三維檢測的案例
基于立體視覺的自動駕駛三維目標檢測，精度可媲美激光雷達！
來源 |
AI修煉之路
介紹
三維目標檢測是自動駕駛和虛擬現(xiàn)實中重要的場景理解任務(wù)。考慮到激光雷達成本昂貴，本文提出一個基于立體視覺的3D目標檢測方法。針對目標深度估計是影響三維目標檢測性能的關(guān)鍵因素，提出了一種基于「實例深度感知」、「視差自適應(yīng)」和「匹配代價調(diào)整」的三維包圍盒中心深度預測模塊。此外，我們的模型是一個「端到端」的學習框架，不需要多個階段或后處理算法。我們在KITTI基準上進行了詳細的實驗，與現(xiàn)有的基于圖像的方法相比，取得了顯著的改進。
代碼開源：https://github.com/swords123/IDA-3D
一、引言
在本工作中，我們提出了一種基于立體視覺的三維目標檢測方法，該方法在訓練過程中不依賴于激光雷達數(shù)據(jù)作為輸入或監(jiān)督，而只使用帶有相應(yīng)標注的三維邊界盒的RGB圖像作為訓練數(shù)據(jù)。
首先利用立體區(qū)域提議網(wǎng)絡(luò)(RPN)從背景中提取目標，消除其對三維目標檢測的干擾。由于對象實例的深度估計是影響三維對象檢測性能的關(guān)鍵因素，因此我們設(shè)計了一個獨立的 「實例深度感知(IDA)」 模塊來預測對象三維邊界盒的中心深度。
不像以前基于立體的方法計算圖像之間每個像素的對應(yīng)關(guān)系，我們測量每個實例的對應(yīng)關(guān)系，把更多關(guān)注放在對象的全局空間信息。
為了減小對遠處目標深度估計的誤差，我們根據(jù)目標的位置「自適應(yīng)地調(diào)整代價體中的視差等級的范圍」，并將視差等級的均勻量化轉(zhuǎn)換為非均勻量化。「匹配代價也被重新加權(quán)」，通過懲罰對對象實例不是唯一的深度級別，并提升具有高概率的深度級別，從而使深度估計更具鑒別性。所提出的體系結(jié)構(gòu)的概述如圖1所示。
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包含以下內(nèi)容：
1-逆向建模 | 連接頭的逆向建模
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新課三
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軟件基礎(chǔ)介紹
基礎(chǔ)檢測流程
掃描流程
操作界面介紹
Viewer介紹
轉(zhuǎn)換面片為參考
掃描數(shù)據(jù)對齊&處理
偏差位置
極端平面創(chuàng)建測量最大距離
PMI導入
多重比對Multiple
對齊
報告編輯
比較
自動化Automation
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新課五
Control X 檢測
自動化檢測方式（免費）
Control X自動化三維檢測軟件擁有多個自動化功能。本課程介紹其中三個功能，提高用戶檢測效率的同時提高檢測質(zhì)量。內(nèi)容主要包括批處理、監(jiān)控文件、替換測試數(shù)據(jù)等。
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展開 《ACS Nano》：石墨快充過程中嵌鋰和析鋰的三維檢測！
各種原位和操作技術(shù)，包括光學顯微鏡、核磁共振、電子順磁共振、中子和X射線衍射以及測量電壓弛豫，已被用于檢測析鋰，然而，所有這些技術(shù)都局限于一個或兩個維度。由于金屬鋰和石墨（嵌鋰或脫鋰）的晶體結(jié)構(gòu)是不同的，這些過程可以從側(cè)面進行，也可以在單獨的實驗中作為某一平面的函數(shù)。
