本文關(guān)鍵詞：數(shù)字圖像相關(guān)方法及其在材料力學(xué)性能測(cè)試中的應(yīng)用，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

《吉林大學(xué)》 2012年

數(shù)字圖像相關(guān)方法及其在材料力學(xué)性能測(cè)試中的應(yīng)用

劉小勇  

【摘要】：在現(xiàn)代光學(xué)計(jì)量技術(shù)中，數(shù)字圖像相關(guān)方法已成為一種簡(jiǎn)單、實(shí)用、有效的全場(chǎng)位移與應(yīng)變定量測(cè)量方法。該方法以其光路簡(jiǎn)單、環(huán)境適應(yīng)性好、測(cè)量范圍廣、自動(dòng)化程度高等諸多優(yōu)點(diǎn)已被廣泛應(yīng)用于實(shí)驗(yàn)力學(xué)及其他科學(xué)研究領(lǐng)域。但目前的數(shù)字圖像相關(guān)方法在整像素定位的速度及亞像素求解精度上還存在一定的不足，有待于進(jìn)一步研究與改進(jìn)以滿足工程測(cè)量的要求。 本文針對(duì)傳統(tǒng)的基于像素點(diǎn)灰度值建立的相關(guān)函數(shù)及逐點(diǎn)搜索策略對(duì)數(shù)字圖像相關(guān)方法整像素定位速度的影響，提出了一種圖像不變矩與微粒群算法相結(jié)合的整像素搜索算法。該算法首先采用與散斑圖具有一一對(duì)應(yīng)關(guān)系的不變矩序列建立相關(guān)函數(shù)，由于散斑圖的組合不變矩序列只有6個(gè)參數(shù)，故采用該相關(guān)函數(shù)可顯著地降低相關(guān)計(jì)算量；然后采用群體智能算法——微粒群算法對(duì)相關(guān)函數(shù)進(jìn)行優(yōu)化求解，進(jìn)一步提高了計(jì)算速度。通過(guò)模擬實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證了該算法進(jìn)行整像素定位的有效性和可行性。同時(shí)應(yīng)用模擬實(shí)驗(yàn)將該算法與目前常用的粗-精法及遺傳算法兩種整像素搜索算法進(jìn)行了比較，證明了該算法在完成整像素搜索的基礎(chǔ)上具有較高的計(jì)算效率。 在實(shí)際應(yīng)用中，環(huán)境光照的變化、成像系統(tǒng)偏差的不穩(wěn)定以及加載過(guò)程引起的對(duì)比度變化等因素會(huì)對(duì)散斑圖的成像產(chǎn)生耦合的影響，使散斑圖像序列間像素點(diǎn)的灰度值產(chǎn)生變化。鑒于此，本文提出了一種基于非線性光流方程的亞像素迭代梯度算法。該算法以非線性函數(shù)建立變形前后散斑圖像素點(diǎn)間的光流方程，應(yīng)用迭代最小二乘算法得到變形參數(shù)的迭代解。通過(guò)模擬實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證了該算法較已有的迭代梯度算法對(duì)環(huán)境的變化具有更高的適應(yīng)性，且由于該算法更符合散斑圖像之間真實(shí)的灰度變化關(guān)系，故在迭代計(jì)算時(shí)具有更快的收斂速度。最后，通過(guò)真實(shí)的平移實(shí)驗(yàn)，將該算法與曲面擬合法、非迭代梯度法及Newton-Raphson算法進(jìn)行了對(duì)比研究，結(jié)果表明本文算法具有更高的精度及環(huán)境適應(yīng)性。 在數(shù)字圖像相關(guān)方法的亞像素位移求解中，圖像子集尺寸對(duì)求解精度有很大的影響。為了進(jìn)一步提高亞像素位移求解精度，本文從信息量中熵的概念出發(fā)，提出了一種基于香農(nóng)熵的圖像子集尺寸優(yōu)化選擇算法。首先，對(duì)不同方式獲得的灰度分布顯著不同的散斑圖進(jìn)行了分析，揭示了散斑圖的熵與位移測(cè)量精度的關(guān)系，即散斑圖的熵越大，亞像素位移的計(jì)算精度越高。為散斑圖質(zhì)量的評(píng)價(jià)提供了一個(gè)新的評(píng)價(jià)參數(shù)，，可有效地指導(dǎo)散斑的制作。然后，以圖像子集熵為指標(biāo)，以整幅散斑圖的熵為閾值建立了圖像子集優(yōu)化選擇算法。最后，通過(guò)對(duì)6幅熵值完全不同的散斑圖模擬位移測(cè)量實(shí)驗(yàn)，驗(yàn)證了該算法能夠有效地提高亞像素位移計(jì)算精度，并降低了平均圖像子集尺寸。 以本文的數(shù)字圖像相關(guān)理論為基礎(chǔ)，建立了基于雙像機(jī)跟蹤的材料力學(xué)性能測(cè)試系統(tǒng)。通過(guò)對(duì)標(biāo)準(zhǔn)試件的拉伸實(shí)驗(yàn)證明了該系統(tǒng)原理正確，算法可靠且具有較高的測(cè)量精度，能夠完成多種材料的力學(xué)性能測(cè)試，具有較好的實(shí)用性。

