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OMC 项目描述 – 无夹具制造
背景 1997 年，由 EPSRC 资助的为期三年的“无夹具航空航天制造”（JAM）项目成立，旨在研究和开发无夹具设计、制造和装配的方法和技术。该项目的 OMC 部分之一涉及立体摄影测量系统与六自由度机器人的接口，以演示制造情况下航空航天部件的实时装配。虽然该项目专注于航空航天工业，但该技术在造船、汽车和一般制造业中有着广泛的应用。目前，民用和国防领域的航空结构装配是使用专门构造的夹具进行的，以确保最终组装符合设计要求。在产品制造过程中，依靠产品专用夹具提供零件定位和支撑，在保证一致性、准确性和质量方面具有优势，但成本高、交货时间长等缺点
OMC 项目描述 – 无夹具制造
背景 1997 年，由 EPSRC 资助的为期三年的“无夹具航空航天制造”（JAM）项目成立，旨在研究和开发无夹具设计、制造和装配的方法和技术。该项目的 OMC 部分之一涉及立体摄影测量系统与六自由度机器人的接口，以演示制造情况下航空航天部件的实时装配。虽然该项目专注于航空航天工业，但该技术在造船、汽车和一般制造业中有着广泛的应用。目前，民用和国防领域的航空结构装配是使用专门构造的夹具进行的，以确保最终组装符合设计要求。在产品制造过程中，依靠产品专用夹具提供零件定位和支撑，在保证一致性、准确性和质量方面具有优势，但成本高、交货时间长等缺点
3D 积云数码相机的几何校准...
介绍了一种用于积云立体摄影测量的数码相机校准技术。该技术已被用于表征在积云摄影测量、现场和多普勒观测 (CuPIDO) 项目期间观察到的夏季雷暴的形成。从相机位置、方向和地标调查的粗略测量开始，通过最小化几何误差 (GE) 获得相机的准确位置和方向。一旦获得准确的相机参数，就可以通过三角测量计算云特征点的 3D 位置。本文的主要贡献如下。首先，证明了 GE 在相机真实参数的邻域中只有一个最小值。换句话说，即使初始测量值与其真实值之间存在显著差异，搜索 GE 的最小值也能使作者找到正确的相机参数。其次，开发了一种新的由粗到细的迭代算法，该算法最小化 GE 并找到相机参数。数值实验表明，由粗到细算法是高效且有效的。第三，提出了一种基于地理信息系统 (GIS) 而非现场测量的新型地标调查。在这些实验中，GIS 地标调查是一种有效且高效的获取地标世界坐标以进行相机校准的方法。通过 NASA/地球观测系统卫星和仪表飞机收集的数据验证了该技术。本文以先前的研究为基础，详细介绍了校准和 3D 重建。
MSTIC 博士学院 & EDST 博士学院
量化人体运动行为首先要尽可能准确地测量和估计运动学和动力学变量。监测人体运动在功能康复、骨科、运动、辅助机器人或工业人体工程学中有着广泛的应用。当今的运动捕捉系统通常指立体摄影测量系统和实验室级测力板，它们虽然准确，但价格昂贵、需要专业技能且不便携。最近，使用惯性测量单元或 RGB 深度相机等价格实惠的传感器进行人体运动估计已成为众多研究的主题。尽管这些系统在实验室外具有巨大的应用潜力，但它们的准确性仍然有限，主要是由于固有的 IMU 漂移和视觉遮挡，而且关节运动学和动力学估计仍然难以估计。这些缺点可能解释了为什么这种系统很少用于常见的临床应用或家庭康复计划。在此背景下，本论文致力于开发一种新型、经济实惠的运动捕捉系统，该系统能够准确估计人体的三维关节状态。与以前基于视觉或惯性传感器的研究不同，所提出的方法包括结合新设计的视觉惯性传感器的数据。该系统还利用了新的实用校准方法，这种方法不需要任何外部设备，而且价格非常实惠。所有传感器数据都融合到一个受约束的扩展卡尔曼滤波器中，该滤波器利用人体的生物力学和所研究的任务来显著改善关节状态估计。这是通过结合不同类型的约束来实现的，例如关节限制、刚体和软关节约束，以及对关节轨迹和/或传感器随机偏差的时间演变进行建模。该系统估计精确的三维关节运动学的能力已通过对上臂和跑步机步态的日常生活活动的各种案例研究得到验证。已经研究了两种具有不同传感器数量和配置的不同原型。与黄金标准运动捕捉系统相比，对几名健康受试者进行的实验显示出非常令人满意的结果。总体而言，两个系统之间的平均 RMS 差异低于 4 度。当使用较少数量的传感器进行步态分析时也是如此。该系统还用于动态识别
