圖塊
- 基于單目視覺的工業(yè)機器人自動化定位方法研究
特征點為中心建立圖塊p（n×n），將所有圖塊輸入隨機樹，計算不同類型圖塊的統(tǒng)計概率；最后判斷圖塊走向，除特征點外，隨機選擇圖塊中的兩個像素點，對其灰度值進(jìn)行比較，若m1＞m2，則圖塊走向右節(jié)點，反之則走向左節(jié)點。選定比較像素點后，下一個圖塊進(jìn)入該節(jié)點時，仍以之前選取的兩個像素點的比較為判斷準(zhǔn)則。節(jié)點比較公式為：式中，I（p，m2）為圖塊p 中像素點m 的灰度值。將所有圖塊輸入隨機樹后，在葉節(jié)點處得到相應(yīng)的概率分布情況，即待檢測特征點的分類準(zhǔn)則。本文使用多棵
價值工程 2023年27期2023-10-14
- 聲音
以及紅色、黃色的圖塊，由當(dāng)?shù)剞r(nóng)民在2020年收割莊稼時發(fā)現(xiàn)?？脊湃藛T隨后對其展開進(jìn)一步挖掘和研究，以期查明彩墻起源?！埃▽ξ业钠鹪V）一件接一件地發(fā)生。他們想讓你精疲力盡，但他們永遠(yuǎn)不會達(dá)到目的?！薄八ㄖ钙绽锔耆危┦且晃幻径噔兜娜?，他在生活中犯過嚴(yán)重的錯誤，也取得了自己想要的結(jié)果。”“（普里戈任專機失事）肯定和我們沒關(guān)系，我想大家都知道是誰干的?！薄昂翢o疑問，在未來幾年，印度將成為世界上增長最快的經(jīng)濟(jì)體。”“我們決定邀請阿根廷、埃及、埃塞俄比亞、伊朗、沙
中國新聞周刊 2023年33期2023-09-30
- 基于深度學(xué)習(xí)的公路路面病害智能化檢測系統(tǒng)
圖像裁剪成較小的圖塊，并通過深度學(xué)習(xí)模型逐塊對公路路面病害進(jìn)行檢測和分類。圖1顯示了針對不同類別公路路面病害的圖塊(裁剪圖像)示例，有關(guān)訓(xùn)練和測試階段數(shù)據(jù)準(zhǔn)備的更多詳細(xì)信息，請參見下一部分。(a) 正常公路路面3 人工智能識別流程詳述圖 2展示了本文采用的智能檢測流程的架構(gòu)，該流程有3個核心組成步驟，即異常檢測、異常提取和公路路面病害分類。首先執(zhí)行異常檢測來生成異常圖。根據(jù)異常圖，可以提取可疑公路路面病害，并過濾未損壞的區(qū)域。然后，將提取的圖塊分類為適當(dāng)?shù)?/div>
公路工程 2022年5期2022-12-04
- 從拼圖觀人生
先將四周邊緣處的圖塊找出來。我將盒子里的1000片圖塊嘩啦一下全部倒在地板上，地板上瞬間堆滿了圖塊。只看了一眼，我就眼花繚亂——想從里面找出所有邊緣的圖塊，簡直是大海撈針！我趴在地板上，開始一片一片地篩選、檢查。“一片、兩片、三片……”我眼睛都看花了，才好不容易將邊緣的圖塊全都找出來。接下來，我將這些圖塊一片一片地拼在一起。真是“路漫漫其修遠(yuǎn)兮”?。∮诌^了一個多小時，我才將四周邊緣的圖塊拼在一起?？蛇@時，我已經(jīng)累得不行了，雙手由于一直重復(fù)機械化的動作而變得小讀者 2022年8期2022-11-19
- 基于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的病理活檢胃癌診斷模型
1的比例隨機分為圖塊分類數(shù)據(jù)集、切片分類訓(xùn)練集與切片分類測試集，分別用于圖塊級癌與非癌分類模型構(gòu)建與訓(xùn)練、切片級癌與非癌分類模型訓(xùn)練與驗證。圖塊分類數(shù)據(jù)集按20∶1∶1的比例隨機分為訓(xùn)練集、測試集、驗證集。1.2.2 研究框架制訂本研究包括模型訓(xùn)練和模型應(yīng)用兩個階段。(1)模型訓(xùn)練階段：對圖塊分類數(shù)據(jù)集WSI中的癌組織區(qū)域進(jìn)行標(biāo)注，并訓(xùn)練圖塊級癌與非癌分類模型，用于圖塊中癌與非癌的識別。(2)模型應(yīng)用階段：采用Otsu算法獲取整張WSI中的組織前景區(qū)域，然協(xié)和醫(yī)學(xué)雜志 2022年4期2022-07-30
- 融合空間和多尺度特征的乳腺癌免疫組化Ki-67指數(shù)定量分析
述研究均是在單個圖塊上對Ki-67指數(shù)進(jìn)行定量分析，并將部分區(qū)域定量分析的結(jié)果代替整張WSI的Ki-67指數(shù)。本研究提出一種智能化定量分析Ki-67指數(shù)的方法，可識別整張WSI中的Ki-67指數(shù)，提高Ki-67指數(shù)評估的準(zhǔn)確性和客觀性。1 材料與方法1.1 研究材料與數(shù)據(jù)集分組回顧性納入2020年1— 12月北京協(xié)和醫(yī)院乳腺癌患者的病理切片。納入標(biāo)準(zhǔn)：根據(jù)組織病理和免疫組化結(jié)果，確診為乳腺浸潤性癌；排除標(biāo)準(zhǔn)：切片質(zhì)量不合格。采用德國Leica公司Aperi協(xié)和醫(yī)學(xué)雜志 2022年4期2022-07-30
- 從拼圖觀人生
先將四周邊緣處的圖塊找出來。我將盒子里的1000片圖塊嘩啦一下全部倒在地板上，地板上瞬間堆滿了圖塊。只看了一眼，我就眼花繚亂——想從里面找出所有邊緣的圖塊，簡直是大海撈針！我趴在地板上，開始一片一片地篩選、檢查?！耙黄?、兩片、三片……”我眼睛都看花了，才好不容易將邊緣的圖塊全都找出來。接下來，我將這些圖塊一片一片地拼在一起。真是“路漫漫其修遠(yuǎn)兮”?。∮诌^了一個多小時，我才將四周邊緣的圖塊拼在一起?？蛇@時，我已經(jīng)累得不行了，雙手由于一直重復(fù)機械化的動作而變得小讀者·愛讀寫 2022年4期2022-07-07
- 基于數(shù)據(jù)庫技術(shù)的AutoCAD應(yīng)用研究
在的問題1.1 圖塊實體轉(zhuǎn)化技術(shù)應(yīng)用缺乏合理性一是部分AutoCAD技術(shù)在應(yīng)用過程中，技術(shù)人員對圖塊實體構(gòu)成情況的分析不夠細(xì)致，尤其對于圖塊在圖形當(dāng)中的插入效果研究不夠充分，導(dǎo)致數(shù)據(jù)庫雖然得到了形式化構(gòu)建，無法在內(nèi)存控制方面取得積極進(jìn)展，難以為AutoCAD技術(shù)滿足模型空間構(gòu)建和應(yīng)用需要提供幫助。二是部分圖塊實體轉(zhuǎn)化方案的設(shè)計工作對定義塊構(gòu)成特征的分析考察不足，尤其對于圖形數(shù)據(jù)文件的構(gòu)成特征調(diào)查總結(jié)不足，無法在不同類型定義塊的構(gòu)成實體得到明確的基礎(chǔ)上滿足A海峽科技與產(chǎn)業(yè) 2021年3期2021-11-24
