Geomagic Control X 2017基础教程
3D数据检测软件教学教程，可以帮助使用人员更加快速掌握软件使用基础教程本教程的目的是让你基础的了解在 Geomagic Control X的检查过程.通过程序的教程,你将学会Geomagic Control X的基本使用方法基本的检查过程在本次课程中,你将学到如何导入参考和测试数据并把它们对齐到一起.在检査数据的3D比较和添加比较点之后你将学会如何输出结果报告127GNi. 43503H22.32244614的Pe,料动什dP长359,系1阳A17atinsti检查GD&T在本次课程中,你将学会如何在模型上测量2D和3DGD&T(几何尺寸和公差PMI界面在本次课程中,你将学会如何通过使用PM面向导,导入其他CAD程序已定义PM的参考数据.并检查参考和测试数据之间的偏差.系统检查过程在本次课程中,你将学会如何打开一个含有GD&T测量的 Geomagic Control x项目文件除了现有的测量,你还将检查轮廓偏差,2DGD&T,和2D比较.伞2叫钣金检查过程在本次课程中,你将学会如何检査钣金数据.你将使用RPS对齐方法来对齐数据.多个2D比较命令将用来检查参考和测试数据0≠2aRLES0使用面片数据作为基准数据在本次课程中,你将学会如何使用面片对象作为参考数据,并在检査3DGD&T和面片对象的偏差Gd Dist0:1556D4t:0.141Gaa Dist=0.09b2Gs02590.1237Gap Distt Gap Dist,0:15034第一章.基本的检查过程概要本次练习包括什么?步骤介绍结果导入参考和测试数据使用初始对齐命令对齐数据2使用初始对齐工具对齐参考和测试数据添加3D比较特征3使用3D比较工具分析模型的整体偏差.添加2D比较特征4Ltr使用2D比较工具分析模型的断面偏差.添加比较点理三5分析模型上特定位置的偏差.日但生成报告6将分析结果生成报告■步骤1:导入参考和测试数据在步骤1中,将导入参考数据和测试数据并利用数据创建一个检测项目导入参考数据在模型管理器中选择其中一个结果数据标签把它设置成激活标签.2.在初始选项卡中,导入组下,点击导入或者选择菜单>文件>导入3.从下面的路径浏览这个文件 Reference Data. CXProj然后点击仅导入/Sample/Basic/Basic Inspection Process「导入文件4.一个CAD对象将在模型视图中显示并自动设置成参考数据.二、导入测试数据.在初始选项卡中,导入组下,点击导入或者选择菜单>文件>导入2.从下面的路径浏览这个文件 Measured Data. CXProj然后点击仅导入/Sample/ Basic/Basic Inspection Process「导入文件3.一个面片对象将在模型视图中显示并自动设置成测试数据.步骤2:使用初始对齐命令对齐数据在步骤2中,初始对齐工具将用于对齐测试数据和参考数据初始对齐工具可以智能的把测试数据移动到参考数据合适的位置上初始对齐1.在初始选项卡中对齐组下,点击初始对齐,或者选择菜单>插入>对齐>初始对齐侣亮显命令运行命令注释:此工具也可以从上下文菜单中访问.在模型视图中任意位置点击右键然后在上下文菜单中点击对齐工具.查看"上下文菜单"在 Geomagic Contro/X的帮助说明来获取更多信息d Frit Annotation styleselection modeL: All-FacesShift+AnItt: NSE nverseshiit-2.取消选择利用特征识别提高对齐精度选项.7 Initial Alignment√xEnhance Alignment Accuracy with Feature recognition注释:如果勾选利用特征识别提高对齐精度选项,程序将分析和比较参考和测试数据之间的特征形状然后移动测试数据到两个数据间的最小偏差处3.点击OKM4.检查测试数据是否已经对齐到参考数据上步骤3:添加3D比较特征在步骤3中,3D比较工具将用于计算和显示参考和测试数据之问的整体偏差、添加3D比较1.在初始选项卡中,比较组下,点击3D比较,或者选择菜单>插入>比较>3D比较亮显命令运行命令2.第一步,选择类型选项作为方法并选择贔短选项作为投影方冋.这种方法计算参考数据和测量数据之间的最小距离3 D Compare+√x7 Calculation OptionSampling Ratio% 7MethodO ShapeTHicknessProjection DirectionShortestO Along NormalCustomMax Deviation Auto ob More Options3.点击下一阶段进入下一步.测量数据将自动隐藏因此你可以清楚的看见色图注释:如果需要可以在模型管理器中点击参考数据后面的眼睛图标◎,使测量数据可见Model ManagerInsul bald回 Reference(o Feference DataReferenc是Eata电 Constructed GeometryMeasuredMeasured dataMeasured cata电 Cor structed Geometryv 99 AliyrinmenIlsa Initial AlignmentE Pairing Map3D Compare争3DGD&5f Cross Sectioned Probe Sequence回 Custom vievA Measurement4.检査预览.蓝色的区域表示测量数据在参考数据的下面或者后面,黄色到红色表示测量数据在参考数据的上面5.