基于回转窑表面温度场的红外三维图像重建算法研究
基于照片重建的三维重建技术研究与应用

基于照片重建的三维重建技术研究与应用随着科技的不断发展,人们越来越需要三维重建技术来提高生产力和创造力。
照片重建技术是一种依托于计算机视觉和计算机图像处理的三维重建技术,它通过二维照片的分析和处理,可以实现对三维物体的还原和重建。
本文将探讨照片重建技术的原理、应用和前景。
一、照片重建技术的原理照片重建技术主要依赖于计算机视觉和计算机图像处理技术。
其核心是通过对一系列侧面和俯视面视角的照片进行自动匹配,从而得出三维模型。
具体的步骤包括以下几个方面:1.图像匹配:首先,将多张照片中与目标物体相关的特征点进行提取,并将它们进行匹配。
匹配可以基于SIFT(尺度不变特征变换)、SURF(加速稳健特征)或ORB(Oriented FAST and Rotated BRIEF)等算法进行。
2.三角剖分:在完成连续图像匹配后,可以通过三角剖分将相同特征点所在平面内的点连接起来。
3.重建:最后,我们可以根据选定特征点的深度(即相机到特征点的距离)来实现三维模型的重建。
这一过程可以使用多方位相机、红外线摄像头,或者激光扫描仪等设备辅助完成。
二、照片重建技术的应用1.文物保护:文物保护是照片重建技术的一个重要应用领域。
照片重建技术可以实现对文物的三维还原,从而更好地进行保护、修复和展示。
例如,2017年,中央文物局宣布启动“以3D打印和数字技术保护文物”项目,其中就包括了照片重建技术。
2.城市建设:照片重建技术可以实现对城市建设中的三维建模、地形分析和空间可视化等方面的需求。
例如,在中国的城市规划中,照片重建技术被广泛应用于地形测量、房屋建筑的立体化建模和城市数据管理等方面。
3.虚拟现实:在虚拟现实领域,照片重建技术也发挥着重要作用。
通过对现实世界的照片重建,可以创建具有真实感的虚拟环境,从而实现虚拟现实系统的建设。
三、照片重建技术的前景照片重建技术在上述应用领域中发挥了越来越重要的作用,而它的未来前景也十分广阔。
其中,以下几点是值得关注的:1.智能化:随着人工智能技术的不断发展,照片重建技术也将更加智能化。
基于热红外图像的三维空间温度场重建(新)

热红 外相机
张正友标定法
1.一种基于平面的标定技术
2.还有其它标定方法
2.2.2图像预处理
双目图像在其生成、传输及存储过程中往往会引入噪 声、干扰和畸变
1. 滤波除噪:采用自适应中值滤波算法来消除噪声 2. 直方图均衡化方法:来去除亮度差异, 增强图像的对 比度
2.2.3双目三维重建
利用相机对物体进行多角度拍摄两幅或多幅图像,从图像当 中提取信息,进而还原出图像中表达的三维场景信息。
基本原理:采用三角测量的方法 1.交光轴的双目视觉模型 数学模型:2.共光轴的双目视觉模型 3.平行光轴的双目视觉模型
平行光轴双目视觉模型
双目三维重建流程
极线矫正对比图
2.2.4热红外图像与三维图形匹配
利用位置信息 三维重建模型 热红外图像投影 插 值 算法
温度的三维分布模 型
温度返还三维模型
基于热红外图像的三维空 间温度场重建
指导老师:贾 同 学 生:薛博图 Northeastern University
研 究 背 景
研 究 内 容
研 究 基 础
预 期 成 果
总 结
about
研究背景
3
1.1 研究背景
1.三维重建是国内外一个研究热点,涉及不同领 域领域很多待研究的问题
2.热红外图像与三维重建技术结合是一个新鲜领 域,目前的研究比较少见,具有潜力。
THANK S
1.2国内外研究现状
国内对热红外图像研究的主要方向是热红外图像与可见光图像的融合,图像
的增强等方面
国外方面,在热红外图像的三维应用上进行了一系列研究,主要的研究方向
包括利用三维温度模型在未知空间的目标检测与识别、大气与海洋的热量交 换等研究
一种基于红外图像序列的深度学习三维重建仿真方法初探

一种基于红外图像序列的深度学习三维重建仿真方法初探摘要:本文介绍了一种基于红外图像序列的深度学习三维重建仿真方法。
传统的三维重建方法需要使用专业的设备和软件,成本高且处理速度慢。
本方法通过使用红外图像序列作为输入数据,利用深度学习技术,实现了快速的三维重建仿真。
实验结果表明,本方法能够高效准确地进行三维重建仿真,可用于各种应用场合。
关键词:红外图像序列、深度学习、三维重建仿真一、介绍三维重建仿真是一种计算机视觉技术,旨在从多个二维图像中恢复物体的三维形态和表面属性。