- 實物模型拼裝、圖塊拼接與AUTO CAD軟件在裝配圖繪制中的有機結(jié)合
將實物模型拼裝、圖塊拼接與AUTO CAD軟件進(jìn)行有機結(jié)合應(yīng)用在裝配圖的教學(xué)中，并以某一升降機構(gòu)裝配圖的教學(xué)為例，介紹該教學(xué)模式的開展。[關(guān)? ? 鍵? ?詞]? 裝配圖;拼裝;圖塊拼接;有機結(jié)合[中圖分類號]? G712? ? ? ? ? ? ? ? ?[文獻(xiàn)標(biāo)志碼]? A? ? ? ? ? ? ? [文章編號]? 2096-0603（2021）16-0130-02裝配圖是表達(dá)機器或部件的工作原理、運動方式、零件間的連接及其裝配關(guān)系的圖樣[1];也是用來現(xiàn)代職業(yè)教育·高職高專 2021年16期2021-08-27
- 基于卷積自編碼器分塊學(xué)習(xí)的視頻異常事件檢測與定位
劃分成互不重疊的圖塊，再對每一個圖塊進(jìn)行特征提取。讓卷積自編碼器針對視頻不同區(qū)域中的特征進(jìn)行學(xué)習(xí)，在檢測時判斷視頻某一位置上的圖塊是否存在異常事件，不僅使模型的學(xué)習(xí)內(nèi)容更有針對性，同時能實現(xiàn)異常事件定位。1 相關(guān)研究工作視頻異常事件檢測可分為兩個部分：視頻特征的提取和異常事件檢測模型的建立。視頻特征提取對于異常事件檢測的精確度起到關(guān)鍵作用，常用的特征主要分為手工設(shè)計的特征和深度模型提取的特征。Mahadevan等［5］利用混合動態(tài)紋理（Mixtures o數(shù)據(jù)采集與處理 2021年3期2021-06-22
- 車身翻轉(zhuǎn)輸送軌跡仿真及節(jié)距確定
外)單獨做成一個圖塊，車身和橇體及翻轉(zhuǎn)機旋轉(zhuǎn)部分做成一個圖塊，基點同為旋轉(zhuǎn)中心。用戶在交互界面輸入設(shè)備參數(shù)和運行參數(shù)，在軌跡繪制前，用戶在CAD界面上用鼠標(biāo)點選圖塊的插入點坐標(biāo)，程序根據(jù)用戶輸入的數(shù)據(jù)計算相鄰幀翻轉(zhuǎn)機及車身和橇體圖塊的旋轉(zhuǎn)角度、前進(jìn)距離，然后在CAD界面上顯示插入的圖塊，形成軌跡。對于有工藝時間要求的軌跡，程序會根據(jù)用戶輸入的參數(shù)，計算出除去邊走邊轉(zhuǎn)的工藝時間之外車和橇體在槽中水平行走的時間，并計算出出槽點位置，然后在各步長點逐個插入圖塊，機械設(shè)計與制造工程 2021年3期2021-04-16
- 結(jié)合多維度特征的病理圖像病灶識別方法
直腸病理圖像進(jìn)行圖塊分類，獲得91%的整體準(zhǔn)確率。在Sharma等人[9]的研究中，使用了卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，對小樣本胃癌數(shù)據(jù)集的三個惡性級別進(jìn)行了分類，并取得了良好的效果；Li 等人[10]設(shè)計了一種基于CNN 的胃癌自動識別框架，獲得了97%的圖塊級別準(zhǔn)確率；基于多種結(jié)構(gòu)的融合模型在胃癌病理圖像上取得了較好的分類結(jié)果[11]；Coudray等人[12]使用基于Inception網(wǎng)絡(luò)的架構(gòu)，在對肺病理圖像中肺組織及肺癌進(jìn)行區(qū)分任務(wù)中獲得良好的效果；遷移學(xué)習(xí)的應(yīng)計算機工程與應(yīng)用 2021年6期2021-03-23
- 關(guān)于二部圖上的顏色最多獨立集問題
緊例2 完全二部圖塊上的MCISP問題給定任意的完全二部圖塊Gc=(U,V,E)和顏色集C，i∈{1,2,…,n}。G中恰有3個頂點著有相同顏色且每一個Gi中的頂點顏色都不同，此時在G中找到一個獨立集S并使得其中所包含的顏色種類最多。這一問題是完全二部圖塊上的MCISP問題。下面給出求解MCISP問題的多項式時間近似算法。算法2:完全二部圖塊上的近似算法 輸入:1個簡單完全二部圖塊Gc=(U,V,E)輸出:G中包含顏色最多的獨立集S步驟1:令S=?,從任意杭州電子科技大學(xué)學(xué)報(自然科學(xué)版) 2021年1期2021-03-17
- 基于深度卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的胃活檢胃癌預(yù)測模型研究
注結(jié)果，截取陽性圖塊和陰性圖快，訓(xùn)練深度卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，用于預(yù)測圖塊患癌概率。應(yīng)用階段：掃描胃活檢病理切片為數(shù)字圖像，通過全圖推理算法獲取組織前景的一系列圖塊，依次送入訓(xùn)練好的深度卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中，完成全圖患癌部位的預(yù)測，通過對熱力圖的特征提取訓(xùn)練切片級胃癌預(yù)測模型，最終完成整張胃活檢切片的癌變概率預(yù)測。2.2 數(shù)據(jù)標(biāo)注與預(yù)處理方法數(shù)據(jù)標(biāo)注：胃活檢數(shù)字病理圖像尺寸很大，平均10 萬×10 萬個像素平方大小。我們研發(fā)了專門的數(shù)據(jù)標(biāo)注工具，用于標(biāo)注胃癌病變區(qū)域和正電子技術(shù)與軟件工程 2021年21期2021-03-11
- 一種PNG圖像受損區(qū)域自動修復(fù)方法
異性，采用滑動位圖塊判斷圖像修復(fù)是否成功.2 問題分析PNG圖像由一系列Huffman編碼數(shù)據(jù)塊構(gòu)成[7]，圖像受損是指部分?jǐn)?shù)據(jù)塊內(nèi)容遭到破壞，例如圖1中的數(shù)據(jù)塊3.由于部分?jǐn)?shù)據(jù)塊受損，造成整幅圖像被分割為若干個碎片，對圖像進(jìn)行修復(fù)之前，需要先確定每塊圖像碎片的起始和結(jié)束位置.本文采用的方法是利用Huffman編碼特征識別符合嚴(yán)格匹配條件的數(shù)據(jù)塊，從嚴(yán)格匹配塊出發(fā)，向前向后關(guān)聯(lián)搜索其它數(shù)據(jù)塊，再利用數(shù)據(jù)塊首尾相連的特征將多個數(shù)據(jù)塊拼接為整塊圖像碎片.如圖1小型微型計算機系統(tǒng) 2020年8期2020-09-03
- 視覺定位中人工路標(biāo)的屬性提取算法研究?