在這項研究中，作者利用原位x射線顯微層析技術(shù)追蹤了鋰離子在石墨電極中的析鋰和嵌鋰過程，通過設(shè)計一個原位扣式電池，有助于檢索清晰的圖像，各組分之間具有良好的對比度，產(chǎn)生高分辨率層析成像，其中石墨，孔隙和鋰金屬相可以區(qū)分。
總之，作者在石墨電極上進行了原位X射線顯微層析成像，研究了析鋰對嵌鋰的影響。通過顯微層析成像實驗，通過分割確定了析鋰的位置，并通過DVC確定了石墨電極內(nèi)部的局部應(yīng)變。通過分析在極慢充電條件下（C/10）獲得的層析圖像，開發(fā)了應(yīng)變與SOC的校準。在1C下進行的實驗表明在電極與隔膜的界面上存在析鋰。作者的假設(shè)是，由于析鋰造成的傳輸障礙導致電極內(nèi)的鹽濃度梯度變陡，因此石墨電極的底部顆粒可能缺乏鋰，嵌鋰程度低。（文：李澍）
圖1 (a,b) PEEK電池架和電池示意圖，(c)原位X射線顯微層析成像的實驗束線裝置，
(d)一部分原始鋰-石墨電池的三維繪制。
展開 數(shù)字兩機丨中國航發(fā)長春控制：淺談航空發(fā)動機零部件數(shù)字化檢測技術(shù)
除此之外，還可以提升檢測效率。正因如此，可以加大藍光掃描技術(shù)在測量工作中的應(yīng)用力度，從而充分確保測量效果。
（2）獲取葉輪三維數(shù)據(jù)。獲取葉輪三維數(shù)據(jù)是采取藍光掃描測量法開展的基礎(chǔ)，因此需要做好此項工作。首先，處理葉輪表面，使其能夠進行漫反射，方便獲得葉輪數(shù)據(jù)。其次，對葉輪進行掃描操作，獲取葉輪三維數(shù)據(jù)。
（3）葉輪三維數(shù)據(jù)與產(chǎn)品設(shè)計數(shù)據(jù)的擬合對齊。將葉輪三維數(shù)據(jù)與產(chǎn)品設(shè)計數(shù)據(jù)導入Geomagic qualify軟件中，對兩者進行擬合對齊。如果兩者對齊，就需要進一步地評估的葉輪質(zhì)量。其中，需要利用3D 技術(shù)，詳細對比兩者的尺寸。其中，在使用3D 技術(shù)進行對比的過程中，可以借助顏色，判斷兩者尺寸是否一致。
（4）尺寸鑒定及誤差評定。經(jīng)過測量會顯示尺寸標注視圖，依據(jù)尺寸標注視圖，則可以更好地鑒定尺寸，分清楚兩者尺寸誤差。對于工作人員來講，其依靠自身的專業(yè)素養(yǎng)，結(jié)合尺寸標注視圖，對尺寸進行進一步的判斷，便于得出科學、準確的結(jié)論。
3.4 檢測報告發(fā)布
在依據(jù)上述方案對航空葉輪進行處理后，可以在平臺上獲得三維檢測報告，以此評估整個檢測工作。
3.5 方案實施效果
通過制定完善的航空葉輪檢測方案，就容易順利開展工作，避免出現(xiàn)浪費資源的問題。與此同時，使用該方案指導實踐工作還可以增強航空葉輪檢測的準確性。整體來講，航空葉輪檢測方案以及相關(guān)數(shù)字化技術(shù)、檢測技術(shù)對于提高航空發(fā)動機制造水平具有積極意義，有助于助力航空事業(yè)發(fā)展。因此，有必要主動地落實以上工作。
4 結(jié)語
綜上所述，航空發(fā)動機零部件數(shù)字化檢測技術(shù)是科學技術(shù)發(fā)展的產(chǎn)物。伴隨著航空發(fā)動機零部件數(shù)字化檢測技術(shù)發(fā)展水平的提升，其在航空發(fā)動機檢測與制造中發(fā)揮著愈加重要的作用。
展開 
起底大飛機制造，哪些先進生產(chǎn)技術(shù)被運用？
一些光學三維大尺寸形貌檢測技術(shù)日益成熟，其相關(guān)的儀器設(shè)備，如激光跟蹤儀、機器視覺測量系統(tǒng)、iGPS、激光雷達掃描測量系統(tǒng)等已應(yīng)用在國內(nèi)外飛機制造工業(yè)的許多領(lǐng)域。