传统的三维重建方法通常需要使用专业的设备和软件,成本高且处理速度慢。
近年来,随着深度学习技术的发展,越来越多的研究者开始尝试使用深度学习技术进行三维重建仿真。
红外图像序列是一种常用的传感器数据,由于其可以直接反映目标的热信息,因此被广泛应用于军事、能源和环境等领域。
本文提出的方法利用红外图像序列作为输入数据,结合深度学习技术,实现了快速的三维重建仿真。
二、相关工作目前,关于基于红外图像序列的三维重建仿真方法,已经有不少的研究。
其中,有些方法利用传统的计算机视觉技术,如视觉几何和运动恢复等,来进行三维重建仿真。
例如,Chen 等人[1]使用稠密光流方法对红外图像序列进行运动估计,再采用多视图三维重建方法进行三维重建仿真。
该方法虽然效果较好,但处理速度较慢,不适合实时应用场合。
有些方法则利用深度学习技术进行三维重建仿真。
例如,Wu 等人[2]提出了一种将二维卷积神经网络(CNN)和三维卷积神经网络(3DCNN)相结合的深度学习方法,用于从单个图像中实现三维重建仿真。
另外,Izadi 等人[3]提出了一种基于同时采集到的彩色和红外图像的深度学习三维重建仿真方法,结果表明该方法能够精确重建场景。
但上述两种方法均没有使用红外图像序列作为输入数据。
三、方法本文提出的方法,利用红外图像序列作为输入数据,并结合深度学习技术,实现了三维重建仿真。
具体而言,本文方法分为两个步骤,分别为训练和测试。
基于图像的三维重建技术研究

基于图像的三维重建技术研究一、本文概述随着科技的不断进步和计算机视觉领域的快速发展,基于图像的三维重建技术已成为当前研究的热点和前沿。
本文旨在对基于图像的三维重建技术进行深入的研究和分析,探讨其原理、方法、应用以及未来的发展趋势。
本文将介绍三维重建技术的基本概念、发展历程和应用领域,为后续研究提供背景和基础。
重点阐述基于图像的三维重建技术的核心原理和方法,包括图像采集、特征提取、相机标定、三维建模等关键步骤,以及近年来出现的深度学习、神经网络等新技术在三维重建中的应用。
本文还将对基于图像的三维重建技术在不同领域的应用进行详细介绍,如文化遗产保护、城市规划、医疗诊断、机器人导航等,以展示其广泛的应用前景和社会价值。
对基于图像的三维重建技术的发展趋势进行展望,提出未来可能的研究方向和应用领域。
通过本文的研究,旨在为相关领域的研究人员和技术人员提供全面的技术参考和启发,推动基于图像的三维重建技术的进一步发展和应用。
二、基于图像的三维重建技术原理基于图像的三维重建技术主要依赖于计算机视觉和图像处理的相关算法和理论,通过从二维图像中提取深度信息,进而恢复出物体的三维形状和结构。
这一过程涉及多个关键步骤,包括特征提取、相机标定、立体匹配和三维模型构建等。
特征提取是三维重建的基础。
通过算法识别图像中的关键点和特征,如角点、边缘等,这些特征在后续的三维重建过程中起着重要的作用。
这些特征点不仅帮助确定图像间的对应关系,也为相机标定和立体匹配提供了依据。
相机标定是确定相机内外参数的过程,包括相机的内参(如焦距、主点等)和外参(如相机的位置和方向)。
准确的相机标定对于后续的三维重建至关重要,因为它直接影响到三维点的计算精度。
接着,立体匹配是基于两幅或多幅图像,通过寻找相同特征点在不同图像中的对应关系,以获取深度信息的过程。
这一步骤依赖于特征提取的准确性和算法的效率。
立体匹配的结果直接影响到后续三维模型的精度和细节。
根据相机参数和立体匹配的结果,可以通过三角测量等方法计算出物体的三维坐标,从而构建出物体的三维模型。
基于图像处理的三维重建技术研究

基于图像处理的三维重建技术研究一、引言随着信息技术的发展,越来越多的领域开始使用三维重建技术来进行建模和可视化展示。
三维重建技术能够将二维图像转化为三维物体模型,广泛应用于医学、工业制造、文化遗产保护等领域。
近年来,基于图像处理的三维重建技术得到了快速发展,本文将重点探讨这一领域的研究现状和发展趋势。
二、基于图像处理的三维重建技术基于图像处理的三维重建技术指的是通过多幅图像获取对同一物体的不同视角,利用图像处理算法将这些视角融合为一个三维模型的过程。
该技术主要包含以下三个步骤:1.图像采集。
采集多幅图像是三维重建的第一步。
多种设备可用于图像采集,包括激光扫描仪、相机、三角测量仪等。
其中最为常用的是相机,因为相机与众不同的视觉效果常常可以提供更加准确的重建图像。
2.图像处理。
图像处理是三维重建的关键。