本文采用彩色幾何圖塊組合作為人工路標(biāo)，單目攝像頭采集到的彩色人工路標(biāo)圖像經(jīng)過預(yù)處理后進(jìn)行灰度化，在對應(yīng)的灰度圖上提取圖塊的角點和輪廓坐標(biāo)，由角點和輪廓確定其形狀，并由角點或輪廓數(shù)據(jù)計算圖塊的質(zhì)心坐標(biāo)。根據(jù)質(zhì)心坐標(biāo)和原始彩色圖像確定圖塊的顏色，同時由圖塊的質(zhì)心確定人工路標(biāo)的組成。利用圖塊間拓?fù)潢P(guān)系、形狀及顏色組成人工路標(biāo)模式，通過對人工路標(biāo)的模式進(jìn)行識別以達(dá)到定位之目的。人工路標(biāo)的選擇與定位精度、定位算法密切相關(guān)，一般來說人工路標(biāo)越復(fù)雜其唯一性越好，但是復(fù)雜計算機與數(shù)字工程 2020年5期2020-07-13
- 灰度圖在地形建模中的應(yīng)用
高程采樣點為一個圖塊，相鄰圖塊之間高程點重復(fù)使用，由于每個圖塊中衛(wèi)星影像顏色連續(xù)，相鄰兩個高程采樣點間的多個灰度值能真實反映出高程變化，根據(jù)灰度值即可進(jìn)行DEM 插值。以5 m 采樣間隔的DEM 和1 m/px 的衛(wèi)星影像為例：1）確定高程最大最小值。遍歷一個圖塊中的9個高程點獲取最大值Hmax和最小值Hmix，同時獲取高程最值處的灰度值Pmax、Pmix。2）確定分塊區(qū)域內(nèi)高程和灰度對應(yīng)關(guān)系。則比例系數(shù)Kh/px為：注：若灰度值相同（即分母為零），則比例火力與指揮控制 2019年11期2020-01-08
- 基于AutoCAD二次開發(fā)的室內(nèi)設(shè)計軟件平臺設(shè)計
件、幫助文件夾及圖塊庫文件夾。某室內(nèi)設(shè)計.exe屬于二次開發(fā)總程序的入口，其他都是通過程序調(diào)用資料的數(shù)據(jù)。假如所創(chuàng)建CAD 圖像文件為雙擊室內(nèi)設(shè)計，就會將二次開發(fā)功能界面及繪圖界面同時打開[1]。為了能夠?qū)崿F(xiàn)有效繪圖工作，本文對AutoCAD 二次開發(fā)室內(nèi)設(shè)計軟件進(jìn)行分析。1 AutoCAD 二次開發(fā)的方法1.1 AutoCAD 軟件的開發(fā)途徑AutoCAD 軟件開發(fā)的方法主要包括兩種：第一種為通過大量技術(shù)人員實現(xiàn)自主版權(quán)AutoCAD 軟件的開發(fā)；第二種現(xiàn)代電子技術(shù) 2019年23期2019-12-09
- 閩東北傳統(tǒng)建筑花窗平面構(gòu)成研究 ——基于剪紙創(chuàng)作的設(shè)計方法探索
元素所組成的基本圖塊而構(gòu)成，圖塊的組合方式主要有兩種：對稱（Symmetry）與反復(fù)（Repetition）。我國傳統(tǒng)建筑的花窗裝飾圖案肌理同樣也呈現(xiàn)出這兩種形式。本研究以歷史建筑中的典型花窗為例，通過簡單的“折”與“剪”的剪紙創(chuàng)作模式，呈現(xiàn)花窗圖案的生成規(guī)律，探討在視覺傳達(dá)以及藝術(shù)、建筑教育中平面構(gòu)成的“點、線、面”圖形單元如何以剪紙的方式呈現(xiàn)，為圖案的排列模式與造形設(shè)計，提供一種新的設(shè)計創(chuàng)作思路。一、研究架構(gòu)（一）研究對象福建閩東北地區(qū)以山區(qū)丘陵地貌為藝術(shù)與設(shè)計·理論 2019年5期2019-05-30
- 提高CAD制圖效率的方法與技巧研究
算機繪圖;效率;圖塊;樣板圖;面域中圖分類號：TP31文章編號：2095-624X（2019）01-0076-02隨著計算機的普及和各種CAD繪圖軟件的推廣，除了草圖設(shè)計階段還會使用徒手繪圖方式外，實際生產(chǎn)中CAD制圖已經(jīng)完全取代了傳統(tǒng)的手工制圖。CAD制圖突出優(yōu)點是繪圖的精確、高效，但是，CAD繪圖軟件使用技巧不足的話，發(fā)揮不出其應(yīng)有的優(yōu)勢，以下以常用的AutoCAD軟件為例，介紹一下本人CAD繪圖的技巧。一、熟練使用命令快捷鍵使用命令快捷鍵啟動CAD軟求知導(dǎo)刊 2019年1期2019-04-06
- 用Flash軟件制作
割的基本方法：將圖塊分離，運用直線工具繪制分割線，將圖塊依次移到空白處并轉(zhuǎn)換成為元件，刪除分割線。講解后，學(xué)生自行下載Learn site平臺上的學(xué)習(xí)課件，查缺補漏。學(xué)生根據(jù)教師講解，結(jié)合學(xué)習(xí)課件完成任務(wù)一：選取《美麗的祖國》素材，用三條直線將素材文件中的圖片進(jìn)行分割。學(xué)生在操作過程中遇到問題，及時向教師求助，尋求解決方法。教師指出學(xué)生在圖片分割時可能遇到的問題，如圖片沒有被分離、忘記將圖塊轉(zhuǎn)換成元件等，最后由學(xué)生總結(jié)圖片分割操作步驟，教師用板書呈現(xiàn)。設(shè)計中國信息技術(shù)教育 2019年1期2019-03-23
- 基于Flash ActionScript3.0的“數(shù)字華容道”拼圖游戲
置游戲。所有數(shù)字圖塊的位置都排列正確后，畫面上將顯示“你真棒o（n_n）o”幾個文字和符號，表示數(shù)字華容道的拼圖被正確拼好。2 游戲創(chuàng)作過程2.1 利用Photoshop制作華容道九宮格數(shù)字圖塊1）首先需要在Photoshop中制作一張素材圖片：“數(shù)字華容道拼圖初始圖.jpg”，大小為150像素*150像素，如圖4，由于制作過程相對比較簡單，在此不再贅述，Photoshop制作過程圖，如圖5所示。2）啟動Flash，使用“文件”一“新建”（Ctrl+N）一電腦知識與技術(shù) 2019年34期2019-03-04
- “華龍一號”功能圖自動導(dǎo)入仿真平臺的功能實現(xiàn)