對于一些尺寸大、精度要求高的飛機或特殊機型飛行器，我國傳統(tǒng)的測量手段已無法滿足其要求，數(shù)字化測量技術(shù)是首選。尤其是采用多數(shù)字化測量系統(tǒng)組合的方式，不僅可以克服測量范圍大與測量精度低的矛盾，還可獲得更準確的測量結(jié)果，而且能夠滿足多功能的要求，成為飛機數(shù)字化制造中的關(guān)鍵支撐技術(shù)之一，大大提高了系統(tǒng)的可擴展性及應(yīng)用范圍，在提高飛機制造、裝配質(zhì)量和效率方面發(fā)揮了重要作用。
最近幾年，國外基于模型定義技術(shù)在波音787機型上的成功應(yīng)用使得設(shè)計制造一體化技術(shù)得到大的發(fā)展。波音、空客及福特等公司已經(jīng)普遍采用基于數(shù)字化測量設(shè)備的產(chǎn)品進行三維測量與質(zhì)量控制，建立了較完整的數(shù)字化測量技術(shù)體系，開發(fā)了相應(yīng)的計算機輔助三維檢測規(guī)劃與測量數(shù)據(jù)分析系統(tǒng)，制定了相應(yīng)的三維檢測技術(shù)規(guī)范，顯著提高了檢測效率與質(zhì)量。
現(xiàn)代先進飛機裝配技術(shù)已經(jīng)完全不同于傳統(tǒng)的飛機裝配技術(shù)，即不再使用傳統(tǒng)的復雜型架來定位和夾緊零部件進行裝配工作。而是充分吸收和利用了現(xiàn)代高新科技，如計算機、軟件、激光跟蹤定位、自動化控制等技術(shù)，發(fā)展成飛機無型架定位數(shù)字化裝配技術(shù)，它們在飛機裝配線中主要用來測量和定位各種工藝裝備，或直接用來定位飛機的被裝配構(gòu)件，是飛機數(shù)字化裝配系統(tǒng)的重要組成部分。
飛機制造業(yè)不僅關(guān)系到國防航空航天事業(yè)的發(fā)展，也是關(guān)系到國民經(jīng)濟建設(shè)的重要產(chǎn)業(yè)。同時，由于數(shù)字化測量技術(shù)在飛機制造業(yè)的廣泛應(yīng)用，已使其成為一個國家科技與工業(yè)發(fā)展水平高低的重要標志。因此，數(shù)字化測量技術(shù)已是推動飛機制造業(yè)向前發(fā)展的必要趨勢。
數(shù)字化裝配
將各零部件或組件按照設(shè)計技術(shù)要求進行組合、連接，形成高一級的裝配件直至整機的過程，是整個飛機制造過程中最為關(guān)鍵的一環(huán)。
展開 高端造船或可借鑒大飛機制造應(yīng)用的先進生產(chǎn)技術(shù)
一些光學三維大尺寸形貌檢測技術(shù)日益成熟，其相關(guān)的儀器設(shè)備，如激光跟蹤儀、機器視覺測量系統(tǒng)、iGPS、激光雷達掃描測量系統(tǒng)等已應(yīng)用在國內(nèi)外飛機制造工業(yè)的許多領(lǐng)域。
對于一些尺寸大、精度要求高的飛機或特殊機型飛行器，我國傳統(tǒng)的測量手段已無法滿足其要求，數(shù)字化測量技術(shù)是首選。尤其是采用多數(shù)字化測量系統(tǒng)組合的方式，不僅可以克服測量范圍大與測量精度低的矛盾，還可獲得更準確的測量結(jié)果，而且能夠滿足多功能的要求，成為飛機數(shù)字化制造中的關(guān)鍵支撐技術(shù)之一，大大提高了系統(tǒng)的可擴展性及應(yīng)用范圍，在提高飛機制造、裝配質(zhì)量和效率方面發(fā)揮了重要作用。
最近幾年，國外基于模型定義技術(shù)在波音787機型上的成功應(yīng)用使得設(shè)計制造一體化技術(shù)得到大的發(fā)展。波音、空客及福特等公司已經(jīng)普遍采用基于數(shù)字化測量設(shè)備的產(chǎn)品進行三維測量與質(zhì)量控制，建立了較完整的數(shù)字化測量技術(shù)體系，開發(fā)了相應(yīng)的計算機輔助三維檢測規(guī)劃與測量數(shù)據(jù)分析系統(tǒng)，制定了相應(yīng)的三維檢測技術(shù)規(guī)范，顯著提高了檢測效率與質(zhì)量。