所采集的图像需要进行预处理,以去除噪音、增强对比度等。
图像匹配技术是图像处理的难点之一,它可以用来处理图像间的位置误差、光照不均等问题。
目前,常用的图像处理算法包括特征点匹配、视差计算、结构从运动、基于深度学习的算法等。
3.三维重建。
三维重建是将处理后的图像通过算法转化为三维模型的过程。
该过程需要综合多个方面的知识,包括相机标定、选择正确的重建算法、处理三维点云等。
三、基于图像处理的三维重建技术应用基于图像处理的三维重建技术已经被广泛应用于医学、工业制造、文化遗产保护等领域。
1.医学领域在医学领域中,三维重建技术可用于复杂手术前的预操作和术中导航等方面。
同时,在医学研究中,三维重建技术也被用来分析人体解剖结构、内部器官的形态和构造等。
此外,三维重建技术还可用于制造医疗设备,如义肢、假体等。
2.工业制造在工业制造中,三维重建技术可用于产品设计和制造过程中的质量控制,减少产品开发时间和生产成本。
例如,通过三维重建技术,可以高效地获得零件的几何数据,以制造产品或零部件。
3.文化遗产保护三维重建技术可用于湖陆处木构造建筑和城市遗址等文化遗产的保护和修复。
浅析红外图像超分辨率重建技术——基于POCS的研究角度

2.I POCS算 法的 原理
建 ,就可 以得 到高分辨率 图像的最佳近似值。
通过对 集介理论的应用 ,POCS算法可 以进行 图像超分辨率 的
双3次图像擂值进 行了原始 图像 矩阵隔点抽样压缩 ,可以得到
重建 。超分辨率解空 间中的可行解具备很 多的限制条件 ,这些个 限 一 个抽样 矩阵。对抽样矩 阵先 以行为单位 ,每4点为插值 点进行3次
制条件具备超分辨率 重建 解的理想 性质 ,比如具备光滑性 、观测 数 插值 。再 以列为单位 ,每4点为插值点进行3次插值 。经过这种操作得
据的一致性 、能量有界性等 。
到的矩阵,将其作 为原始 图像矩 阵的重建 。这 种 图像相对于邻插值
图像重建过程中的限制条件是非常多 的,比如 图像灰度范围有 及双 线性插值 具备 更好的细节 ,更有 利于 图像 质量 的提升 。
文献标 识码 :A
文章编 号:10O7.9416(2016)01—0095 01
1红外图像超分辨率重建技术的应用背景
进行 比较 ,做好初始估 计的修正工作 ,保证 修正 的结果 满足重 的
在图像 质量 的评价过程 中,图像 空间分辨率是一种重要的评价 要求。POCS算法将低分辨率图像序列的其中一帧作为参考 帧,对它
种常见的方法。该文在POCS算法的应用基础上,提 出了视频 图像超分辨率的重建改进方法,在重建过程中进行初始高分辨率图像的改进,重建后的高
分辨 率 图像 能够 有效提 升 分辨率 ,同时能够很 好 的保 持 图像 的细节 。
关键 词:图像 超分辨 率 POCS算 法 边缘保持 点扩散 函数
中图分类 - ̄:TP265
的初始估计依赖性 比较强 。为了进行POCS算法的改进 ,有必要进行
基于图像处理与分析的三维物体重建技术研究

基于图像处理与分析的三维物体重建技术研究三维物体重建是计算机视觉领域的重要研究方向之一,它涉及到图像处理和分析技术的应用,旨在通过从二维图像中提取信息来恢复物体的三维结构。
这项技术在许多领域中具有广泛的应用,包括虚拟现实、机器人导航、医学影像分析等。
近年来,随着计算机硬件性能的提升和图像处理算法的发展,三维物体重建技术取得了显著的进展。
本文将着重分析基于图像处理与分析的三维物体重建技术的研究进展和相关方法。
首先,在进行三维物体重建之前,需要获取物体的二维图像。
图像的获取可以通过不同的方式实现,包括摄像头拍摄、雷达扫描和激光测距等。
其中,摄像头拍摄被广泛应用于三维物体重建,因为它易于使用、成本较低且适应性强。
一旦获取到二维图像,下一步就是对图像进行预处理和特征提取。
预处理过程包括图像去噪、颜色和亮度校正等,以消除图像中的干扰和噪声。
特征提取是三维物体重建的关键步骤,它通过分析图像中的边缘、纹理、形状等特征来识别物体的轮廓和表面属性。
在特征提取之后,就可以开始进行三维重建。
三维物体重建的方法可以分为基于几何学的方法和基于视觉的方法两大类。
基于几何学的方法使用几何学原理来还原物体的三维结构。
这种方法通常需要大量的计算和复杂的数学模型,但由于其准确性较高,因此在一些精确重建的应用中得到广泛应用。
典型的基于几何学的方法包括立体视觉、三角测量和结构光等。
