扫描输入工程曲线特征点提取与拟合技术研究

"这篇论文是2014年由卢紫微、钟修皓、张燕和常东超发表在《辽宁石油化工大学学报》上的，主要探讨了基于扫描输入的工程曲线特征点提取及拟合方法。研究内容针对工程设计中的曲线图表数据，特别是螺旋角系数曲线的数字化处理。" 在工程设计领域，曲线图表是一种常见的数据表示形式，例如螺旋角系数曲线，它具有工程曲线的典型特性。论文提出了一套完整的处理流程，旨在将这些曲线转化为可计算和分析的数字形式。 首先，论文介绍了图像预处理步骤，这是任何图像分析的基础。预处理包括对扫描的曲线图像进行清洗和优化，以消除噪声和提高图像质量。这一步可能涉及到图像增强、去噪以及调整对比度等技术，确保后续处理的有效性。 接着，论文提到了图像校正，这是一个纠正图像变形和失真的过程。在扫描图像中，由于设备误差或扫描角度问题，图像可能会发生扭曲，图像校正能够确保曲线的几何形状准确无误。 随后，进行了图像裁剪和二值化处理。图像裁剪可以去除无关背景，只保留需要分析的曲线部分。二值化则是将图像转换成黑白两色，便于识别和处理特征点。这个过程有助于简化图像结构，使得特征点更加突出。 在图像处理之后，论文讨论了网格去除的方法。在工程曲线图中，往往有网格线辅助视觉理解，但在数字化过程中，这些网格线可能干扰特征点的识别，因此需要被有效消除。 关键的一步是特征点提取。这通常涉及边缘检测、拐点识别等算法，目的是找到曲线的重要转折点或特征，这些点对于曲线的几何特性和参数建模至关重要。 最后，论文采用最小二乘法对提取的特征点进行曲线拟合。最小二乘法是一种常用的数学方法，能通过最小化误差平方和来寻找最佳拟合曲线，从而实现工程曲线的数字化。这种方法既能保证拟合曲线的精度，又能减少计算复杂性。 总结起来，这篇论文提出的工程曲线特征点提取及拟合方法，为工程设计中的曲线数字化提供了实用的技术路线，对于数据的存储、分析和进一步的计算有着重要的实际应用价值。通过这些方法，可以将传统的工程图纸有效地转化为数字信息，便于在现代计算机系统中进行管理和利用。