【關(guān)鍵詞】：
【學(xué)位授予單位】：吉林大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：博士
【學(xué)位授予年份】：2012
【分類號(hào)】：TP391.41
【目錄】：

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3 黃贊;基于計(jì)算機(jī)微視覺(jué)的微運(yùn)動(dòng)測(cè)量關(guān)鍵技術(shù)研究[D];華南理工大學(xué);2011年

4 朱錚濤;基于計(jì)算機(jī)視覺(jué)圖像精密測(cè)量的關(guān)鍵技術(shù)研究[D];華南理工大學(xué);2004年

5 鮮海瀅;基于圖像時(shí)空梯度的運(yùn)動(dòng)目標(biāo)檢測(cè)技術(shù)研究[D];電子科技大學(xué);2009年

6 陳向偉;機(jī)械零件計(jì)算機(jī)視覺(jué)檢測(cè)關(guān)鍵技術(shù)的研究[D];吉林大學(xué);2005年

7 丁興號(hào);基于小波分析的視覺(jué)檢測(cè)技術(shù)研究[D];合肥工業(yè)大學(xué);2003年

8 趙波;基于VLSI實(shí)現(xiàn)的視頻編碼關(guān)鍵算法研究[D];西安電子科技大學(xué);2006年

9 金翠云;MEMS平面微運(yùn)動(dòng)測(cè)量的若干關(guān)鍵技術(shù)研究[D];天津大學(xué);2004年

10 孫雙花;視覺(jué)測(cè)量關(guān)鍵技術(shù)及在自動(dòng)檢測(cè)中的應(yīng)用[D];天津大學(xué);2007年

中國(guó)碩士學(xué)位論文全文數(shù)據(jù)庫(kù) 前10條

1 吳太廣;數(shù)字圖像相關(guān)方法及其應(yīng)用研究[D];長(zhǎng)沙理工大學(xué);2010年

2 伍衛(wèi)平;圖像相關(guān)技術(shù)的亞像素位移算法與實(shí)驗(yàn)研究[D];華中科技大學(xué);2009年

3 孫冰;軸承滾子外徑非接觸檢測(cè)系統(tǒng)及算法的研究[D];哈爾濱師范大學(xué);2010年

4 馮衛(wèi)東;工業(yè)零件形狀尺寸圖像檢測(cè)技術(shù)研究[D];中國(guó)人民解放軍國(guó)防科學(xué)技術(shù)大學(xué);2002年

5 李建安;基于結(jié)構(gòu)光視覺(jué)法的野外泥石流運(yùn)動(dòng)三維信息測(cè)量[D];合肥工業(yè)大學(xué);2006年

6 唐守勤;基于數(shù)字圖像處理精確測(cè)量的研究與實(shí)現(xiàn)[D];遼寧工學(xué)院;2007年

7 劉力雙;計(jì)算機(jī)視覺(jué)刀具預(yù)調(diào)測(cè)量?jī)x的研究[D];天津大學(xué);2004年

8 趙文蕾;基于互有位移序列圖像的超分辨率復(fù)原技術(shù)研究[D];燕山大學(xué);2006年

9 何建;納米流體流場(chǎng)測(cè)量中散斑圖像處理算法研究[D];南京理工大學(xué);2007年

10 陳光;亞像素級(jí)角點(diǎn)提取算法[D];吉林大學(xué);2009年

  本文關(guān)鍵詞：數(shù)字圖像相關(guān)方法及其在材料力學(xué)性能測(cè)試中的應(yīng)用，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

本文編號(hào)：194047