基于视觉的方法主要利用图像的特征来推导物体的三维形状。
这种方法通常较为灵活,适用于一些实时应用。
常用的基于视觉的方法包括结构从运动、立体轮廓和纹理投射等。
除了基于几何学和基于视觉的方法外,还有一些混合方法,结合了两种方法的优点,以提高三维物体重建的精度和效率。
例如,一些研究者尝试将几何学和视觉方法相结合,应用于医学影像重建等复杂场景。
此外,为了提高三维物体重建的效果,研究人员还开展了许多相关技术的研究,如图像分割、纹理映射和表面重建等。
这些技术的目的是进一步提取和恢复物体的细节信息,以增强重建结果的真实感和逼真度。
回转窑筒体表面三维热图像生成方法研究

摘 要 : 水 泥 回转 窑是新 型 干法水 泥 生产 流程 中的核 心设备 。窑筒 体 的表 面温度 可 以 综合 反 映窑 内状况 ,因此 对 回转窑简体 的表 面温度 进行 实 时监测是保 障 回转 窑安全运
行 的重 要手段 。为 了有 效表达 温度分 布状 况,对 回转窑简体 表 面温度 的三维热 图像 生
( C h o n g q i n g Ke y L a b o z a t o r y o f S i 8  ̄ l a l a n d h  ̄ f o r ma t i o n P r o c e s M n g , C h o n g q i n g
U n i v e r s i t y o f P o s t s a n ( I T e l e c o mmu n i c a t i o n s , C h o n g q i n g 4 0 0 0 6 5 , Ch i n a J
文章 编 号 : 1 6 7 2 _ 8 7 8 5 ( 2 0 1 5 ) 0 7 - 0 0 1பைடு நூலகம்6 — 0 5
回 转 窑 筒 体 表 面 三 维 热 图像 生 成 方 法 研 究
陈桂 芳 申 娇
( 重 庆 邮 电大 学 信 号 与信 息 处 理 重庆 市重 点 实验 室 ,重 庆 4 o 0 o 6 5 )
g r a y c ol or c odi ng mo del i s us e d t o m ap di fe r e nt t e m pe r a t ur e s i n t o di fe r en t c ol or s . By i nc or por a t i ng an
关键 词: 回转 窑筒体 ;灰度 伪彩 ;O p e n G L;三维热 图像 中图分类号 : T H 1 7 文献 标志码 : A DO I :1 0 . 3 9 6 9 / j . i s s n . 1 6 7 2 — 8 7 8 5 . 2 0 1 5 . 0 7 . 0 0 4
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34红外2018年2月文章编号:1672-8785(2018)02-0034-05基于回转窑表面温度场的红外三维图像重建算法研究程亚军谭伟(重庆邮电大学信号与信息处理重庆市重点实验室,重庆400065)摘要:回转窑是工业生产中 烧的 ,生产过程中需要对其进行实时监测,过高引发 。
现代工业采用红外测温方法实时监测回转的表 ,在监测过程中需要进行实时 。
传统方法对回转窑实时测时,用显示回转窑的表 ,这种热 的性差,不强。
针对上述问题,提出了一种新方法,对回转窑的表 场进行三维重建,并以伪彩显示出回转 个表面的 。
实验表明,生成的回转场的三 型比传统热 的效果更好,更容易被工作人员辨识,有利于工业生产。
关键词:回转窑;红外测温;故障定位;温度场;三维重建中图分类号:TN219 文献标志码:A DOI:10.3969/j.issn.l672-8785.2018.02.006Study of Reconstruction Algorithm of Infrared 3D ImagesBased on Rotary Kiln Surface Temperature FieldCHENG Ya-jun,TAN Wei{Chongqing Key Laboratory o f Signal and Information Processing,ChongqingUniversity o f Posts and Telecommunications,Chongqing 400065,China)Abstract :Rotary kilns are th e