须提供真实、有效的身份证明和企业证明文件。
同时,要提供网站服务器的详细信息,并确保该服务器在中国范围内进行托管。
这包括提供服务器相关的物理地址、城市、厂商名称、服务器机型、CPU型号、内存容量和硬盘容量等详细信息。
三、ICP号申请:用于备案的网站还需要一个唯一的ICP号,这是由网信局授予的。
在ICP备案申请被批准之前,每个网站只能有一个ICP号。
因此,在申请ICP号之前,申请人必须确保已经按照工信部制定的规定提交了完整的备案申请。
四、审核:ICP备案的最后一步是审核。
在此步骤中,工信部会对备案申请进行严格的审查,并确保申请人已提交所有必需的文件和信息。
审核员还会检查服务器所在位置以及备案信息中的联系信息是否真实有效。
如果所有的信息都被证明有效,备案申请就会被批准。
总而言之,“ICP匹配原理”是ICP备案过程中的核心步骤之一。
备案申请人必须提供真实、准确和有效的信息,确保备案申请能得到批准。
同时,申请人还需关注备案规则和标准,按要求提交相关文件和信息。
只有这样,备案才能最终通过审核。
icp点云匹配公式
ICP(Iterative Closest Point)算法主要用于点云匹配,以下是其主要步骤和公式:
1. 找到最佳匹配点对。
为了衡量两个点的相似度,可以使用欧氏距离作为指标,其公式为:
$$d=\sqrt{(x_2-x_1)^2+(y_2-y_1)^2+(z_2-z_1)^2}$$
其中,(xi, yi, zi)表示点Pi的坐标,(xj, yj, zj)表示点Qj的坐标。
2. 计算最佳刚体变换。
找到最佳匹配点对后,可以计算最佳的刚体变换,即旋转矩阵R和平移向量t,公式如下:
$$R\ast,t\ast=argminR,t\sum_{i=1}^{Ps}Pspti−(R⋅psi+t)^2$$
psi和pti是原点云Ps(source)和目标点云Pt(target)中的对应点。
以上是ICP算法的简单介绍,如需了解更多信息,建议查阅相关书籍或咨询专业人士。
icp配准的点到面方法(原创版2篇)目录(篇1)1.ICP 配准的概念与原理2.点到面方法的概述3.ICP 配准的点到面方法的具体步骤4.ICP 配准的点到面方法的优缺点5.总结正文(篇1)一、ICP 配准的概念与原理ICP(Iterative Closest Point)配准是一种广泛应用于三维重建、机器人导航和虚拟现实等领域的算法,主要通过迭代计算两个点集中最接近的点对,达到对齐两个点云数据的目的。
ICP 配准的核心思想是基于点云数据的距离最小化,其原理可以简单概括为:给定源点云数据和目标点云数据,计算两个点集中对应点的距离,通过迭代计算,使得源点云数据与目标点云数据的距离最小。
二、点到面方法的概述点到面方法是一种基于局部特征的配准方法,其基本思想是将源点云数据中的每个点与目标点云数据中的所有面进行匹配,从而找到最优的配准结果。
点到面方法在 ICP 配准中具有较高的计算效率,适用于大规模点云数据的配准。
三、ICP 配准的点到面方法的具体步骤1.预处理:对源点云数据和目标点云数据进行预处理,包括去除噪声、采样等操作,以提高配准精度。
2.特征提取:对预处理后的点云数据进行特征提取,生成点云数据的局部特征表示。
常用的特征提取方法有法向量、高斯分布等。
3.点到面匹配:根据源点云数据的局部特征,在目标点云数据中寻找与之匹配的面。
匹配过程中,可以通过计算点与面的距离,筛选出最有可能的匹配面。
4.迭代优化:根据点到面匹配的结果,计算源点云数据与目标点云数据之间的变换矩阵,并根据迭代终止条件,决定是否继续迭代。
迭代过程中,可以通过增加迭代次数、减小变换矩阵的更新范围等策略,提高配准精度。
5.结果输出:得到最终的配准结果,包括源点云数据与目标点云数据之间的变换矩阵和残差等信息。
四、ICP 配准的点到面方法的优缺点优点:1.计算效率高:点到面方法基于局部特征,可以显著降低计算复杂度,提高配准速度。
