基于顯微視覺的微運(yùn)動測量優(yōu)化技術(shù)研究
發(fā)布時間:2021-10-21 09:22
當(dāng)今很多前沿尖端領(lǐng)域都離不開微運(yùn)動測量技術(shù),它在生物醫(yī)學(xué)、化工生產(chǎn)和微電子制造等領(lǐng)域發(fā)揮著至關(guān)重要的作用。作為微運(yùn)動測量技術(shù)的一個分支,顯微視覺測量技術(shù)憑借其結(jié)構(gòu)簡單、測量范圍廣泛和成本較低等優(yōu)勢牢牢占據(jù)了非常重要的位置,因此它一直以來吸引了眾多學(xué)者的研究興趣。但是制約顯微視覺測量技術(shù)被廣泛應(yīng)用的關(guān)鍵原因是其測量效率會由于計算復(fù)雜度過高而十分低下,該技術(shù)很難滿足對實(shí)時性要求很高的測量需求。為此本文以大幅提升顯微視覺測量技術(shù)的效率而不降低其精度為任務(wù)驅(qū)動,提出一種基于改進(jìn)的PSO優(yōu)化算法的圖像塊匹配策略并將其應(yīng)用于顯微視覺測量中,最后通過微運(yùn)動平臺的運(yùn)動測量實(shí)驗(yàn)對所本文提出方法進(jìn)行驗(yàn)證,從而證明本文所提出方法的有效性。本文的主要工作包含以下內(nèi)容:(1)從光學(xué)原理、坐標(biāo)系變換和運(yùn)動分析解耦這幾個角度來研究面向平面微運(yùn)動測量的顯微視覺測量技術(shù),從結(jié)構(gòu)與組成這兩方面提出一種典型的顯微視覺測量系統(tǒng)。(2)提出一種改進(jìn)的PSO算法用于優(yōu)化圖像塊匹配過程,該改進(jìn)算法采用倒金字塔分層結(jié)構(gòu)的粒子群遷移策略來減少計算復(fù)雜度,并且整合經(jīng)典的局部搜索算法以確保最終結(jié)果不丟失精度。該算法可以分為兩個階段:1)第...
【文章來源】:山東大學(xué)山東省 211工程院校 985工程院校 教育部直屬院校
【文章頁數(shù)】:69 頁
【學(xué)位級別】:碩士
【文章目錄】:
摘要
Abstract
第1章 緒論
1.1 研究背景
1.2 研究現(xiàn)狀
1.2.1 圖像塊匹配方法
1.2.2 相位相關(guān)法
1.2.3 特征點(diǎn)檢測法
1.3 研究內(nèi)容及文章結(jié)構(gòu)
第2章 顯微視覺微運(yùn)動測量的原理與技術(shù)
2.1 基本光學(xué)原理
2.2 運(yùn)動分析與解耦
2.2.1 坐標(biāo)系變換
2.2.2 旋轉(zhuǎn)中心重合
2.2.3 旋轉(zhuǎn)中心飄移
2.3 典型測量系統(tǒng)組成
2.4 本章小結(jié)
第3章 基于改進(jìn)的粒子群優(yōu)化算法的視覺測量優(yōu)化
3.1 經(jīng)典PSO算法
3.2 前期研究工作
3.3 基于倒金字塔分層結(jié)構(gòu)的高效改進(jìn)型PSO算法設(shè)計
3.3.1 第一階段
3.3.2 第二階段
3.4 基于PSO的視覺測量方法
3.5 本章小結(jié)
第4章 驗(yàn)證平臺搭建及結(jié)果分析
4.1 驗(yàn)證平臺
4.1.1 實(shí)驗(yàn)系統(tǒng)
4.1.2 驗(yàn)證對象
4.1.3 實(shí)驗(yàn)參數(shù)設(shè)定
4.2 實(shí)驗(yàn)結(jié)果
4.2.1 三自由度測量實(shí)驗(yàn)
4.2.2 雙自由度測量實(shí)驗(yàn)
4.3 分析和討論
4.4 本章小結(jié)
總結(jié)與展望
參考文獻(xiàn)
碩士期間發(fā)表的學(xué)術(shù)成果
碩士期間獲得的獎勵
致謝
學(xué)位論文評閱及答辯情況表
【參考文獻(xiàn)】:
期刊論文
[1]十字交叉六邊形塊運(yùn)動的估計搜索[J]. 祝世平,申曉東. 光學(xué)精密工程. 2009(12)
本文編號:3448699
【文章來源】:山東大學(xué)山東省 211工程院校 985工程院校 教育部直屬院校
【文章頁數(shù)】:69 頁
【學(xué)位級別】:碩士
【文章目錄】:
摘要
Abstract
第1章 緒論
1.1 研究背景
1.2 研究現(xiàn)狀
1.2.1 圖像塊匹配方法
1.2.2 相位相關(guān)法
1.2.3 特征點(diǎn)檢測法
1.3 研究內(nèi)容及文章結(jié)構(gòu)
第2章 顯微視覺微運(yùn)動測量的原理與技術(shù)
2.1 基本光學(xué)原理
2.2 運(yùn)動分析與解耦
2.2.1 坐標(biāo)系變換
2.2.2 旋轉(zhuǎn)中心重合
2.2.3 旋轉(zhuǎn)中心飄移
2.3 典型測量系統(tǒng)組成
2.4 本章小結(jié)
第3章 基于改進(jìn)的粒子群優(yōu)化算法的視覺測量優(yōu)化
3.1 經(jīng)典PSO算法
3.2 前期研究工作
3.3 基于倒金字塔分層結(jié)構(gòu)的高效改進(jìn)型PSO算法設(shè)計
3.3.1 第一階段
3.3.2 第二階段
3.4 基于PSO的視覺測量方法
3.5 本章小結(jié)
第4章 驗(yàn)證平臺搭建及結(jié)果分析
4.1 驗(yàn)證平臺
4.1.1 實(shí)驗(yàn)系統(tǒng)
4.1.2 驗(yàn)證對象
4.1.3 實(shí)驗(yàn)參數(shù)設(shè)定
4.2 實(shí)驗(yàn)結(jié)果
4.2.1 三自由度測量實(shí)驗(yàn)
4.2.2 雙自由度測量實(shí)驗(yàn)
4.3 分析和討論
4.4 本章小結(jié)
總結(jié)與展望
參考文獻(xiàn)
碩士期間發(fā)表的學(xué)術(shù)成果
碩士期間獲得的獎勵
致謝
學(xué)位論文評閱及答辯情況表
【參考文獻(xiàn)】:
期刊論文
[1]十字交叉六邊形塊運(yùn)動的估計搜索[J]. 祝世平,申曉東. 光學(xué)精密工程. 2009(12)
本文編號:3448699
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