傅里葉變換輪廓術(shù)（Fourier Transform Profilometry,FTP）作為一種快速的光學(xué)無(wú)損檢測(cè)方法已經(jīng)廣泛應(yīng)用于工業(yè)測(cè)量中,但目前其測(cè)量精度受環(huán)境影響比較大,主要原因是復(fù)雜的背景光會(huì)使條紋頻譜中零頻和基頻產(chǎn)生混疊,不利于基頻信息的提取,雖然傳統(tǒng)的帶通濾波方法能夠提取出基頻信息,但其提取精度受到窗口形狀及窗口大小的制約,且做不到自適應(yīng)性。為了提高測(cè)量精度,適應(yīng)更復(fù)雜的測(cè)量環(huán)境,本文著重研究了條紋圖像的基頻分量提取�；l分量提取一直是FTP的研究熱點(diǎn),在對(duì)比了二維經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解（Bidimensional Empirical Mode Decomposition,BEMD）方法、希爾伯特變換（Hilbert Transform）方法和二維變分模態(tài)分解（Two-dimensional Mode Decomposition,2DVMD）方法后,從一維角度出發(fā),應(yīng)用了奇異值分解（Singular Value Decomposition,SVD）方法并做了改進(jìn),改進(jìn)后的SVD-EMD模型效果更優(yōu)。從二維角度考慮,改進(jìn)了單純使用2DVMD方法,實(shí)驗(yàn)證明改進(jìn)后的2DVMD-BEMD模... 

【文章來(lái)源】：西南交通大學(xué)四川省 211工程院校 教育部直屬院校

【文章頁(yè)數(shù)】：72 頁(yè)

【學(xué)位級(jí)別】：碩士

【部分圖文】：

EMD分解原理示意圖

在 2014 年由 Konstantin Dragomiretskiy 到二維，由于 EMD 對(duì)噪聲和采樣比較敏感，所以,58]。VMD 方法是建立在維納濾波和 Hilbert 變換分析方法，從頻域內(nèi)對(duì)信號(hào)進(jìn)行分解得到各自的 IM那么它在頻域內(nèi)就有著一定的獨(dú)立分布，這是分解是由背景部分（零頻部分）、條紋部分（基頻部分模態(tài)分解的方式將基頻信息提取出來(lái)。圖及其頻譜分布，頻譜中間就是條紋圖像的零頻僅次于背景部分的基頻信息，代表?xiàng)l紋部分。一般通過下式表達(dá)： 0 y cos 2 f x x , y +noise x ,y (1- 0 2 f x x ,y 表示條紋，noise x ,y 為噪聲。

光柵條紋大小為 512pixel 512pixel 的 8 位灰度圖（像灰度范圍為 0-20 的隨機(jī)噪聲以及線性的背景部分，相過程如圖 2-1。a) 仿真生成帶有背景和噪聲的條紋圖

【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
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博士論文
[1]基于FTP的車輪表面陡變部位三維形貌測(cè)量適應(yīng)性研究[D]. 張渝.西南交通大學(xué) 2017
[2]數(shù)字投影結(jié)構(gòu)光三維測(cè)量方法研究[D]. 張萬(wàn)禎.浙江大學(xué) 2015
[3]二維經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解研究及其在圖像處理中的應(yīng)用[D]. 葛光濤.哈爾濱工程大學(xué) 2009

碩士論文
[1]基于S變換輪廓術(shù)的鐵路車輪踏面缺陷檢測(cè)技術(shù)研究[D]. 王海青.西南交通大學(xué) 2016
[2]基于三維視覺技術(shù)的物體深度測(cè)量系統(tǒng)的研究[D]. 洪啟松.華南理工大學(xué) 2010
[3]激光三角法在物體三維輪廓測(cè)量中的應(yīng)用[D]. 湯強(qiáng)晉.東南大學(xué) 2006
[4]光柵投影系統(tǒng)中條紋圖像研究[D]. 金亞.東南大學(xué) 2006



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