控出圖未采用標(biāo)準(zhǔn)圖塊,計算機無法解析。因而儀控系統(tǒng)建模采用仿真工程師手動建模的方式,這種須進(jìn)行二次人工組態(tài)建模的方式工作效率低、耗時長且經(jīng)常存在工作反復(fù)。自福清5、6號機組項目(“華龍一號”堆型)開始,儀控設(shè)計工作使用基于visio開發(fā)的功能圖專用自動化設(shè)計軟件,采用標(biāo)準(zhǔn)圖塊設(shè)計方法,統(tǒng)一使用標(biāo)準(zhǔn)圖框、圖面、圖例符號、統(tǒng)一的字體和線型,儀控設(shè)計成品圖紙使用功能圖替代了邏輯圖/模擬圖。功能圖采用標(biāo)準(zhǔn)圖塊繪圖、使用標(biāo)準(zhǔn)出圖軟件繪制,功能圖可用計算機代碼進(jìn)行解析中國核電 2019年6期2019-02-11
- 基于DSP的視頻煙霧探測器設(shè)計
，可得到可疑運動圖塊，再依次使用色彩測量算法、能量監(jiān)測度量算法和結(jié)構(gòu)相似度算法來檢測可疑圖塊，以確定是否存在煙霧元素。如發(fā)現(xiàn)煙霧塊，則使用標(biāo)記框標(biāo)識煙霧信息。在調(diào)試過程中，經(jīng)過多次試驗，當(dāng)圖塊大小為18×18(單位：個，表示像素點個數(shù))時，其實時性和效果較好，推薦采用18×18圖塊進(jìn)行煙霧識別。煙霧識別算法的流程見圖3。圖3 煙霧識別算法流程3.1 煙霧可疑區(qū)域提取為快速、有效地檢測可疑煙霧圖塊，需要建立背景模型，把當(dāng)前幀與背景模型進(jìn)行比較和差分運算，根據(jù)船海工程 2018年6期2019-01-08
- 百度開源全新腫瘤識別AI算法
輸入一組3x3的圖塊，并聯(lián)合預(yù)測每張圖塊是否有腫瘤區(qū)域。圖塊間的空間關(guān)系可通過一種名為“條件隨機場”的概率圖模型來模擬。整套算法框架可在 GPU 上進(jìn)行端到端的訓(xùn)練，而不需任何后處理的步驟。由于考慮到了相鄰圖塊之間的空間關(guān)系，該算法讓假陽性得以大大降低，算法預(yù)測的腫瘤區(qū)域也更加平滑。對比之前的算法，該算法除了真實腫瘤區(qū)域外，幾乎沒有引入任何其他假陽性區(qū)域。同時，百度研究院也在 Github 上開源了整套算法代碼，以便其他研究人員在此基礎(chǔ)上進(jìn)行更深入的研究，中國信息化周報 2018年24期2018-09-21
- 基于似物性判別的視覺目標(biāo)檢測方法*
像窗口包含的分割圖塊的結(jié)構(gòu)與不包含的目標(biāo)的窗口具有很大區(qū)別。前者窗口中有著更多的完整的獨立圖塊,獨立于窗口外超像素,如圖3所示。窗口內(nèi)的圖塊的組合方式,本文稱為窗口基于圖像分割的結(jié)構(gòu),也可以作為區(qū)分窗口是否包含目標(biāo)的特征。得益于圖像分割領(lǐng)域的研究進(jìn)展[12～14],圖像分割可以實現(xiàn)與邊緣檢測等底層視覺變換的快速和高效,保證了基于圖像分割的方法的運算效率。本文采用文獻(xiàn)[12]提出的圖像分割方法。參數(shù)設(shè)定為δ=0.08,k=300。本文圖像分割方法的結(jié)構(gòu)化特征傳感器與微系統(tǒng) 2017年11期2017-11-23
- 船舶舾裝生產(chǎn)設(shè)計圖紙視圖布局優(yōu)化
次排布。再次，各圖塊之間的距離應(yīng)該均勻，保證圖塊布置合理且美觀，圖塊的總面積應(yīng)盡可能大以充滿圖紙，便于充分利用圖紙區(qū)域。2 排圖區(qū)域分析排圖區(qū)域指的是圖框范圍內(nèi)可用于排圖的區(qū)域。由于不同的船廠對于標(biāo)題欄有各自的標(biāo)準(zhǔn)，故本文將A3圖紙中標(biāo)題欄按工程制圖標(biāo)準(zhǔn)簡化為圖框右下角140 mm×32 mm的矩形，這時排圖區(qū)域就是圖框矩形中減去標(biāo)題欄矩形所得到的區(qū)域，如圖1所示。圖1 A3圖紙視圖布置區(qū)域?qū)4圖紙首頁中標(biāo)題欄簡化為圖紙下方50 mm×180 mm的矩形造船技術(shù) 2017年5期2017-11-20
- 基于CNN的車牌識別系統(tǒng)
能夠找到矩形車牌圖塊.接著畫出連通區(qū)域的外接矩形[11]，這些矩形圖塊中就包含要定位的車牌.最后，對這些矩形圖塊進(jìn)行篩選，剔除不符合條件的圖塊，輸出并保存余下的矩形區(qū)域.(2)顏色定位法. 上述邊緣檢測法雖然能夠成功定位大多數(shù)車牌，但在處理有大量垂直邊緣的圖像時，難以準(zhǔn)確的定位車牌，因此我們需要其他方法來彌補這方面的不足.由于我國的絕大多數(shù)車牌均為藍(lán)色或黃色背景，這為通過顏色來定位車牌提供了條件.首先將圖片轉(zhuǎn)換為HSV顏色模型[12,13].在最常見的RG中南民族大學(xué)學(xué)報（自然科學(xué)版） 2017年3期2017-10-18
- 基于深度特征K-平均字典的場景識別*
由滑動窗口產(chǎn)生的圖塊充滿隨機性，部分圖塊并沒有明顯的語義含義，會給后續(xù)的聚類帶來困難。針對這個問題，提出采用似物檢測取代滑動窗口。同時，根據(jù)詞袋模型字典設(shè)計中關(guān)于字典詞區(qū)別性和代表性的思路，對K-平均算法進(jìn)行了改進(jìn)，并在MIT-67室內(nèi)場景數(shù)據(jù)庫中進(jìn)行了測試，該方法取得了良好的效果，最好的結(jié)果為76.31。場景識別；K-平均算法；深度學(xué)習(xí)；詞袋模型；似物檢測0 引言場景分類早已作為計算機視覺中的一項特別工作有著自己獨到的處理。不同于一般的在圖片中檢測或識別網(wǎng)絡(luò)安全與數(shù)據(jù)管理 2017年13期2017-08-09
- AutoCAD中圖塊命令的應(yīng)用分析
