【摘要】：在現(xiàn)代化工業(yè)社會中,針對大型土木工程結構與機械結構的變形測量是保證其在使用過程中重要的監(jiān)測手段,傳統(tǒng)的接觸式機械測量已經(jīng)不能滿足需求�；陔p目立體視覺的DIC測量方法是一種非接觸式、高精度的測量方法,在實際應用中容易出現(xiàn)因畸變、零漂、角點檢測不準和匹配引起的測量精度較低的問題。以及針對這一問題,本文提出了基于改進PSO算法的圖像三維位移測量方法,主要研究內(nèi)容包括:詳細研究了數(shù)字圖像相關法的理論和匹配算法,提出一種整像素匹配算法與亞像素定位算法相結合的DIC方法用于搜尋被測量點在變形后圖像上的位置。通過Matlab軟件模擬散斑圖對兩種算法所包含的幾種常見算法進行對比試驗。實驗結果證明爬山搜索法為整像素匹配算法并結合反向組合法為亞像素定位算法的DIC方法,其匹配精度和速度最優(yōu)。研究基于雙目立體視覺三維位移測量方法,通過構建以左相機光心作為世界坐標系原點的三維重建數(shù)學模型,計算出左相機坐標系到右相機坐標系的空間轉換矩陣,根據(jù)立體視覺圖像三維坐標公式計算出待測點在左相機坐標系下的三維坐標,即該點在世界坐標系下的三維坐標。根據(jù)DIC方法求解被測量點在變形前后圖像上的位置,利用該方法計算變形前后位置在世界坐標系下的三維坐標來計算三維位移量。提出一種自適應倒S型變異PSO-BP神經(jīng)網(wǎng)絡來校準測量數(shù)據(jù)。將S型函數(shù)的一般式引入PSO算法中來提出倒S型權重遞減策略,討論其參數(shù)對于慣性權重和算法性能影響并最終選取最佳參數(shù);同時也提出一種基于種群平均粒距來選擇性變異的變異因子,將其引入PSO算法中來拓展種群搜索空間從而增加算法搜尋最優(yōu)值的可能性。改進后的PSO算法相比于標準PSO算法在測試函數(shù)尋優(yōu)的速度上分別提升了84%、87%和80.2%。改進PSO算法通過尋找BP神經(jīng)網(wǎng)絡的最優(yōu)初始權閾值的方式來提高網(wǎng)絡的預測精度。搭建實驗所需要的設備,完成基于圖像測量方法的三維位移測量實驗并進行精度驗證,選擇三維位移測量的結果作為網(wǎng)絡擬合校準測試的數(shù)據(jù)集。通過比較網(wǎng)絡校準前后數(shù)據(jù)和電控位移臺真實數(shù)據(jù)的誤差來驗證本文中所述方法的精確性。實驗結果中校準后的X/Y/Z方向相對誤差范圍分別減少了65%、37.5%和66.7%,結果表明自適應倒S型變異PSO-BP神經(jīng)網(wǎng)絡優(yōu)化的圖像三維位移測量方法的測量精度高于優(yōu)化前。
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蘇州科技大學碩士論文 第二章 數(shù)字圖像相關法(DIC)及匹配算法研究三種算法測量的位移均值和實際位移之間的誤差，下圖2-6為兩者數(shù)據(jù)之間的標準差，下圖 2-7 為 100 個計算點的計算時間。

碩士論文 第二章 數(shù)字圖像相關法(DIC)及匹配算法研究15三種算法測量的位移均值和實際位移之間的誤差，下圖2-6為兩者數(shù)據(jù)之間的標準差，下圖 2-7 為 100 個計算點的計算時間。圖 2- 5 誤差曲線圖 圖 2- 6 標準差曲線圖圖 2- 7 計算時間曲線圖由圖 2-5 到 2-7 分析可知，，曲面擬合法相比于其他兩種算法來說雖然測量速度快，但其測量精度較低且誤差波動較大。而 N-R 偏微分法的測量精度和反向組合法近似，但其計算時間遠遠大于后者。因此本文中選用反向組合法作為 DIC 方法中的亞像素定位算法。2.4 本章小結本章首先介紹了數(shù)字圖像相關法的基本原理，對形函數(shù)數(shù)學模型和相關函數(shù)做了簡單介紹，之后詳細研究了幾種整像素匹配算法和亞像素定位算法的基本原理。通過
【學位授予單位】：蘇州科技大學
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2019
【分類號】：TP391.41;TP18

【參考文獻】

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本文編號：2675680