【摘要】：隨著航空航天、軍工裝備等領(lǐng)域的不斷發(fā)展,飛行器設(shè)計(jì)的精細(xì)度和復(fù)雜度不斷提高,飛行器表面的氣動(dòng)特性也更加復(fù)雜。在目前先進(jìn)飛行器的設(shè)計(jì)過程中,風(fēng)洞試驗(yàn)是研究和驗(yàn)證飛行器表面氣動(dòng)特性和設(shè)計(jì)性能的主要方法。而在風(fēng)洞試驗(yàn)中,對(duì)飛行器模型的三維變形與姿態(tài)進(jìn)行精確測(cè)量,能為飛行器設(shè)計(jì)過程中的氣動(dòng)分析提供重要基礎(chǔ)數(shù)據(jù)。立體視覺測(cè)量技術(shù)由于具有非接觸、不干擾風(fēng)洞流場(chǎng)、無需改變模型設(shè)計(jì)、系統(tǒng)配置靈活、結(jié)構(gòu)簡(jiǎn)單、測(cè)量精度高等優(yōu)點(diǎn),已經(jīng)成為風(fēng)洞試驗(yàn)中模型變形與姿態(tài)測(cè)量的重點(diǎn)發(fā)展方向。然而,由于國(guó)內(nèi)風(fēng)洞測(cè)量環(huán)境復(fù)雜,在大范圍、振動(dòng)和高速等測(cè)量環(huán)境下,現(xiàn)有的立體視覺測(cè)量技術(shù)還存在著測(cè)量精度低、穩(wěn)定性差等問題。為此,本論文針對(duì)立體視覺技術(shù)在國(guó)內(nèi)風(fēng)洞試驗(yàn)中所面臨的應(yīng)用問題,主要開展大視場(chǎng)立體視覺測(cè)量系統(tǒng)標(biāo)定、相機(jī)外部參數(shù)自校準(zhǔn)和基于低速相機(jī)陣列的高速三維測(cè)量等三個(gè)方面的研究,進(jìn)而開發(fā)出一套適用于復(fù)雜風(fēng)洞測(cè)量環(huán)境的模型三維變形與姿態(tài)測(cè)量系統(tǒng),用于國(guó)內(nèi)風(fēng)洞試驗(yàn)中模型的三維變形與姿態(tài)測(cè)量,并在其他具有復(fù)雜測(cè)量環(huán)境下的應(yīng)用中進(jìn)行推廣使用。具體研究工作如下。針對(duì)大范圍測(cè)量場(chǎng)景下,大型高精度標(biāo)靶制造、維護(hù)困難且不適合用于風(fēng)洞試驗(yàn)段現(xiàn)場(chǎng)標(biāo)定的問題,提出了一種柔性的大視場(chǎng)立體視覺測(cè)量系統(tǒng)標(biāo)定方法。為了實(shí)現(xiàn)未標(biāo)定相機(jī)的圖像對(duì)應(yīng)點(diǎn)自動(dòng)匹配,設(shè)計(jì)了一種定位精度高、易于識(shí)別的環(huán)狀編碼標(biāo)志點(diǎn),并開發(fā)了環(huán)狀編碼標(biāo)志點(diǎn)識(shí)別算法。根據(jù)編碼標(biāo)志點(diǎn)建立的圖像特征點(diǎn)對(duì)應(yīng)關(guān)系,利用經(jīng)典的八點(diǎn)算法計(jì)算不同圖像間的初始姿態(tài)關(guān)系,并重構(gòu)出標(biāo)靶上標(biāo)志點(diǎn)的初始三維坐標(biāo),通過構(gòu)建逆向投影誤差最小的目標(biāo)函數(shù),采用最小二乘法同時(shí)優(yōu)化求解標(biāo)靶上標(biāo)志點(diǎn)的三維坐標(biāo)和相機(jī)的內(nèi)部參數(shù),進(jìn)一步構(gòu)建多相機(jī)圖像特征點(diǎn)逆向投影誤差最小的目標(biāo)方程,優(yōu)化立體視覺測(cè)量系統(tǒng)的外部參數(shù),實(shí)現(xiàn)無標(biāo)靶上標(biāo)志點(diǎn)三維數(shù)據(jù)時(shí)立體視覺測(cè)量系統(tǒng)的精確標(biāo)定。精度實(shí)驗(yàn)證明相比于傳統(tǒng)的標(biāo)定方法,所提的大視場(chǎng)立體視覺測(cè)量系統(tǒng)標(biāo)定方法不依賴標(biāo)靶的制造精度、對(duì)標(biāo)靶形狀無限制,可以實(shí)現(xiàn)靈活、精確的大視場(chǎng)立體視覺測(cè)量系統(tǒng)標(biāo)定,為實(shí)現(xiàn)大范圍場(chǎng)景下立體視覺測(cè)量系統(tǒng)的高精度測(cè)量提供了保障,具有重要的應(yīng)用價(jià)值。針對(duì)振動(dòng)環(huán)境下,立體視覺測(cè)量系統(tǒng)測(cè)量穩(wěn)定性差的應(yīng)用難題,提出了一種基于非約束優(yōu)化的相機(jī)外部參數(shù)自校準(zhǔn)算法。利用非單位四元數(shù)參數(shù)化表示旋轉(zhuǎn)矩陣,并推導(dǎo)相機(jī)外部參數(shù)求解的目標(biāo)方程,根據(jù)一階最優(yōu)條件,將目標(biāo)方程最小化問題轉(zhuǎn)換為具有雙重對(duì)稱性的多項(xiàng)式方程組求解問題,采用Gr?bner基技術(shù),實(shí)現(xiàn)了相機(jī)外部參數(shù)的快速、精確求解。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明本文所提出的相機(jī)外部參數(shù)自校準(zhǔn)算法,與現(xiàn)有的其他算法相比,能夠在不同的參考點(diǎn)分布情況下、不同的參考點(diǎn)數(shù)量和圖像噪聲條件下實(shí)現(xiàn)精確的相機(jī)外部參數(shù)自校準(zhǔn),且該算法的計(jì)算速度不隨參考點(diǎn)數(shù)量的增加而減慢,保證了振動(dòng)環(huán)境下立體視覺測(cè)量系統(tǒng)的穩(wěn)定、精確測(cè)量。針對(duì)高速測(cè)量時(shí)立體視覺測(cè)量系統(tǒng)測(cè)量精度差的問題,提出了基于低速相機(jī)陣列的高速三維測(cè)量方法。發(fā)展了低速相機(jī)陣列時(shí)序觸發(fā)拍攝的高速圖像采集方法,解決了高速相機(jī)在進(jìn)行高速圖像采集時(shí)圖像分辨率低的問題,結(jié)合多視幾何測(cè)量原理,提出了基于低速相機(jī)陣列的高速三維測(cè)量方法,對(duì)于基于低速相機(jī)陣列的高速三維測(cè)量系統(tǒng)中測(cè)量誤差分布不均的問題,提出了基于平差優(yōu)化的系統(tǒng)參數(shù)優(yōu)化求解方法,實(shí)現(xiàn)了基于低速相機(jī)陣列的高速、高精度三維測(cè)量。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明使用低速相機(jī)陣列可以實(shí)現(xiàn)高精度的高速三維測(cè)量,高速測(cè)量時(shí)在成本、系統(tǒng)配置、測(cè)量時(shí)長(zhǎng)、測(cè)量精度等方面獨(dú)具優(yōu)勢(shì)。針對(duì)風(fēng)洞試驗(yàn)中模型的三維變形與姿態(tài)測(cè)量需求,在前述的理論與技術(shù)研究基礎(chǔ)上,開發(fā)了基于立體視覺的風(fēng)洞模型三維變形與姿態(tài)測(cè)量系統(tǒng),并對(duì)其進(jìn)行推廣應(yīng)用。所開發(fā)的系統(tǒng)成功應(yīng)用于中國(guó)空氣動(dòng)力研究與發(fā)展中心(China Aerodynamics Research and Development Center,CARDC)低速風(fēng)洞中模型的變形與姿態(tài)測(cè)量,風(fēng)洞現(xiàn)場(chǎng)的精度實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明:在測(cè)量視場(chǎng)為2m(寬)×1.5m(高)×1m(深度),相機(jī)分辨率為1380×1040像素時(shí),所開發(fā)的測(cè)量系統(tǒng)的變形測(cè)量精度為0.15mm,角度測(cè)量精度為0.015°,滿足低速風(fēng)洞模型變形與姿態(tài)測(cè)量需求;在CARDC的超高聲速風(fēng)洞試驗(yàn)中,將立體視覺測(cè)量系統(tǒng)放置在試驗(yàn)段內(nèi)部,完成了模型的振動(dòng)測(cè)量,測(cè)量結(jié)果表明在測(cè)量范圍為1200mm(長(zhǎng))×600mm(寬),相機(jī)分辨率為1020×600像素時(shí),系統(tǒng)的變形測(cè)量精度為0.06mm;所開發(fā)的系統(tǒng)也在其他大范圍、強(qiáng)振動(dòng)和高速測(cè)量環(huán)境下進(jìn)行了推廣應(yīng)用,在中國(guó)第二重型機(jī)械集團(tuán)德陽萬航模鍛有限責(zé)任公司成功完成了100噸米對(duì)擊錘的打擊速度測(cè)量,實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明在測(cè)量范圍為3000mm(寬)×2400mm(高)×1000mm(深),相機(jī)分辨率為1280×1024像素時(shí),位移測(cè)量精度為0.15mm,且利用相機(jī)外部參數(shù)自校準(zhǔn)算法可以有效的消除振動(dòng)對(duì)立體視覺測(cè)量系統(tǒng)的影響。最后,針對(duì)大型桶狀構(gòu)件自動(dòng)化對(duì)接需求,結(jié)合本文相機(jī)外部參數(shù)自校準(zhǔn)算法,提出了基于單目視覺的大型桶狀結(jié)構(gòu)自動(dòng)化對(duì)接方案,實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明所提的方案可以滿足大型桶狀構(gòu)件自動(dòng)化對(duì)接需求。綜上所述,本文面向風(fēng)洞試驗(yàn)中模型三維變形與姿態(tài)測(cè)量的重大需求,對(duì)基于立體視覺的風(fēng)洞模型三維變形與姿態(tài)測(cè)量技術(shù)進(jìn)行了深入研究。發(fā)展柔性的大視場(chǎng)立體視覺測(cè)量系統(tǒng)標(biāo)定方法和全局優(yōu)化的相機(jī)外部參數(shù)自校準(zhǔn)算法,探索基于低速相機(jī)陣列的高速三維測(cè)量方法。在此基礎(chǔ)上,開發(fā)基于立體視覺的風(fēng)洞模型三維變形與姿態(tài)測(cè)量系統(tǒng),并進(jìn)行推廣應(yīng)用。本文研究?jī)?nèi)容為風(fēng)洞試驗(yàn)中模型的三維變形與姿態(tài)測(cè)量提供了一種全面有效的方法,具有巨大的應(yīng)用推廣價(jià)值。
【學(xué)位授予單位】：華中科技大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：博士
【學(xué)位授予年份】：2019
【分類號(hào)】：V211.74
【圖文】：