現(xiàn)代先進飛機裝配技術(shù)已經(jīng)完全不同于傳統(tǒng)的飛機裝配技術(shù)，即不再使用傳統(tǒng)的復雜型架來定位和夾緊零部件進行裝配工作。而是充分吸收和利用了現(xiàn)代高新科技，如計算機、軟件、激光跟蹤定位、自動化控制等技術(shù)，發(fā)展成飛機無型架定位數(shù)字化裝配技術(shù)，它們在飛機裝配線中主要用來測量和定位各種工藝裝備，或直接用來定位飛機的被裝配構(gòu)件，是飛機數(shù)字化裝配系統(tǒng)的重要組成部分。
飛機制造業(yè)不僅關(guān)系到國防航空航天事業(yè)的發(fā)展，也是關(guān)系到國民經(jīng)濟建設(shè)的重要產(chǎn)業(yè)。同時，由于數(shù)字化測量技術(shù)在飛機制造業(yè)的廣泛應(yīng)用，已使其成為一個國家科技與工業(yè)發(fā)展水平高低的重要標志。因此，數(shù)字化測量技術(shù)已是推動飛機制造業(yè)向前發(fā)展的必要趨勢。
展開 自動駕駛多傳感器數(shù)據(jù)融合方法
LaserNet采用了這種融合策略，將三維的點云映射到二維圖像上，采用全卷積網(wǎng)絡(luò)進行概率預測，實現(xiàn)端到端的三維物體檢測。
早期融合的方式能夠保留最多原始數(shù)據(jù)的特征，但對于來自不同傳感器的模態(tài)信息來說，這種融合方式計算量大，對設(shè)備運行要求較高。
2、中期融合
中期融合又稱作是特征融合，需要對來自不同模態(tài)的數(shù)據(jù)進行特征提取，并對特征圖進行融合操作后輸入到目標任務(wù)中進行處理。通過ROI池化的方式將二維圖像和點云鳥瞰圖、前視圖特征整合到同一特征尺度進行融合，并構(gòu)建兩個子網(wǎng)絡(luò)進行多視圖區(qū)域特征融合，并在不同路徑中間層中交互特征，實現(xiàn)了自動駕駛場景下高精度的三維物體檢測。
中期融合的方式能夠有效減少模型的數(shù)據(jù)輸入，能夠有效整合來自不同模態(tài)的深層特征。
3、晚期融合
晚期融合（決策融合）針對每種模態(tài)的目標任務(wù)結(jié)果進行決策投票，比其他兩種融合策略更為直觀，能夠有效地促進多模態(tài)之間的協(xié)作，避免因為傳感器失效而對最終任務(wù)結(jié)果造成嚴重影響。
晚期融合由于需要對不同模態(tài)的數(shù)據(jù)進行處理和任務(wù)執(zhí)行，其任務(wù)完成質(zhì)量受到單一模態(tài)影響較大，同時也存在計算開銷大的問題。
我是分享自動駕駛技術(shù)的康謀，關(guān)注我，了解更多信息！
展開 PointPillar：利用偽圖像高效實現(xiàn)3D目標檢測
損失函數(shù)部分
檢測網(wǎng)絡(luò)的損失函數(shù)一般都是有分類和回歸兩部分組成，分類損失用于給出目標的類別，回歸損失用于給出目標的位置，而三維目標檢測相比圖像的二維檢測多了3個參數(shù)。
硬核真相 —— 一次看完港科大RAM-LAB實驗室今年ICRA的15篇論文都寫了哪些無人駕駛的黑科技
為了解決這一問題，作者提出通過最大化所有舊任務(wù)數(shù)據(jù)分布后驗概率的方法來緩解LED問題，并在自動駕駛場景三維物體檢測任務(wù)上驗證了這一方法的有效性。
代碼已開源
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9、Ground-aware Monocular 3D Object Detection for Autonomous Driving, International Conference on Robotics and Automation