AutoCAD中圖塊命令的應(yīng)用分析唐善婷（淮陰工學(xué)院，江蘇 淮安 223001）在AutoCAD繪圖中常有一些重復(fù)出現(xiàn)的圖形元素，為了提高繪圖效率和節(jié)省存儲空間，一般將它們定義為圖塊，以便隨時調(diào)用.在調(diào)用過程中，根據(jù)實時使用需求，可以為圖塊添加文字注釋信息和動態(tài)功能.本文研究圖塊、圖塊屬性和動態(tài)塊等命令的應(yīng)用，并分析和對比各圖塊的應(yīng)用要點，有利于CAD圖塊的控制管理和建立標(biāo)準(zhǔn)圖庫.AutoCAD；圖塊；屬性塊；動態(tài)塊；應(yīng)用在建筑施工圖繪圖中常有一些大量重復(fù)赤峰學(xué)院學(xué)報·自然科學(xué)版 2017年4期2017-03-23
- 優(yōu)化A算法搜索連連看圖塊配對和消除次序
A算法搜索連連看圖塊配對和消除次序黃艾璇1王 亮2(1.華中師范大學(xué)第一附屬中學(xué) 武漢 430223)(2.華中光電技術(shù)研究所 武漢 430223)針對連連看游戲這種具有小循環(huán)特性的動態(tài)不確定路徑搜索問題,論文根據(jù)游戲特點,通過對幾種搜索算法分析比較,設(shè)計并實現(xiàn)了一種優(yōu)化的A算法,對連連看圖塊配對和圖塊對消除次序進(jìn)行搜索。實驗證明論文算法是一種高效實用的動態(tài)搜索方法,有效減少了因圖塊組對不合適或圖塊對消除次序不合適造成的死鎖。動態(tài)不確定; 廣義搜索; 深度計算機與數(shù)字工程 2017年2期2017-03-02
- 基于.NET在AutoCAD中實現(xiàn)管點符號的快速繪制
顯示相應(yīng)CAD的圖塊符號，能夠直觀地顯示給用戶。(3)選定管點符號后，需要在CAD窗口中指定位置放置，采用JIG(即時繪圖)技術(shù)來實現(xiàn)插入圖塊的交互操作。(4)插入管點圖塊符號后，自動填寫管點類別、坐標(biāo)等信息，彈窗屬性窗體面板錄入相關(guān)屬性。(5)錄入屬性后添加一條管點信息到mdb數(shù)據(jù)庫相應(yīng)的管點表中，同時將管點物探編號等信息寫入管點XDATA擴(kuò)展數(shù)據(jù)信息中，實現(xiàn)管點符號與數(shù)據(jù)庫中記錄的關(guān)聯(lián)。2.3 具體實現(xiàn)(1)符號面板在管點符號繪制中，為了方便使用，我們城市勘測 2017年1期2017-03-01
- 基于PCA模式和顏色特征的鋼軌表面缺陷視覺顯著性檢測
行改進(jìn)。利用缺陷圖塊的顏色特征與銹跡、斑痕等普通圖塊的差別較大這一特點，對鋼軌表面缺陷進(jìn)行顯著性檢測。試驗結(jié)果表明，該方法可以處理不同形狀的軋疤、軋痕類缺陷，缺陷顯著性效果較好，能準(zhǔn)確地顯示缺陷形狀、位置等信息。鋼軌; 高斯分布; PCA模式特征; 顏色特征; 機器視覺; 顯著性檢測; 圖像識別0 引言目前，鋼軌表面缺陷檢測的方法主要有射線探傷法、超聲磁粉法、電渦流法以及機器視覺法，但這些方法都有各自的不足。同其他方法相比，機器視覺技術(shù)具有非接觸、速度快、自動化儀表 2017年1期2017-02-27
- 計算機CAD繪圖的基本方法和應(yīng)用技巧探析
層分割繪畫、常用圖塊創(chuàng)設(shè)，以及建立圖塊資源庫和修改命令與Purge鍵的有效使用等。2.1 基本命令的巧妙運用，有效提升制圖效率制圖工作者在使用計算機CAD制圖軟件進(jìn)行繪圖工作過程中，巧妙地運用各基本命令，有效地簡化繪圖過程，進(jìn)而提升制圖效率。在制圖過程中，若想能夠熟練地選擇基本命令進(jìn)行巧妙地圖形繪制，首先必須提升對各基本命令功能以及使用方法的熟悉度，尤其是使用頻率較高的基本命令，在同一圖形繪制工作上，存在著能夠運用多種基本命令都可以完成圖形繪制的情況下，挑中國設(shè)備工程 2017年19期2017-01-20
- 多源影像的線性四叉樹場景生成方法及其在智慧城市中的應(yīng)用
采樣層級下的特定圖塊并進(jìn)行顯示。因此，基于線性四叉樹索引的查找必不可少。假設(shè)M為當(dāng)前圖塊的四叉樹編碼，下面是根據(jù)當(dāng)前圖塊查找其臨近圖塊的過程：①把四叉樹編碼M的奇數(shù)位和偶數(shù)位提取出來，得到兩組二進(jìn)制編碼MO和ME（MO和ME分別對應(yīng)奇數(shù)位和偶數(shù)位的編碼）。②將MO和ME轉(zhuǎn)換為十進(jìn)制數(shù)i，j。③判斷需要查找的方向是否到達(dá)邊界。在沒有到達(dá)邊界的條件下：查找當(dāng)前圖塊右側(cè)的圖塊令j = j+1,左側(cè)令j = j-1,下側(cè)令i = i+1，上側(cè)令i =i-1。若當(dāng)前智能建筑與智慧城市 2017年12期2017-01-17
- 基于AutoCAD動態(tài)塊和腳本文件的批量展點方法
toCAD；動態(tài)圖塊；腳本文件；VBA；批量展點時下各行業(yè)都在AutoCAD的基礎(chǔ)上開發(fā)出了適合自己專業(yè)背景的繪圖軟件，但這仍然取代不了CAD較強的通用性。特別是對一些非測繪專業(yè)的相關(guān)工程人員來說，更容易接受CAD的繪圖操作，利用它生產(chǎn)出來的圖形數(shù)據(jù)在后期的應(yīng)用也較為方便[1-2]。出于以上考慮，本文針對非測繪人員在一般性工程測量應(yīng)用方面的需要，提出了一種基于CAD帶屬性動態(tài)塊和腳本文件的快速批量展點方法。此方法更完善，易操作，展點效果好，能夠根據(jù)測點坐標(biāo)地理空間信息 2016年2期2016-12-26
- 基于MatlabGUI語音識別推箱子的設(shè)計
塊。每個方塊為一圖塊，每個圖塊的大小為64×64像素圖片。利用imread函數(shù)將制作好的圖塊轉(zhuǎn)換為數(shù)組并存入變量中，把整個游戲區(qū)域看成一個二位數(shù)組。根據(jù)關(guān)卡，載入人物、箱子及需要推入目標(biāo)的坐標(biāo)及其數(shù)量。載入完成后，轉(zhuǎn)換成界面狀態(tài)數(shù)組。根據(jù)狀態(tài)數(shù)組畫到GUI界面。k=imread（'空白.png'）；q=imread（'墻.png'）；ren=imread（人.png'）；x=imread（'箱子.png'）；m=imread（'目標(biāo).png'）；map=z電子設(shè)計工程 2016年15期2016-11-22