華 中 科 技 大 學(xué) 博 士 學(xué) 位 論 文覺測(cè)量技術(shù)跟蹤特征點(diǎn)的三維坐標(biāo)，該技術(shù)更強(qiáng)調(diào)動(dòng)態(tài)測(cè)試性能，用于測(cè)量風(fēng)氣動(dòng)力參數(shù)，包括變形、振動(dòng)、姿態(tài)等。SPT 系統(tǒng)主要采用兩種相機(jī)進(jìn)行測(cè)量率 1200 萬像素，采集幀率 25fps，主要用于靜態(tài)高精度的姿態(tài)測(cè)量；2）分辨率素，采集幀率 386fps，主要用于振動(dòng)測(cè)量。該系統(tǒng)的位移測(cè)量精度為 0.1mm，精度為 0.1°，如圖 1.8 所示，為 SPT 系統(tǒng)測(cè)量機(jī)翼振動(dòng)位移實(shí)驗(yàn)。法國(guó)國(guó)家航空航天局也開發(fā)了基于立體視覺技術(shù)的模型變形與姿態(tài)測(cè)量系統(tǒng)，用的相機(jī)有圖像分辨率 1000 萬像素和 400 萬像素的兩種相機(jī)，其位移測(cè)量精m，角度測(cè)量精度為 0.03°[39,40]。