使用偏差标签下面的选择选项并在体上面选择若干点来査看特定位置的偏差值.每个点位置和偏差的注释将会显示Reference Pos. Measured PosGen vec.Check00008s000217024216829一0,18130113Reference Pos, Measured Pos, Gap vec:Cheel170,00o00000a85,00014.02301428210.24910,916.点击OK√完成命令二、隐藏3D比较在模型管理器中分析下点击3D比较后面的眼睛图标◎,使3D比较的结果在模型视图中不可见.步骤4:添加2D比较特征在步骤4中,2D比较工具将用于计算和显示参考和测试数据之间的断面偏差.你可以在模型上剪切一个平面断面来添加2D比较特征并测量参考和测试数据在断面上的缝隙一、添加2D比较1.在初始选项卡中,比较组下,点击2D比较或者选择菜单>插入>比较>2D比较亮显命令运行命令2.在第一阶段中,你将定义截面平面的位置和计算方法.选择偏移方法并选择一个平面作为基准平面PLane3.点击反转方向来反转切断面的方向4.在偏移距离的输入框中输入3mm来设置所选面的偏移距离.2 D Compare Q→√xv Set section planeO OffsetO RotationO Along CurveBase planeFace 4OffsetDistance[3m⑧D Multiple Cutting Planev Calculation OptionProjection DirectionShortest
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SIFT算法详解及应用(讲的很详细)
SIFT算法入门时看的一篇文章，SIFT算法详解及应用(讲的很详细)SIFT简介SIFTScale Invariant Feature Transform传统的特征提取方法成像匹配的核心问题是将同一目标在不同时间、不同分辨率、不同光照、不同位姿情况下所成的像相对应。传统的匹配算法往往是直接提取角点或边缘,对环境的适应能力较差,急需提出一种鲁棒性强、能够适应不同光照、不同位姿等情况下能够有效识别目标的方法。己0]/3/己7彐SIFT简介SIFTScale Invariant Feature TransformSIFT提出的目的和意义分1999年 British columbia大学大卫.劳伊( David g.Lowe)教授总结了现有的基于不变量技术的特征检测方法,并正式提出了一种基于尺度空间的、对图像缩放、旋转甚至仿射变换保持不变性的图像局部特征描述算子一SIFT(尺度不变特征变换),这种算法在2004年被加以完善己0]/3/己7SIFT简介SIFTScale Invariant Feature Transform将一幅图像映射(变换)为一个局部特征向量集;特征向量具有平移、缩放、旋转不变性,同时对光照变化、仿射及投影变换也有一定不变性。己0]/3/己7SIFT简介SIFTScale Invariant Feature TransformSIFT算法特点SIFT特征是图像的局部特征,其对旋转、尺度缩放、亮度变化保持不变性,对视角变化、仿射变换、噪声也保持一定程度的稳定性。独特性( Distinctiveness)好,信息量丰富,适用于在海量特征数据库中进行快速、准确的匹配。多量性,即使少数的几个物体也可以产生大量SIFT特征向量。经过优化的SIFT算法可满足一定的速度需求。可扩展性,可以很方便的与其他形式的特征向量进行联合。己0]/3/己7SIFT简介SIFTScale Invariant Feature TransformSIFT算法可以解决的问题目标的自身状态、场景所处的环境和成像器材的成像特性等因素影响图像配准/目标识别跟踪的性能。而SIFT算法在一定程度上可解决:目标的旋转、缩放、平移(RST)图像仿射/投影变换(视点 viewpoint)光照影响(111 amination)目标遮挡( occlusion)杂物场景(c1 utter)噪声己0]/3/己7SIFT算法实现细节SIFTScale Invariant Feature TransformSIFT算法实现步骤简述SIFT算法的实质可以归为在不同尺度空间上查找特征点(关键点)的问题。原图像特征点特征点目标的特检测描述征点集特征点匹匹配点矫配正目标图像特征点特征点目标的特检测描述征点集SIFT算法实现物体识别主要有三大工序,1、提取关键点;2、对关键点附加详细的信息(局部特征)也就是所谓的描述器;3、通过两方特征点(附带上特征向量的关键点)的两两比较找出相互匹配的若干对特征点,也就建立了景物间的对应关系。SIFT算法实现细节SIFTScale Invariant Feature TransformSIFT算法实现步骤关键点检测己。关键点描述彐·关键点匹配4·消除错配点己0]/3/己7关键点检测的相关概念SFTiant Feature Transfor1.哪些点是SIFT中要查找的关键点(特征点)?这些点是一些十分突出的点不会因光照条件的改变而消失,比如角点边缘点、暗区域的亮点以及亮区域的暗点,既然两幅图像中有相同的景物,那么使用某种方法分别提取各自的稳定点,这些点之间会有相互对应的匹配点。所谓关键点,就是在不同尺度空间的图像下检测出的具有方向信息的局部极值点。根据归纳,我们可以看出特征点具有的三个特征:尺度方向大小己0]/3/己7
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