MSTIC 博士学院 & EDST 博士学院
量化人体运动行为首先要尽可能准确地测量和估计运动学和动力学变量。监测人体运动在功能康复、骨科、运动、辅助机器人或工业人体工程学方面有着广泛的应用。当今的运动捕捉系统通常是指立体摄影测量系统和实验室级测力板，它们准确但价格昂贵，需要专业技能，并且不便携。最近，使用价格实惠的传感器进行人体运动估计，例如惯性测量单元或 RGB 深度相机，已成为众多研究的主题。尽管这些系统在实验室外具有巨大的应用潜力，但它们的准确性仍然有限，主要是由于固有的 IMU 漂移和视觉遮挡，并且关节运动学和动力学估计仍然难以估计。这些缺点可能解释了为什么这种系统很少用于常见的临床应用或家庭康复计划。在此背景下，本论文涉及开发一种新的经济实惠的运动捕捉系统，该系统能够准确估计人体 3D 关节状态。与以前基于视觉或惯性传感器的研究不同，所提出的方法包括结合新设计的视觉惯性传感器的数据。该系统还利用了新的实用校准方法，这些方法不需要任何外部设备，同时仍然非常实惠。所有传感器数据都融合到一个受约束的扩展卡尔曼滤波器中，该滤波器利用人体的生物力学和所研究的任务来显着改善关节状态估计。这是通过结合不同类型的约束（例如关节限制、刚体和软关节约束）以及对关节轨迹的时间演变和/或传感器随机偏差进行建模来实现的。该系统估计精确 3D 关节运动学的能力已通过对上臂和跑步机步态的日常生活活动的各种案例研究得到验证。已经研究了两种具有不同传感器数量和配置的不同原型。与黄金标准运动捕捉系统相比，对几名健康受试者进行的实验显示出非常令人满意的结果。总体而言，两个系统之间的平均 RMS 差异低于 4 度。当使用较少数量的传感器进行步态分析时也是如此。该系统还用于
大脑通讯 AIN 通讯
现在将癫痫概念化为网络中断：局灶性癫痫被认为在发作的半球有网络改变，而全身性癫痫被认为有双半球网络变化。越来越多的人将许多癫痫也视为神经发育障碍，大脑早期变化是癫痫生物学的基础。面部结构的发育受到表面外胚层与底层发育中的前脑和神经嵴细胞之间复杂分子相互作用的影响。鉴于人类面部生长会随时间发生变化的证据，这种影响可能会持续到出生后，直到至少 18 岁。在这项病例对照研究中，我们假设与全身性癫痫患者或无癫痫的对照组相比，侧向局灶性癫痫（即单侧网络变化）患者的面部不对称程度更高。我们应用三维立体摄影测量法和密集表面模型来评估癫痫患者的面部不对称，旨在生成探索癫痫病理生理机制的新工具。我们分析了神经影像数据来探索面部不对称和大脑不对称之间的相关性。我们连续招募了 859 名在三级转诊中心的癫痫诊所就诊的癫痫患者。我们使用全脸密集表面建模和三维面部照片的特征分析来分析 378 例病例和 205 例健康对照者之间的面部差异。234 例病例在拍摄面部照片时可以获得神经影像。我们计算了对侧区域之间的大脑不对称指数。与对照组相比，患有单侧病变的局灶性症状性癫痫的病例表现出更严重的面部不对称（P = 0.0001，双样本 t 检验）。在控制年龄和性别后，线性回归分析证实了这一结果。我们还发现病程与大脑总平均皮质厚度不对称指数有显著相关性（r=0.19，P=0.0075），但与总平均表面积无显著相关性（r=0.06，P=0.3968）。面部不对称与区域皮质厚度或表面积不对称之间没有显著相关性。我们认为，单侧异常引起的局灶性癫痫病例面部不对称程度较大可能是用早期单侧网络中断来解释的，而这与潜在的大脑不对称无关。三维立体摄影测量和密集表面建模是癫痫的一种新型、强大的表型分析工具，可以更好地了解癫痫的病理生理学，并进一步深入了解癫痫背后的大脑网络的发展以及面部和神经发育的遗传学。