- 基于改進(jìn)的遺傳算法和SVM的圖像DCT變換域水印技術(shù)
n）為8×8的子圖塊在中位置的像素值；β是伸縮因子，用于平衡b值的大小，在本文中，β=500。紋理則通過計算圖像的熵值和方差確定，對于熵值e和方差v的計算方法如下：式中：zi表示灰度級；P（zi）表示子圖塊中灰度級的概率。由于亮度與紋理度的程度不同，所以按照表1所示的規(guī)則將圖像塊進(jìn)行9種分類。在本實驗中，T1，T2，T3，T4，T5，T6，T7，T8，T9分別用1，2，3，4，5，6，7，8，9表示。通過以上步驟可以確定樣本訓(xùn)練集的中的樣本矩陣和與樣本相對現(xiàn)代電子技術(shù) 2016年20期2016-11-18
- 三維信息模型在變電站構(gòu)架設(shè)計軟件中的應(yīng)用
部分是描述施工圖圖塊的二維信息數(shù)據(jù)(以下簡稱施工圖模型)。三維信息模型記錄所有桿件、節(jié)點板、連接板、螺栓、鋼筋以及其它組合構(gòu)件(如法蘭、支座等)的信息，施工圖模型記錄了圖塊的位置、繪圖比例、圖層、顏色以及與之關(guān)聯(lián)的模型數(shù)據(jù)信息。軟件通過建立構(gòu)架三維信息模型，實現(xiàn)構(gòu)架構(gòu)件信息的統(tǒng)一管理。施工圖模型根據(jù)三維信息模型數(shù)據(jù)動態(tài)更新，有效的解決了施工圖的聯(lián)動修改、材料表的歸并統(tǒng)計以及用戶撤銷重做功能等技術(shù)難題。軟件數(shù)據(jù)流程如圖2所示。圖2 軟件數(shù)據(jù)流程圖3.1構(gòu)架三土木建筑工程信息技術(shù) 2016年4期2016-11-10
- 基于圖塊和二階統(tǒng)計特征的行人檢測
10000）基于圖塊和二階統(tǒng)計特征的行人檢測欒書鵬（河海大學(xué) 計算機與信息學(xué)院，江蘇 南京210000）在行人檢測中，由于外界環(huán)境復(fù)雜變化和行人自身的不同特點，往往會造成錯誤檢測以及遺漏檢測。針對以上問題，文中提出一種基于圖塊和二階統(tǒng)計特征的方法，提高檢測的準(zhǔn)確率。首先利用基于圖塊的幀差法進(jìn)行前景檢測，接著計算前景區(qū)域的灰度共生矩陣，進(jìn)而提取前景區(qū)域的二階統(tǒng)計特征，最后透過基于二階統(tǒng)計量特征的支持向量機分類器進(jìn)行行人檢測。通過仿真實驗對比表明文中的算法有較電子設(shè)計工程 2016年20期2016-11-09
- 基于神經(jīng)認(rèn)知計算模型的高分辨率遙感圖像場景分類
變換后切分為若干圖塊，通過深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)提取圖塊的稀疏激活特征，采用概率主題模型獲取圖塊初始場景類別，并利用圖塊分類錯誤信息反饋控制場景顯著區(qū)特征的提取；其次，根據(jù)圖塊的上下文獲取場景語義的時空特征，并在此基礎(chǔ)上進(jìn)行圖塊分類和場景預(yù)分類；最后，用場景預(yù)分類誤差構(gòu)造獎懲函數(shù)，控制和選擇深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中場景區(qū)分度較大的稀疏激活特征，并通過增量式強化集成學(xué)習(xí)，獲得最后的場景分類。在兩個標(biāo)準(zhǔn)的高分辨率遙感圖像數(shù)據(jù)集上的實驗結(jié)果表明，MNCC算法具備較好場景分類結(jié)果。媒系統(tǒng)工程與電子技術(shù) 2015年11期2015-06-05
- 基于樣板圖的CAD繪圖技巧與應(yīng)用
AD；繪圖技巧；圖塊一、常見的CAD繪圖技巧1.鼠標(biāo)的運用鼠標(biāo)作為最便捷的操作工具，對于繪圖工作來說具有極為重要的意義，常見鼠標(biāo)設(shè)置的左鍵是選擇鍵，右鍵為確定鍵，中間滾輪可以實現(xiàn)平移和放大縮小圖形的作用。當(dāng)滑動滾輪時，光標(biāo)中心作為圖形中心在不斷進(jìn)行大小的縮放，向前滾動滑輪為放大，向后滾動滑輪為縮小，按下滾輪就可以執(zhí)行平移命令。左鍵選擇目標(biāo)的常用方法為：從右下到坐上，任意部分落在選擇框范圍內(nèi)的全部實體；從左上到右下，全部在選擇框內(nèi)的實體。2.快捷鍵的運用以2企業(yè)文化·中旬刊 2015年3期2015-04-27
- 基于方向信息的隨機蕨特征匹配算法
，對用于訓(xùn)練的小圖塊進(jìn)行“歸零化”處理，提取特征屬性構(gòu)造特征向量，建立樸素貝葉斯模型訓(xùn)練分類器。實驗結(jié)果表明，經(jīng)過該方法處理后，在相近識別精度下，得到的分類器體積減小到原始算法的1/8～1/16，滿足實時性要求。隨機蕨；特征匹配；增強現(xiàn)實；模式識別；貝葉斯模型；方向蕨1 概述尺度不變性特征變換(Scale-invariant Feature Transform, SIFT)[1]特征點檢測器和描述器是十幾年前提出的算法，但是它在圖像識別、圖像匹配等領(lǐng)域中有計算機工程 2014年5期2014-08-05
- AutoLISP語言在地下管線測量中的應(yīng)用
據(jù)的功能，對管點圖塊的AutoCAD 屬性進(jìn)行擴(kuò)展，從而實現(xiàn)管線點、線表自動輸出［3］。2 工作流程管線測量一般先外業(yè)采集管點的坐標(biāo)及高程信息，然后再對各個管點的特征數(shù)據(jù)進(jìn)行采集，該系統(tǒng)主要模擬外業(yè)生產(chǎn)流程，根據(jù)外業(yè)采集的各特征點信息的流程進(jìn)行錄入，通過管線的流向方向，實現(xiàn)管線點、線表從CAD 到Excel 的輸出［4］。圖1 為地下管線探測工作流程。圖1 地下管線探測工作流程圖3 程序的功能設(shè)計3.1 程序擴(kuò)展數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)及Dcl 主鍵定義AutoCAD 擴(kuò)城市勘測 2014年6期2014-06-28