2.鲁棒性强:点到面方法对点云数据的噪声和局部结构变化具有较好的容错性,可以在一定程度上提高配准精度。
2d 点到线的 icp算法
ICP(Iterative Closest Point)算法是一种用于将两个点云或者曲面进行配准的算法,它可以用于2D点到线的配准。
ICP算法的基本思想是通过迭代的方式不断优化一个点云到另一个点云的匹配关系,直到达到最优的配准效果。
在2D点到线的ICP算法中,首先需要有两组数据,一组是点云数据,另一组是线数据。
算法的第一步是初始化变换矩阵,通常是一个单位矩阵或者一个粗略的估计值。
然后,ICP算法通过计算点云中每个点到线的最近点的距离,并将这些距离最小化来调整变换矩阵,使得点云与线的匹配关系得到改善。
这个过程通过迭代来进行,直到达到收敛条件为止。
在每次迭代中,ICP算法通过最小化点云中每个点到线的最近点的距离来更新变换矩阵,这通常使用最小二乘法来实现。
ICP算法还可以使用不同的策略来加速收敛,例如采用不同的距离度量或者引入权重等。
另外,ICP算法还有一些变种,例如非刚性ICP(Non-Rigid ICP)用于处理非刚性变形的配准问题,以及多尺度ICP(Multi-
Scale ICP)用于处理尺度不同的数据的配准问题。
总的来说,2D点到线的ICP算法通过迭代优化点云到线的匹配关系,是一种常用的配准算法,可以在机器视觉、三维重建等领域发挥重要作用。
matlab中的icp配准算法-回复Matlab中的ICP配准算法引言:在计算机视觉和三维重建的领域中,三维点云配准是一个常见而重要的任务。
它的目标是找到两个或多个点云之间最优的刚体变换,以使得它们在空间中的位置最接近或重合。
ICP(Iterative Closest Point)算法是一种常用的点云配准算法,它在配准过程中迭代地最小化给定两个点云之间的误差。
本文将介绍如何使用Matlab中的ICP配准算法,以及如何根据ICP的步骤和原理来实现这个过程。
一、ICP算法的原理ICP算法的原理非常直观:给定两个点云A和B,我们首先随机选择一个参考点云,然后在每一次迭代中,通过找到对应点对来计算两个点云之间的刚体变换。
通过迭代的方式,我们不断优化刚体变换,直到达到预设的停止条件。
具体而言,ICP算法的步骤如下:1. 选择一个参考点云A和一个待配准点云B。
2. 计算A和B之间的点对对应关系。
常见的方法包括最近点匹配和最佳尺度恢复。
3. 在计算对应点对之后,通过应用最小二乘法或SVD分解来计算AB之间的刚体变换。
这个变换包括平移、旋转和缩放。
4. 将B点云应用到变换矩阵中,得到变换后的B'点云。
5. 重复步骤2-4,直到达到预设的停止条件。
常见的停止条件包括最大迭代次数、点对之间的平均误差或变换矩阵的收敛程度。
二、使用Matlab实现ICP算法在Matlab中,ICP配准算法可以使用PointCloudRegistration和PointToPlaneRegistration这两个函数来实现。
下面是一个基本的ICP配准代码示例:matlab加载点云数据load('PointCloudA.mat');load('PointCloudB.mat');设置ICP参数param = registration.icp;设置最大迭代次数param.MaximumIterations = 100;设置迭代终止的条件param.Tolerance = 1e-6;执行ICP配准[tform,PCB_registered] = pcregistericp(pointCloudB, pointCloudA, param);可视化结果figure;pcshow(PCB_registered);title('ICP Registration Result');在上面的示例中,我们先加载了两个点云数据文件PointCloudA和PointCloudB,然后设置了ICP的参数,如最大迭代次数和迭代终止的条件。