華 中 科 技 大 學(xué) 博 士 學(xué) 位 論 文根據(jù)現(xiàn)有的公開文獻(xiàn)，美國(guó)空軍研究實(shí)驗(yàn)室（AirForceResearchLaboratory,AFRL）從 20 世紀(jì) 90 年代開始進(jìn)行基于數(shù)字圖像相關(guān)的機(jī)翼模型變形測(cè)量研究[92]，Marks 等[93]對(duì) R-19 高速風(fēng)洞中，數(shù)字圖像相關(guān)法在模型全場(chǎng)變形測(cè)量的應(yīng)用進(jìn)行了探索，利用德國(guó) GOM 公司的 ARAMIS 測(cè)量系統(tǒng)，在風(fēng)速為 2 馬赫的條件下對(duì)金屬板試樣的變形進(jìn)行了測(cè)試，其實(shí)驗(yàn)結(jié)果顯示使用數(shù)字圖像相關(guān)法測(cè)量金屬板試樣的變形與應(yīng)變片的測(cè)量結(jié)果一致。如圖 1.12 所示，為美國(guó)空軍實(shí)驗(yàn)室在立式風(fēng)洞中使用數(shù)字圖像相關(guān)技術(shù)測(cè)量可變曲面柔性翼的全場(chǎng)變形，該系統(tǒng)使用的相機(jī)分辨率為 2448×2050 像素，柔性翼模型長(zhǎng) 1.82 米，寬 0.61 米，變形測(cè)量精度約為 0.04mm。2003 年，德國(guó)航空航天太空中心（German Aerospace Center, DLR）在 ETW 風(fēng)洞中首次將數(shù)字圖像相關(guān)測(cè)量技術(shù)應(yīng)用于測(cè)量飛機(jī)模型機(jī)翼的變形[94]，該研究也指出由于在低溫風(fēng)洞中在模型表面噴涂散斑圖像比較困難，因此該方法不適合低溫風(fēng)洞的變形測(cè)量實(shí)驗(yàn)。