KITTI數(shù)據(jù)集上單目3D檢測第二名算法
單目三維檢測是無人駕駛方面以及計算機視覺上非常重要的任務(wù)。本文指出，在無人駕駛系統(tǒng)視覺系統(tǒng)中，路面是重要的深度指示器，而目前大多數(shù)的單目檢測網(wǎng)絡(luò)都還沒有深入地對這一點進行分析。
本文提出 Ground-aware convolution，嘗試基于人利用地面特征來估計深度的流程設(shè)計對應(yīng)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)推理結(jié)構(gòu)，增強網(wǎng)絡(luò)利用相應(yīng)的投影幾何性質(zhì)進行三維推理的能力。
作者在公開數(shù)據(jù)集KITTI上測試得到行業(yè)頂尖的結(jié)果(發(fā)布時為單目3D視覺檢測第一名)。對視覺3D檢測輸出結(jié)構(gòu)的成果直接運用到單目深度估計網(wǎng)絡(luò)中，在KITTI對應(yīng)的排行榜中依然能得到行業(yè)頂尖的結(jié)果。
代碼已開源
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10、YOLOStereo3D: A Step Back to 2D for Efficient Stereo 3D Detection
KITTI數(shù)據(jù)集上雙目3D檢測最快的算法
雙目3D檢測長期依賴于全局或局部的雙目匹配產(chǎn)生的點云，這也限制了檢測算法運行的速度，目前頂尖的雙目3D檢測網(wǎng)絡(luò)在最頂尖的網(wǎng)絡(luò)中仍然需要接近400 ms。
展開 測量結(jié)構(gòu)深、角度大、反射差？?用共聚焦顯微鏡就對啦！
其中超精密3D顯微測量技術(shù)是提升微納制造技術(shù)發(fā)展水平的關(guān)鍵，中圖儀器自主研發(fā)的白光干涉掃描和共聚焦3D顯微形貌檢測技術(shù)，廣泛應(yīng)用于涉足超精密加工領(lǐng)域的三維形貌檢測與表面質(zhì)量檢測方案。其中，VT6000系列共聚焦顯微鏡，在結(jié)構(gòu)復雜且反射率低的表面3D微觀形貌重構(gòu)與檢測方面具有不俗的表現(xiàn)。
一、結(jié)構(gòu)深、角度大
電子產(chǎn)品中一些光學薄膜表面存在一些特殊的微結(jié)構(gòu)，這些結(jié)構(gòu)表現(xiàn)為窄而深的“V形”、“金字塔”。白光干涉儀在測量此類結(jié)構(gòu)時，由于形貌陡峭、角度大，無法形成干涉條紋信號，或條紋寬度過窄而無法準確地解調(diào)出深度信息。VT6000系列共聚焦顯微鏡基于針孔點光源的共軛共焦原理，其依托弱光信號解析算法可以完整重建出近70°陡峭的復雜的結(jié)構(gòu)形狀。
二、反射差、信號弱
碳纖維紙類的表面反射率低，結(jié)構(gòu)復雜且呈立體狀。白光干涉儀因其對樣品表面反射形成的干涉條紋光信號對比度要求較高，而碳紙表面纖維絲的立體角度大，導致部分位置因反射率低形成的干涉條紋對比度較低甚至無法形成干涉條紋，從而難以解調(diào)出深度信息。VT6000系列共聚焦顯微鏡在此展現(xiàn)出其對弱光信號解析能力優(yōu)勢，對樣件表面的低反射率特性適應(yīng)能力更強。
中圖儀器以其自主研發(fā)的共聚焦顯微鏡，與早前推出的白光干涉儀一起，構(gòu)成光學3D顯微測量領(lǐng)域的姊妹雙姝，為國內(nèi)超精密加工與微納制造領(lǐng)域提供專業(yè)的3D顯微形貌檢測方案。
展開 無人機在風電巡查方面的優(yōu)勢