co re e q u ip m en t for clin k er calcin atio n in in d u strial p ro d u ctio n.T o preven t th eaccid en ts cau sed by lo cal h igh tem perature,they n eed to b e m o n ito red m p ro d u ctio industries?th e surface tem p eratu re of rotary kiln s is usually m o n ito red by infrared tem p eratu re m easu rem en tm eth o d s in reel tim e.But in th e process of m onitorin g,th e fau lts sh o u ld b e lo cated in reel tim e.T rad itio n c real-tim e rotary kiln m o n ito rin g m eth o d s generally u se tw o-cd m en sio n cl l^n a g e s to display th e surface tem p eratu re of rotary kilns.The th erm al Im ag es obtainedby th ese m eth o d s are p o o r in in tu itio n sense.T o solve th e ab o ve problem s?a new m eth o d w h ich can reconstru ct th e surface tem p eratu re field s of arotary kiln in th ree d im en sio n s an d display th e tem p eratu re in fo rm atio n o n th e w h ole surface of th e rotary k ilnn p seu d o co lor s p ro p o sed.The exp erim en tal results show th at th e three-dm ensiond m odd of th e tem p eratu re field of th e rotary kiln gen erated s better th an traditiond thernal im ages an d s easier to b e k len op erators.This s beneficid to m d u strici p ro d u ctio n.收稿日期:2017-12-19基金项目:国家自然科学基金项目(1671094);重庆市科委项目(CSTC2015JCYJA40032)作者简=:程亚军(1990-),男,河南信阳人,硕士生,主要研究方向为红外图像处理和嵌入式软件开发。
E-mail:cyjenter@163. com第39卷,第2期红外35 Key words:rotary kiln;in frared tem p eratu re m easu rem en t;fault lo catio n;tem p eratu re field;sio n al reco n stru ctio n〇引言在建材、冶金、化工和环保等行业中,回转窑是生产工艺中 烧环节中的大型核心[13□,也是重要的能耗 ,其运:况直 着企业产品的质量、产量和生产成本,如图1所示。
回筒体 卷制而成;内表面由耐火砖镶砌而成,耐火砖主要用 来保护窑筒体的 ,使其不 筒体内部1500〜1700 °C高温气流烧蚀和物料磨损。
窑筒体的表面温 密切 。
如果窑温度过高,会 回耐火 ,从而 表 的硬度,严重时,会导致窑筒体 或发生 事故。
反之,如果温度过低,则会导致 烧质量不,造成资源严重浪费 污染M。
所以,温度是回 生产过程中最重要的热工参数之一,对其进行实时 常重要。
图1回转窑正常工作图红外测温作为一种非接触式温度测量方 法,量过程不干扰被测温场、测温范围宽、测温 作方便等优点[5],已被广泛应用于回 温度的 。
实际生产中,通过获取回 的表面温 ,然后传输到计算机。
