發(fā)布時間：2018-08-11 19:38

【摘要】：采用圖像熵對柵欄條紋進行篩選,改進了圖像相關測量方法,實現(xiàn)了對直線電機動子位置的精確實時測量。首先,分析了柵欄圖像的Pnatt熵與像素相關性之間的關系,提出了采用圖像熵表征柵欄圖像篩選的特征值,從而篩選出非周期性更好的柵欄圖像;其次,通過子區(qū)大小智能選擇獲得相鄰兩幅圖像的計算區(qū)域,再采用粒子群優(yōu)化算法對兩計算區(qū)域的歸一化互相關系數(shù)矩陣進行搜索,從而得到圖像平移值,最后根據(jù)系統(tǒng)標定系數(shù)得到直線電機動子在拍攝間隔內的位移量。實驗結果表明,基于圖像熵篩選的柵欄圖像在直線電機動子位置測量中具有更強的抗干擾性,測量精度達0.01像素。
[Abstract]:The image entropy is used to screen the palisade stripes, the image correlation measurement method is improved, and the accurate real-time measurement of the position of the linear electric motor is realized. Firstly, the relationship between Pnatt entropy and pixel correlation of fence image is analyzed, and the feature value of fence image filtering is represented by image entropy. The computing regions of two adjacent images are obtained by intelligent selection of sub-region size, and then the normalized interrelation number matrix of the two computing regions is searched by particle swarm optimization algorithm, and the image translation value is obtained. Finally, according to the calibration coefficient of the system, the displacement of the linear electric motor in the shooting interval is obtained. The experimental results show that the fence image based on image entropy filtering has stronger anti-interference in the position measurement of linear electric maneuvers, and the measurement accuracy reaches 0.01 pixels.
【作者單位】： 安徽大學電氣工程與自動化學院;
【基金】：國家自然科學基金(51277002,51577001)項目資助
【分類號】：TP391.41;TM359.4

【參考文獻】

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【二級參考文獻】

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本文編號：2178041