14Fig. 1.13 The technology roadmap of this dissertation圖 1.13 本文的研究總體技術(shù)路線圖論文的主要研究?jī)?nèi)容如下：第一章，介紹風(fēng)洞模型三維變形與姿態(tài)測(cè)量的背景與意義，并對(duì)現(xiàn)有的測(cè)量方法，及其國(guó)內(nèi)外研究現(xiàn)狀進(jìn)行了概述，通過比較確定了使用立體視覺測(cè)量技術(shù)來實(shí)現(xiàn)風(fēng)洞模型三維變形與姿態(tài)測(cè)量的研究路線。同時(shí)指出將立體視覺測(cè)量技術(shù)應(yīng)用于我國(guó)風(fēng)洞試驗(yàn)中模型的三維變形與姿態(tài)測(cè)量還存在著諸多問題，通過攻克上述問題，針對(duì)大范圍、振動(dòng)、高速測(cè)量場(chǎng)景，開發(fā)一套高適應(yīng)的風(fēng)洞模型三維變形與姿態(tài)測(cè)量系統(tǒng)。最后，提出本文的研究思路，并引出了本文的研究?jī)?nèi)容。第二章，本章首先對(duì)現(xiàn)有的大視場(chǎng)立體視覺測(cè)量系統(tǒng)標(biāo)定方法進(jìn)行簡(jiǎn)單的梳理，然

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8 張方明;田間路徑識(shí)別算法和基于立體視覺的車輛自動(dòng)導(dǎo)航方法研究[D];浙江大學(xué);2006年

9 閆龍;便攜型立體視覺測(cè)量系統(tǒng)相關(guān)技術(shù)研究[D];山東大學(xué);2008年

10 曹萬鵬;基于立體視覺的三維運(yùn)動(dòng)測(cè)量若干關(guān)鍵技術(shù)研究[D];哈爾濱工業(yè)大學(xué);2007年

相關(guān)碩士學(xué)位論文 前10條

1 崔中原;基于立體視覺的三維形貌重建與測(cè)量系統(tǒng)[D];南京航空航天大學(xué);2019年

2 王剛;基于多視角立體視覺的三維重建研究[D];哈爾濱工業(yè)大學(xué);2019年

3 王皓;基于IC-GN的立體視覺三維位移測(cè)量方法[D];哈爾濱工業(yè)大學(xué);2019年

4 羅志華;基于立體視覺的微特電機(jī)定子裝配技術(shù)[D];廣東工業(yè)大學(xué);2019年

5 劉智杰;基于立體視覺的車載環(huán)境建模方法研究[D];大連理工大學(xué);2019年

6 蘇兵;基于變焦立體視覺的障礙物檢測(cè)方法研究[D];大連理工大學(xué);2019年

7 張逢哲;立體視覺測(cè)量系統(tǒng)關(guān)鍵技術(shù)研究[D];國(guó)防科技大學(xué);2017年

8 王彬彬;基于立體視覺和單目識(shí)別的車輛檢測(cè)技術(shù)研究[D];大連理工大學(xué);2019年

9 柴志文;基于立體視覺的航天器目標(biāo)動(dòng)態(tài)測(cè)試關(guān)鍵技術(shù)研究[D];合肥工業(yè)大學(xué);2019年

10 張一鳴;基于FPGA的立體視覺信號(hào)處理系統(tǒng)設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)[D];電子科技大學(xué);2019年

本文編號(hào)：2793452