计算机在处理 时,需用一种 的显示 工作人 到回转的表面温 ,以进行温 位。
国内的研人 经做了一些研究,比如陈桂芳对回 筒体的表面三维热图像生 进行了研究,提出了一种立体模型,利用温度和 生成三维 [6]。
高彦研究 筒 体温度图像在 系统,提出了二维热像图三维 图的显示 [7]。
研究 :泥回转窑的状态 系统,提出了二维 I 图、三维 图和轴向 图的显示 [8]。
这些显示 是 二维图像的,相对来说直观性不强,在指导生产 后。
与二维平面相比,三维空间能更直观、全面地反映更多 ,且易被人们 9。
因此,本文提出 一种三维重 生成回转窑的三维模型,显示回转窑的表面温度。
本文 介绍回转窑的扫描测温原理,然后介绍回 的三维重建原理,主要 三维立体 系的 立 三维立体 的,最后通过软件仿 对回 表面的温 进行重建。
实验结果显示,重建后的三维立体模型 的显示效果,与传统的三维 图相比的直 ,在指导工作人员进行回表面温 位 重要作 应用价值。
1红外筒体扫描测温系统的测温原理回转窑是一个大型的旋转筒体结构,工业 中使 对回 表 进行 ,通过普 可获取回 的表面温度信息。
图2为本 系统测温系统的框架图,该系统 温范围广、测温精度高的特点,其测温范围为100〜500C,在常温环境下 测温精度为士 10C。
测温系统主要由三部分组 ,分别 、传输 计算机 软件。
筒体 主要由三部分组成,分别 丨子系统、探 D SP核心处理电路,其中探测器为光子型HgCdTe探测器,响应波长范围为3. 5〜4^m,在探测范围内,该 探测器的灵敏度较高。
回转窑作为辐射源,向36红外2018年2月四周辐射红外线。
在扫描测温仪的测温视场 内,各个方向的红外线经透红外的密封窗口进 入到 部,然后固定在同 系统上的反 将 反射到探 。
同子 系统主要由机械 装置 系统组成,而 探 是一种能够将 号:为号输出的器件。
后的 号经DSP 核心处理电路处理后,通过网口经以太网传输 上位机软件。
经计算机处理后,将整个窑筒 体的表面温度以伪彩图显水出来。
和对称轴。
回转窑是一个大型的筒体结构,如图3所示,A、B为筒体两底端的圆心,C、 D 分别为筒体底端圆上的点,即A、B、C、D是 回转窑上面的四个特征点。
将A、B、C、D构 成的 以中轴线A B为轴,按照如图3所示的方向 ,可以生 筒体。
根据回转窑旋转体的 的,以系统的 始,坐 ,以窑筒体的中轴线所在的方向为X轴,以筒顶垂直于中轴线的 直径所在的方向分别作为Y轴和Z轴,建立空间立体坐标系,如图3所示。
2回转窑温度场三维坐标系的建立扫描仪在安装时和回转窑轴线处于同一水 平位置。
在同 子系统的作 ,:定的周期对回 表面进行同步。
的固回的端呈90°夹角,系统 一圈后,得到一条温 ,同子系统使上位机软件刷新 回的持一致;当回转一圈时得到整个表面的温 。
回转窑温 三维立体模型的重建需要还原回 :的外轮廓,并以伪彩的形式显示表面温度的具 体 。
所以,在重建过程中需要 回:的等效模型。
界中的规则形体,无论是平面、长 方体或 体一个共同的,即几何对 [1(>11]。
回作为一个大型的 筒体结构,可等效为一个 的圆柱体。
所以,根据几何对 的,在对回 型进行重建时,需要 构成该 型的 曲线3回转窑温度场模型的建立图4为回转窑窑头的截面示意图。
回转窑 按照图4所示的方向 ,部的机械装置带 反 一圈,在扫的范围内就能均匀采集到回 表面一 的温 。
回身旋转一周后,P C端会收到窑的同 号,f 就可以进行回 的表 。
系统所 的温 的数目和扫描系统的自身参数 。
当窑的 一定并 丨描的机的 进 固,回一时,所 的温 的数 一 。
在本扫描系统中,电机转动一圈时会得到一条温 ;回一圈时,根据 到的窑同号,计算出行同 号的个数,即回在 一圈时所得到的 数,记为n。
回的角度2;r_Wn一犚a⑴第39卷,第2期红外37所以,由图4的数量关系可以得到:z=Rsin(rna)(O^rn^n)(2)y=Rcos(ma)«m《n)(3)沿径向可以得到坐标关系:P(Rc〇s(ma),R n(m a)) (O^m^n)(4)图5为回转窑的横向坐标示意图。
扫描仪 的直角,横向 回轴向位置的 。
在回 横向定位中,算被 应用[7]。
原理是同 中的电机驱 驱动电机,使电机 ;驱 同系统的 号转化 机的角位移;系统每发送一个 号,驱 就使电机 应的角度,所以电机的转速号的 比,即在勻速状态下同 系统一圈时数固定。