基于高速視覺(jué)的結(jié)構(gòu)運(yùn)動(dòng)測(cè)量算法研究與應(yīng)用.pdf

1、測(cè)量技術(shù)作為現(xiàn)代工業(yè)技術(shù)的基礎(chǔ)技術(shù)，其測(cè)量的精度和效率是衡量國(guó)家科學(xué)技術(shù)發(fā)展水平的重要因素，工業(yè)制造技術(shù)的進(jìn)步與加工工藝的提高對(duì)測(cè)量方法的性能提出了更高的要求。隨著數(shù)字成像技術(shù)與圖像處理芯片的發(fā)展，圖像傳感器在成像精度和速度上均得到較大提升，以機(jī)器視覺(jué)和深度學(xué)習(xí)為代表的分析算法的進(jìn)步使得圖像信息的提取更加多元化。基于視覺(jué)的測(cè)量技術(shù)作為一種新興的測(cè)量手段，以其非接觸、高精度、全場(chǎng)測(cè)量、無(wú)負(fù)載效應(yīng)和自動(dòng)化程度高等諸多優(yōu)點(diǎn)，受到越來(lái)越多國(guó)內(nèi)外

2、研究人員和學(xué)者的關(guān)注。
　　視覺(jué)測(cè)量技術(shù)已經(jīng)在機(jī)械零件的形狀與尺寸檢測(cè)、目標(biāo)識(shí)別與追蹤、結(jié)構(gòu)運(yùn)動(dòng)分析和生理信號(hào)采集等領(lǐng)域得到了廣泛應(yīng)用。隨著高速成像技術(shù)的發(fā)展，視覺(jué)測(cè)量中相機(jī)的采樣幀率不斷提升，使其能夠?qū)Ρ粶y(cè)物體瞬間發(fā)生的變化以及更高頻率的運(yùn)動(dòng)信息進(jìn)行記錄與分析。本文以高速視覺(jué)測(cè)量系統(tǒng)作為研究對(duì)象，對(duì)高速視覺(jué)測(cè)量系統(tǒng)的硬件結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)和信息提取算法進(jìn)行了深入研究，并且針對(duì)結(jié)構(gòu)不同的運(yùn)動(dòng)情況提出一系列行之有效的測(cè)量方案。
　　本文

3、首先闡述了視覺(jué)測(cè)量的研究意義與發(fā)展現(xiàn)狀，對(duì)高速視覺(jué)測(cè)量系統(tǒng)的硬件構(gòu)架進(jìn)行了詳細(xì)介紹，分析了不同硬件的選型標(biāo)準(zhǔn)和工作特點(diǎn)。通過(guò)合理搭配硬件結(jié)構(gòu)，視覺(jué)測(cè)量系統(tǒng)可以完成不同尺度和不同距離下的目標(biāo)運(yùn)動(dòng)參數(shù)測(cè)量與分析。文章同時(shí)對(duì)視覺(jué)測(cè)量系統(tǒng)中相機(jī)的幾何成像原理進(jìn)行了推導(dǎo)與分析，明確了在使用標(biāo)靶的簡(jiǎn)單相機(jī)標(biāo)定中影響測(cè)量精度的主要誤差來(lái)源。
　　常規(guī)的圖像處理算法往往具有人工參數(shù)調(diào)整、自動(dòng)化程度低、魯棒性差等不足，文中針對(duì)結(jié)構(gòu)視覺(jué)測(cè)量中物體的平

4、動(dòng)、旋轉(zhuǎn)和微小振動(dòng)等問(wèn)題提出了一系列簡(jiǎn)單有效的信息提取算法。首先通過(guò)將簡(jiǎn)單梯度優(yōu)化和曲面擬合優(yōu)化與多種整像素精度的圖像匹配算法相結(jié)合，提升了原始振動(dòng)提取算法的測(cè)量精度和運(yùn)算效率。使用優(yōu)化后算法的視覺(jué)測(cè)量系統(tǒng)與傳統(tǒng)的光柵尺位移傳感器相比測(cè)量數(shù)據(jù)的誤差小于1％，算法幀間位移提取耗時(shí)降低至lms以下，可以滿足實(shí)際拍攝幀率在l000fps左右的實(shí)時(shí)測(cè)量需求。其次，文章針對(duì)物體旋轉(zhuǎn)參數(shù)測(cè)量問(wèn)題給出了徑向和軸向兩種情況下的解決方案，將Lucas-K

5、anade與ECC圖像對(duì)齊算法及其快速反向組合算法應(yīng)用于物體的旋轉(zhuǎn)參數(shù)測(cè)量中，提出了一種新的非線性扭曲函數(shù)描述圓柱結(jié)構(gòu)徑向旋轉(zhuǎn)測(cè)量中目標(biāo)圖像與模板圖像的扭曲變化關(guān)系，優(yōu)化了參數(shù)在運(yùn)算時(shí)的迭代方式，提升了算法的運(yùn)行效率。最后，文章將視覺(jué)測(cè)量系統(tǒng)用于提取目標(biāo)物體表面微小的亮度變化和振動(dòng)信息中，通過(guò)對(duì)影像放大算法的剖析發(fā)現(xiàn)，放大視頻中的微小變化量的前提在于有效提取該信息，針對(duì)影像放大算法執(zhí)行效率低的問(wèn)題，文章提出一種基于SVD奇異值分解的快速