- 切片地圖技術(shù)在地理信息公眾服務(wù)中的應(yīng)用
了一種采用預(yù)定義圖塊方法發(fā)布數(shù)字地圖服務(wù)的標(biāo)準(zhǔn)化解決方案。該文圍繞切片地圖技術(shù)在省級地理信息公眾服務(wù)平臺建設(shè)中的應(yīng)用，詳細(xì)闡述了地理地理信息公眾服務(wù)平臺的建設(shè)中，切片地圖數(shù)據(jù)的制作技術(shù)，實現(xiàn)了影像數(shù)據(jù)、矢量數(shù)據(jù)在WMTS環(huán)境下的發(fā)布和調(diào)用顯示。關(guān)鍵詞：WMTS服務(wù) OGC 地理信息公共服務(wù)中圖分類號：P208 文獻(xiàn)標(biāo)識碼：A 文章編號：1674-098X（2014）03（a）-0033-04隨著政府管理決策科學(xué)化、經(jīng)濟(jì)與社會發(fā)展信息化以及和諧社會建設(shè)的不斷科技創(chuàng)新導(dǎo)報 2014年7期2014-06-10
- 基于VBA的礦山設(shè)備布置圖系統(tǒng)開發(fā)與應(yīng)用
標(biāo)準(zhǔn)的完整的設(shè)備圖塊庫，從圖塊庫中選擇對應(yīng)的設(shè)備進(jìn)行拖放；當(dāng)用戶點擊某個已經(jīng)拖放且建立了數(shù)據(jù)庫連接的設(shè)備圖塊時，相應(yīng)的設(shè)備信息能夠顯示出來，這需要與遠(yuǎn)程數(shù)據(jù)庫進(jìn)行交互，巷道中設(shè)備的個數(shù)統(tǒng)計等也需要與數(shù)據(jù)庫交互[13]，系統(tǒng)的框架結(jié)構(gòu)圖如圖2所示。2.3.2 標(biāo)準(zhǔn)設(shè)備圖塊庫建立設(shè)備圖塊庫需要利用CAD中的圖塊功能，設(shè)備圖庫中的圖形元素每一個都是一個單獨的圖塊，一個圖塊就是一個設(shè)備，它按照設(shè)備類型進(jìn)行分類，有固定的比例大小。礦圖符號庫將礦圖要素統(tǒng)一考慮[14]河北工程大學(xué)學(xué)報(自然科學(xué)版) 2014年1期2014-05-10
- 探討CAD繪圖中“圖塊”的智能化應(yīng)用
討CAD繪圖中“圖塊”的智能化應(yīng)用徐立華(唐山工業(yè)職業(yè)技術(shù)學(xué)院，河北唐山，063020)計算機技術(shù)與工程設(shè)計結(jié)合產(chǎn)生的CAD技術(shù)，不僅繪圖速度快、精度高，而且在繪制過程中能夠重用圖形，更易于交流和管理。本文著重對CAD繪圖中能實現(xiàn)“重用圖形”的圖形設(shè)計輔助工具——“圖塊”進(jìn)行了深度探究，詳細(xì)介紹了 “屬性塊”、“動態(tài)塊”的智能化應(yīng)用。工程圖樣；CAD繪圖；屬性塊；動態(tài)塊；智能化；應(yīng)用0 前言隨著微型計算機的誕生和快速發(fā)展，從根本上改變了傳統(tǒng)工程設(shè)計的方式和電子測試 2014年19期2014-02-16
- 面向多尺度影像的瓦片金字塔技術(shù)研究與實現(xiàn)
。一般使用等長寬圖塊，這種規(guī)則切片方法對于長寬相等的影像完全適用；但在影像長寬不等的情況下，規(guī)則切片方式往往會造成不必要的切塊數(shù)據(jù)冗余。1.2 基于不規(guī)則切片的分塊長寬不等的影像構(gòu)建金字塔時，利用不規(guī)則切片對影像進(jìn)行切塊可以減少不必要的數(shù)據(jù)冗余，加快處理速度。在已知原始影像長寬的情況下，需要實現(xiàn)切塊大小和金字塔層級之間的互推。1）由圖塊大小計算層級。由于對金字塔進(jìn)行四叉樹編碼的原因，每層金字塔中，X方向和Y方向上的圖塊數(shù)都必定為2的整數(shù)次冪，使得影像往往不地理空間信息 2013年4期2013-09-28
- AutoCAD中拼裝法繪制機械裝配圖
夾套.dwg”以圖塊的形式插入到“夾線體裝配圖”中，為保證裝配準(zhǔn)確，應(yīng)充分利用對象捕捉功能。將插入的塊分解，修改圖形使之滿足裝配圖的要求。（3）使用相同的方法插入“襯套.dwg”和“手動壓套.dwg”零件。插入”襯套.dwg“零件時要注意，該圖形要先分解，再將兩個視圖分別移動到需要的位置。分解塊、修改圖形后效果如圖1所示。圖3 【設(shè)計中心】窗口3 基于“工具選項板”拼裝裝配圖視圖啟動圖3的【設(shè)計中心】窗口，在文件夾列表中找到“夾線體”的文件夾，單擊鼠標(biāo)右鍵機械工程師 2013年3期2013-08-13
- 基于AutoCAD的光學(xué)樣板圖設(shè)計
常出現(xiàn)的符號做成圖塊存放在一個圖形庫中，當(dāng)繪制這些符號時，就可以用插入圖塊的方法來實現(xiàn)，這樣可避免大量的重復(fù)工作，從而提高繪圖速度。1.2.3 分類繪制圖形樣板并存為樣板格式，以便調(diào)取和使用按照國家標(biāo)準(zhǔn)對圖幅的要求，建立符合需要的標(biāo)準(zhǔn)布局，在布局上繪制圖框和標(biāo)題欄，繪制或輸入標(biāo)識、符號及文字等，并存為樣板格式，以便調(diào)取和使用。2 光學(xué)樣板圖設(shè)計過程2.1 基本繪圖環(huán)境設(shè)計2.1.1 設(shè)置圖形界限光學(xué)零件圖一般為A4圖幅，用LIMITS命令可確定圖幅的大小。重慶電子工程職業(yè)學(xué)院學(xué)報 2013年6期2013-01-28
- 基于AutoCAD的機械零件圖表面粗糙度的標(biāo)注