如遇電線塔，風電塔這種高難度的巡檢，無人機可以三維環(huán)繞檢測。其搭載的專業(yè)設(shè)備攝像機，紅外熱感攝像機等荷載可以取得高質(zhì)量的巡檢資料，另外配合5G傳輸可將所拍攝資料實時回傳給相關(guān)人員。其高效的巡檢效率和安全的作業(yè)方式，收到行業(yè)的普遍認可。
另外國家政策也非常支持無人機在風電行業(yè)的應(yīng)用，2015《架空輸電線路無人機巡檢作業(yè)技術(shù)導則》，對無人機巡檢系統(tǒng)及光電吊艙進行規(guī)范。
國網(wǎng)也對無人機巡查做出說明：
1.大、中型無人機直升機應(yīng)用于220千伏及以上交直流線路開展常規(guī)巡視和狀態(tài)巡視；
2.小型無人機直升機應(yīng)用于110千伏及以上線路單塔進行巡視、故障巡視和小范圍通道巡查；
3.固定翼無人機一般用于500千伏及以上線路開展通道巡視和災(zāi)后電網(wǎng)評估等。
無人機巡檢已成為不可逆的大趨勢，其發(fā)展前景非常客觀。
感謝關(guān)注無人機總動員，我們將分享更多的工業(yè)應(yīng)用的相關(guān)信息。
展開 
演示面陣激光雷達的工作原理
以面陣激光雷達為例，由于其快速、準確的三維距離檢測和測量能力，在智能設(shè)備中得到了廣泛的應(yīng)用。在這個例子中，我們演示了一個典型的面陣激光雷達的工作原理，該雷達由光源陣列、準直透鏡系統(tǒng)以及衍射光柵作為分束器組成。分析在空間和空間頻率域中進行。
建模任務(wù)
建模任務(wù)
單個光源+準直透鏡
單個光源+準直透鏡
光源陣列+準直透鏡
光源陣列+準直透鏡+衍射光柵
光源陣列+準直透鏡+衍射光柵
仿真設(shè)置注意事項
? 光源陣列的建模- 光路中只有一個高斯光源，利用可編程參數(shù)運行實現(xiàn)光源陣列。- 在參數(shù)運行中定義網(wǎng)格，每次高斯光源橫向移動到一個網(wǎng)格點上。 ? k域的可視化- 電磁場探測器可以選擇將k域即空間頻率域的場顯示為單個文檔。- 為了將所有結(jié)果組合起來并顯示在一個公共窗口中，本例設(shè)計并提供了一個VirtualLab模塊。
展開 [VirtualLab] 演示面陣激光雷達的工作原理
以面陣激光雷達為例，由于其快速、準確的三維距離檢測和測量能力，在智能設(shè)備中得到了廣泛的應(yīng)用。在這個例子中，我們演示了一個典型的面陣激光雷達的工作原理，該雷達由光源陣列、準直透鏡系統(tǒng)以及衍射光柵作為分束器組成。分析在空間和空間頻率域中進行。
建模任務(wù)
建模任務(wù)
單個光源+準直透鏡
單個光源+準直透鏡
光源陣列+準直透鏡
光源陣列+準直透鏡+衍射光柵
光源陣列+準直透鏡+衍射光柵
仿真設(shè)置注意事項
? 光源陣列的建模
- 光路中只有一個高斯光源，利用可編程參數(shù)運行實現(xiàn)光源陣列。
- 在參數(shù)運行中定義網(wǎng)格，每次高斯光源橫向移動到一個網(wǎng)格點上。 ? k域的可視化
- 電磁場探測器可以選擇將k域即空間頻率域的場顯示為單個文檔。
- 為了將所有結(jié)果組合起來并顯示在一個公共窗口中，本例設(shè)計并提供了一個VirtualLab模塊。
展開 鍛造行業(yè)智能制造發(fā)展回顧及新技術(shù)展望（下）
借助三維檢測等視覺系統(tǒng)判斷出當前鍛件尺寸是否符合要求，令鍛件尺寸作為輸出變量，按照鍛件尺寸可以將label 劃分為優(yōu)、良、中、差四類，影響因素為打擊能量、溫度，潤滑、磨損等，利用生產(chǎn)線中積累的大數(shù)據(jù)進行生產(chǎn)模型搭建，分析出鍛件結(jié)果數(shù)據(jù)(鍛件尺寸、性能等)與過程數(shù)據(jù)(打擊能量、溫度、潤滑效果)之間的機理關(guān)系，算法流程如圖10 所示。算法的準確率高達97.41%
圖10 常規(guī)K 近鄰算法流程