icp光谱仪正确的操作步骤icp光谱仪是一种常用的分析仪器,在多个领域中都有一定的应用。
用户在使用icp光谱仪时对于正确的操作步骤是需要掌握的,如果步骤错误就会造成icp光谱仪无法正常使用。
今天简单介绍一下icp光谱仪正确操作步骤。
1 开机顺序实验室总电源→氩气→冷却水→抽风机→仪器主机→进样泵→电脑→smart analyzer vision工作站2 方法编辑点击smart analyzer vision工作站左边工具箱中的method按钮进入方法编辑窗口,点击new method,输入方法名,ok↓确定。
点击在工具栏上的方法项目下单或前后方向按钮编辑测量方法:方法信息(method infos):选择方法类型、单位、测量次数、数据保存方式、设定相关系数的大小要求、输入样品名称、设定预冲洗时间,可输入有关注释内容。
分析元素和波长(line selection):在元素周期表中双击要检测的元素,设定分析线的类型和波长,如果是reference line方式,还可编辑扣背景公式。
测量条件(measure condition):设定等离子体发生器的参数,矩管位置的设置,测量时间一般为standard。
分析线的定义(line definition):做定量分析时,必须先做分析线的定义。
在测量一个标样后,定义谱线的峰高、背景、积分范围等相关参数。
或调入已保存的光谱图定义以上参数。
标准样品表(standards):点击system/global database/global standards,设置标准样品的相关信息,再点击add,将标准样品信息加入到方法中。
回归(regression):在此查看回归曲线的相关参数,改变回归曲线的类型和计算处理;有标准系列、干扰元素、数学设置等相关参数。
标准化(standardization):为了克服仪器参数漂移影响,重新测量一个高浓度和低浓度的标样,对标准系列的数据进行标准化处理。
ICP 操作流程及注意事项1.打开氩气确认氩气充足,气路连接完好,纯度要求忍,输出压力550— 825Kpa (80- 120psig),当气瓶总压力小于 2Mpa 时,需考虑更换。
2.打开空压机确认放气阀门关闭,可待空压机充满气后打开出气阀门,确认输出压力 550—825Kpa (80—120psig),定期清理过滤器中的水。
注意:一定要没有空气压力时才可打开过滤器,以免发生危险。
3.打开冷却水循环机检查水位,确认设定温度(通常设为 20度),确认输出压力310— 550Kpa (45— 80psig),半年更换一次冷却液。
4.打开 ICP 主机电源5.打开 Winlab32 操作软件确认发生器和光谱仪均联机正常后,方可使用。
6.安装蠕动泵管检查泵管,当有扁平点出现时,应替换泵管。
黑色卡头为进样管,红色卡头为排液管,并注意蠕动泵为顺时针旋转,点击点炬界面Pump,确认进样排液顺畅。
7.打开抽风,点炬8.初始化光学系统待点炬十五分钟左右后,进行初始化光学系统,该过程需 3~4分钟,完成后确认其数值在±50之间。
注:当清洗完进样系统和炬管组件时,需进行对准观测位(轴向和径向) ,吸入 1ppm Mn 溶液。
当有错误提示时,切勿保存,并检查进样系统和进样情况。
9.打开测试方法,编辑样品信息10.分析测试11.分析完成后,在等离子体点燃的状态下,清洗 5 分钟,无机样品分析后用去离子水洗或者先用 3% 的硝酸洗,再用去离子水洗。
12.关闭等离子体,排空积液,松开蠕动泵卡夹。
13.先退出软件,再关闭 ICP 主机电源。
14.关闭抽风,循环冷却水,空压机,氩气。
每天测试完成后,排空空压机内气体。
经典的ICP 匹配算法有如下7个步骤:
(1) 根据待匹配点集P={P1,P2,...,Pn 的点坐标,在模板数据点集S={S1,S2,...,Sn}中搜索相应最近点的点集Q={q1,q2,...,qn}.ICP 算法假设待匹配的两组扫描数据点是完全重叠的,由于激光测距仪所测数据离散的特性,对应点之间没有十分严格的真正匹配。
为了增加有效点的重叠部分,并且缩短计算时间,选取激光测距仪扫描一轮所测数据的正前方120度范围的数据点作为待匹配数据的点集P 。
根据待匹配数据点集P 中的数据点pi 去搜索模板点集S 中与该点最近的一点保存为qi 。
如图3.1所示
图3.3 邻近点的搜索
两点间的距离平方和为dis 。
公式如下
22dis (x x )(y y )sj pi sj pi =-+-(4.1)
其中,j 遍历整个点集S ,通过不断比较,找到距离最近的点,根据该点序列号保存该点集Q 中,记为qi
(2) 算两个点集P 、Q 的重心位置坐标,并进行点集中心化生成新的点集。
两个数据点集P 、Q 的重心坐标(,)、m(,)d x y x y 公式如下:
1
n
k k
x x n
==
∑(4.2)
1
n
k k
y y n
==
∑(4.3)
其中,k 为数据点集中的当前点序号,n 为数据点集总数。
并将点集中的所有数据点扣除重心点坐标生成新的点集D 、M 。
(3) 由新的点集计算协方差矩阵,并求解由它组成的一个四元数矩阵的最大特征值及其最大特征向量。
新点集的协方差矩阵为:
1
1111
0Cov 00
0n
n
Dk Mk
Dk Mk
k k xx
xy xz n n
n
yx
yy yz Dk Mk
Dk Mk k k k
zx
zy
zz x x x y S S S D M S S S y x y y S
S S =====⎛⎫
⎪⎛⎫ ⎪
⎪ ⎪
=== ⎪ ⎪ ⎪ ⎪ ⎪ ⎪⎝⎭ ⎪⎝
⎭
∑∑∑∑∑ (4.4) 之后再按如下定义一个矩阵A 和T 。
1234
56789T a a a A a a a Cov Cov a a a ⎛⎫
⎪
==- ⎪ ⎪⎝⎭
(4.5) 1234
567
8
9()sI T t t t T t t t Cov Cov t t t ⎛⎫ ⎪
==+- ⎪ ⎪⎝⎭
(4.6) 其中I 为3*3矩阵,s 为S xx +S yy +S zz 。
然后定义四元素矩阵,如下:
6726
12374562
789s
a a a a t t t B a t t t a t t t ⎛⎫ ⎪
⎪
=
⎪ ⎪ ⎪⎝⎭
(4.7)
最后就是求解旋转矩阵,找到四元数矩阵对应的最大特征值和对应的特征向量[f 0,f 1,f 2,f 3]。
(4) 由于最大特征向量等价于残差平方和最小时的旋转四元数,将四元数转换为旋转矩阵R 。
2222012312031302222212030123230122221302230101232(f f f f )2(f f f f )2(f f f f )2(f f f f )2(f f f f )2(f f f f )f f f f R f f f f f f f f ⎡⎤+----⎢⎥=+-+--⎢⎥⎢⎥-+--+⎢⎥⎣⎦
(4.8)
(5) 在旋转矩阵R 被确定后,由平移向量T 仅仅是两个点集的重心差异,可以通过两个坐标系中的重心点和旋转矩阵确定。
我们将两个重心坐标写成向量形式,分别为:
d (,,0),(,,0)d d m m x y m x y ==
则平移向量T 的计算公式下:
(R )T m d =- (4.9)
(6) 将待匹配数据点集P 按照计算的旋转矩阵R 和平移矩阵T 变换后形成新的点集P,通过新的点集P 与模板的邻近点集Q 计算所有对应数据点距离平方和值除以数据点总数的值I 作为迭代判断数值。
2
1
1
n
i i i
I q R p T n
==
--∑
(4.10)
式中,n 为数据点集总数,i q
为为模板的邻近点集坐标向量,i p
为待匹配数据点集的坐标向量。
(7) 迭代判断数值I 小于阈值时,ICP 配准算法就停止迭代,否则重复(1)至(6)步。