近日，由北京工商大學科學技術處組織國家自然科學基金委、北京市公安交通管理局科研所、北京航空航天大學及北京印刷學院相關學科專家組成驗收專家組對我校承擔的北京市教委面上項目“基于圖像的車身覆蓋件面內應變測定”課題及“汽車道路交通流量數據采集與處理系統研究”課題進行驗收。驗收組專家認真聽取了項目組所作的匯報并審閱了相關材料，經質詢與討論，認為：項目組已完成任務書所規定的內容，達到預期目標，項目經費使用合理，同意上述兩課題通過驗收。

    “基于圖像的車身覆蓋件面內應變測定”課題是由我校機械學院項輝宇教授主持的，該項目采用了針對金屬板料拉深網格試驗法，開發了基于圖像的視覺測量技術進行車身覆蓋件面內應變測定的系統。研究了采用雙目視覺測量網格節點坐標的方法、三維立體標定塊的標定算法，實現了圖像采集與預處理、邊緣輪廓的提取、圖像坐標和幾何坐標的映射等功能、采用Visual C++和OpenGL相結合開發軟件實現塑性應變的計算與可視化處理，進行了結合成形極限圖進行覆蓋件成形分析的研究和實例驗證。該項目實現了對覆蓋件局部區域的應變分布的視覺測量，為進行覆蓋件成形質量評價和缺陷分析，優化成形工藝、降低廢品率和提高成形質量提供了有效工具。該項目開發的基于圖像的視覺測量系統可以實現復雜型面上特征點坐標的測量，為進一步開發面向大型面特征點視覺測量和復雜型面零件的逆向工程奠定了理論基礎，項目技術先進，具有廣泛的應用前景。

    “汽車道路交通流量數據采集與處理系統研究”課題是由我校機械學院劉玉德副教授主持的，該項目組根據北京市道路交通控制的實際情況，設計制作了基于感應線圈原理的交通流量數據檢測板，并進行了現場實驗，取得了較好的效果； 搭建了交通流量控制實驗臺，并在此基礎上進行了交通流量檢測與控制實驗研究；根據對現代城市道路交通中的流量、流向和流速等交通控制中的基本指標進行的分析和研究，提出了基于遺傳的正交最小二乘法的RBF神經網絡模型的交叉口信號控制方法，并針對交叉路口的交通狀況，設計出了在特定條件下的交通信號控制方案；利用仿真軟件對以上交通信號控制方案進行了仿真研究，驗證了不同綠信比條件下的控制方案，達到了實驗目的。

圖片提供：科學技術處