械零件圖中，采用圖塊操作的方法進(jìn)行表面粗糙度的標(biāo)注方法和步驟。1 表面粗糙度的概念和標(biāo)記零件的表面，無論用何種加工方法進(jìn)行加工，放在顯微鏡下觀察，總是高低不平的，這種表面上具有較小間距和峰谷所組成的微觀幾何特性，稱為表面粗糙度。一般來說，表面粗糙度是指零件表面（包括內(nèi)表面和外表面）的光滑程度，是零件圖上一項很重要技術(shù)的指標(biāo)，對零件的性能和壽命有很大影響。不同的加工方法，可得到不同精度的表面粗糙度，例如鏜削加工和磨削加工，就比車削加工的精度高。因此，在零件圖裝備制造技術(shù) 2012年6期2012-12-21
- 基于AutoCAD的圖塊的查找/替換器的開發(fā)
AutoCAD的圖塊的查找/替換器的開發(fā)吳宏斌, 周新邵湖南城市學(xué)院計算機科學(xué)系，益陽 413000在AutoCAD繪圖過程中，對圖塊的應(yīng)用是提高繪圖效率和正確率的一種方法，但是初期的設(shè)計在后期也許需要改動，如果某個圖塊內(nèi)容需要一些修改，得對某已插入的圖塊一個一個改，不僅需要耗費很多的時間，還可能遺漏，這就需要用一個完善的某圖塊代替以前需要修改的所有同類圖塊，因而對圖塊的查找/替換就顯得不可短少。本系統(tǒng)就是針對此而開發(fā)的圖塊的查找/替換程序。AutoCAD中國科技信息 2011年6期2011-10-17
- 在AutoCAD 中標(biāo)注建筑標(biāo)高符號的一種方法
現(xiàn)這一要求。2 圖塊的定義與主要作用圖塊是AutoCAD提供繪制圖形的一個命令。在實際工程設(shè)計中，常常會繪制一些相同的圖形，這樣重復(fù)設(shè)計與繪圖，花去了許多時間，此時，若將常用到的圖形分門別類地定義成圖塊，存儲在不同的目錄中，在繪圖需要時，將所需要的圖塊插入到當(dāng)前圖形中，而無需重新繪制，這樣就可以提高繪圖效率。圖塊命令正是實現(xiàn)這一要求的命令。圖塊的主要作用:1)建立圖形庫:在設(shè)計和繪圖工作中，經(jīng)常遇到一些重復(fù)出現(xiàn)的圖形，將經(jīng)常出現(xiàn)的圖形做成塊，按類組成圖庫，山西建筑 2011年35期2011-08-20
- 用AutoCAD繪制齒輪嚙合近似軸測圖的一種方法
狀后，將其存儲為圖塊，然后利用塊的輸出縮放比例及旋轉(zhuǎn)功能，通過插入即可得到齒輪端面的近似軸測投影。據(jù)此，再根據(jù)齒輪的厚度尺寸，就能夠繪制齒輪完整的軸測圖。在分別繪制出兩個配對齒輪軸測圖后，通過移動使其成為齒輪副，然后對圖形進(jìn)行修剪等編輯操作，即可完成齒輪嚙合近似軸測圖的繪制。2 畫法步驟在創(chuàng)建一張新圖并確定線型建立圖層后即可開始繪圖。2.1 繪制齒輪端面正投影圖首先確定出齒輪的分度圓、齒頂圓、齒根圓等三個直徑以及孔、鍵槽等結(jié)構(gòu)尺寸。（1）用圓命令繪制出分度裝備制造技術(shù) 2010年4期2010-02-26
- 基于VBA 的線路縱斷面圖的自動繪制
創(chuàng)建的帶有屬性的圖塊的塊名，第四列表示橋涵的結(jié)構(gòu)類型。對于大中橋有可能采用兩種不同類型的梁，此時第四列為梁一的類型特征，第五列為梁二的類型特征；若只有一種梁，則第五列為空。表1 里程－地面高程、路肩高程表2 里程－設(shè)計坡度表3 里程－橋涵表4 里程－平面曲線3 AutoCAD VBA 和Excel 之間的交互3.1 AutoCAD VBA 對Excel 的引用[3]進(jìn)入VBA 集成開發(fā)環(huán)境，選擇“工具”→“引用”菜單項，打開如圖2 所示的對話框，鉤選Mic圖學(xué)學(xué)報 2010年2期2010-01-01
- ＣＡＤ繪制工程圖樣的技能技巧
板文件、創(chuàng)建工程圖塊和靈活運用修改命令快速繪圖的技能技巧,為工程圖樣的繪制提供了方便快捷的思路與途徑,發(fā)揮CAD技術(shù)的潛在功能,更好地為工程設(shè)計服務(wù)。關(guān)鍵詞:CAD應(yīng)用技術(shù) 樣板圖 圖塊 修改命令0 引言隨著計算機技術(shù)的迅猛發(fā)展,計算機輔助設(shè)計(CAD)技術(shù)在工程設(shè)計的各個方面得到了廣泛的普及和應(yīng)用,使得各設(shè)計部門實現(xiàn)了“甩圖板”的目標(biāo)。一些大型有實力的設(shè)計部門在CAD的平臺上專門開發(fā)了專業(yè)的設(shè)計軟件,使CAD的應(yīng)用更加專業(yè)化和專門化,提高了企業(yè)在市場的競中小企業(yè)管理與科技·上旬刊 2009年5期2009-09-29
- 提高ＡｕｔｏＣＡＤ繪圖速度的幾種方法
總結(jié)，主要從使用圖塊、圖層、坐標(biāo)輸入法、對象捕捉等方面進(jìn)行簡單的介紹。1 圖塊圖塊是AutoCAD操作中比較核心的工作，許多程序員與繪圖工作者都建立了各種各樣的圖塊。如建筑制圖中建立的一些門、窗、樓梯、臺階等以便在繪制時方便調(diào)用。1.1 圖塊的建立1）命令：BLOCK；2）輸入創(chuàng)建塊的名稱（控制點），拾取控制點上的一點，選擇整個圖形；3）單擊鼠標(biāo)右鍵；4）確定。1.2 圖塊的插入1）命令：INSERT；2）輸入插入塊的名稱（控制點），在屏幕上指出插入點的地中國教育技術(shù)裝備 2009年6期2009-04-02
- AutoCAD繪制裝配圖技巧初探
中需要的各種零件圖塊。3.將零件圖塊組裝成裝配圖使用設(shè)計中心、在位編輯器等編輯零件圖塊,然后繪制完成裝配圖。4.創(chuàng)建裝配圖布局這需要標(biāo)注必要的尺寸。值得注意的是,在圖樣空間標(biāo)注尺寸,標(biāo)注樣式中各選項的設(shè)置不變。5.編寫零部件序號用快速引線標(biāo)注命令繪制編寫序號的指引線以及標(biāo)注序號。6.創(chuàng)建明細(xì)表、填寫標(biāo)題欄填寫標(biāo)題欄和明細(xì)欄,標(biāo)注詳細(xì)的技術(shù)要求。7.保存圖形文件賦名并保存繪制完成的圖形文件。二、裝配圖的繪制方法利用AutoCAD繪制裝配圖可以采用以下幾種方法職業(yè)·中旬 2009年10期2009-01-22
- 從拼圖觀人生