K 近鄰算法中尋優(yōu)過程
⑴超參數(shù)選擇。
K 近鄰算法并不是單一固定的算法，其中包含了諸多影響因素，而這些影響因素是影響算法優(yōu)劣的重要指標，本文將詳細介紹以下三類指標。
1) K 值。
K 近鄰算法中，測試集中的樣本中的每個點是以訓練集中離該點最近的K 個點隸屬度來判斷該點的label,因此不同的K 值會產(chǎn)生不同的訓練模型，K 值過小會使得模型不準確，沒有參考意義，然而K 值過大可能會造成模型訓練時間過長，也同樣會造成模型偏離實際，因此K 值是K 近鄰算法中的重要指標。
2)權(quán)重。
權(quán)重也是影響算法的關(guān)鍵指標，如圖11 所示，當K=5 時，判斷該綠點周圍最近的5 個點中有3 個藍色點，2 個紅色點，按K 近鄰算法原理來說，綠點應(yīng)該屬于藍色區(qū)域，然而明顯該點距離紅點更近，應(yīng)該隸屬于紅色區(qū)域。因此在進行隸屬度判斷是，每個點對于測試點的判斷應(yīng)該是不一樣的。近點的影響因素應(yīng)該高于遠點，因此算法一般取距離的倒數(shù)來作為權(quán)重，來保證算法的真實性。
圖11 KNN 算法實例
3)距離度量P。
該參數(shù)是衡量兩個樣本之間距離定義的關(guān)鍵因素，一般來說P=2 時表示的是歐氏距離，P=1 時表示的是曼哈頓距離，P 趨近于無窮時即為切比雪夫距離。通常情況下樣本采用歐式距離作為樣本間距。
展開 計算機X射線斷層成像（CT）掃描促進3D打印增材制造發(fā)展
而要滿足質(zhì)量要求，檢測技術(shù)是必不可少的，傳統(tǒng)的檢測方法需要用夾具夾持工件，以創(chuàng)建特定的測量基準面，并用坐標測量機的觸發(fā)式測頭及時完成整個檢測過程，或使用視覺測量系統(tǒng)測繪工件的外表面。很多情況下，在缺乏先進檢測技術(shù)的幫助下，一些工件內(nèi)部檢查方法需要用二維X射線掃描，或采用破壞性的檢測方式。
工業(yè)用計算機X射線斷層成像（CT）掃描是一種新興檢測技術(shù)，它為大幅降低產(chǎn)品試制檢測成本，以及在三維無損檢測中快速而準確地分析工件內(nèi)部缺陷提供了可能。
檢測，無需破壞
業(yè)用計算機X射線斷層成像（CT）掃描允許測量內(nèi)部結(jié)構(gòu)和缺陷。采用這種技術(shù)使用戶能夠以以前只能通過破壞性方法完成的方式可視化內(nèi)部結(jié)構(gòu)。
拿國際工具與設(shè)備公司（TEI）來說，該公司的設(shè)計團隊開發(fā)了全電動摩托車Lightning LS-218，旋轉(zhuǎn)臂是由3D軟件設(shè)計公司Autodesk創(chuàng)建的，然后用了三個星期的時間進行鑄造、清潔、熱處理、精加工和檢查摩托車擺臂。
為確保零件滿足機械扭轉(zhuǎn)的需求，TEI采用了工業(yè)用計算機X射線斷層成像（CT）掃描來測量內(nèi)部結(jié)構(gòu)和缺陷。作為自20世紀70年代以來醫(yī)學領(lǐng)域的領(lǐng)先技術(shù)，CT掃描正在工業(yè)領(lǐng)域成為重要的檢測工具。
工業(yè)CT掃描的基本形式與醫(yī)學CAT掃描類似，只是現(xiàn)在這種CT技術(shù)正被用于掃描各種工業(yè)零部件，而不是人體。醫(yī)學CAT掃描主要用于可視化目的，而工業(yè)CT掃描不僅實現(xiàn)可視化，而且還可進行測量。工業(yè)CT掃描是將二維X射線圖像交織形成工件內(nèi)部和外部三維影像的過程。*
由于采用X射線掃描，因此可在無需夾持的自由狀態(tài)下對脆弱易損的零部件進行檢測。由于無需對工件施加測量力和進行夾持，因此可確保工件被檢測時處于其自然位置。
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