本文關(guān)鍵詞：高速視覺動態(tài)測量系統(tǒng)關(guān)鍵技術(shù)與應(yīng)用研究　出處：《中國科學(xué)技術(shù)大學(xué)》2016年博士論文　論文類型：學(xué)位論文

  更多相關(guān)文章： 高速攝像 視覺測量 位移提取 模板匹配 混沌粒子群 局部搜索 影像放大 奇異值分解

【摘要】：隨著數(shù)字圖像技術(shù)的發(fā)展,高像素相機(jī)的出現(xiàn),圖像能夠完整的記錄結(jié)構(gòu)位置信息從而復(fù)現(xiàn)出結(jié)構(gòu)的動態(tài)響應(yīng)。視覺測量技術(shù)作為一種新興的測量技術(shù)以其高效、精確、非接觸、遠(yuǎn)距離測量等特點(diǎn)得到了國內(nèi)外研究者的普遍關(guān)注�，F(xiàn)階段由于計(jì)算機(jī)硬件性價(jià)比不斷提高,相關(guān)技術(shù)逐漸發(fā)展,視覺測量技術(shù)能在很大程度上補(bǔ)充傳統(tǒng)測量方式的不足從而能很快的獲得全球化的應(yīng)用。高速視覺測量系統(tǒng)具有更快的采樣頻率、更高的計(jì)算速度,所以其不僅能完成普通的幾何尺寸、形狀姿態(tài)的測量,還能夠通過高速相機(jī)拍攝得到物體的運(yùn)動視頻,使用數(shù)字圖像處理技術(shù)對視頻圖像分析、處理,實(shí)現(xiàn)對物體運(yùn)動的快速跟蹤。本文以高速相機(jī)為基礎(chǔ),以圖像為對象,深入研究基于計(jì)算機(jī)視覺圖像實(shí)現(xiàn)結(jié)構(gòu)動態(tài)響應(yīng)測量的系統(tǒng)方案、軟硬件的設(shè)計(jì),特別是對軟件部分的視頻圖像位移提取算法進(jìn)行了深入的研究,解決了高速視覺測量中的速度、精度和魯棒性三大問題的關(guān)鍵技術(shù)。本文首先介紹了整個(gè)高速視覺測量系統(tǒng)的硬件搭配,為了增加系統(tǒng)適應(yīng)性,整個(gè)系統(tǒng)硬件組成通過更換部件形成不同的組合以完成不同情況下的高速運(yùn)動物體的視頻采集。并以單擺實(shí)驗(yàn)簡單的演示了整個(gè)高速視覺測量系統(tǒng)測量運(yùn)動的流程,包括測量系統(tǒng)的結(jié)構(gòu),系統(tǒng)的標(biāo)定以及利用相關(guān)數(shù)字圖像處理技術(shù)提取運(yùn)動位移的過程。然后為了研究高速、高精度、魯棒的圖像匹配算法,本文對圖像相關(guān)法中的圖像匹配相關(guān)技術(shù)進(jìn)行了研究,包括匹配模板的選擇標(biāo)準(zhǔn),幾種模板匹配常用的相關(guān)函數(shù)的優(yōu)缺點(diǎn)即相互之間的聯(lián)系：對常用的模板匹配位移提取算法進(jìn)行分析,提出了使用塊匹配和亞像素定位的組合算法提高測量精度。同時(shí)也分析了一種高效的基于Lucas-Kanade的位移提取算法,并指出了其在視覺測量中的不足之處以及限定的使用范圍。根據(jù)圖像相關(guān)法的研究結(jié)果,針對高速視覺測量的高采樣頻率的特點(diǎn),提出兩種對外界光照和噪聲不敏感、計(jì)算效率高、定位精度高的模板匹配算法來估計(jì)目標(biāo)運(yùn)動：一種是局部搜索優(yōu)化算法(Local Search,LS),另一種是基于混沌粒子群的優(yōu)化算法(Particle Swarm Optimization, PSO),局部搜索模板匹配法適用于高頻率采樣下相鄰幀之間目標(biāo)位移較小或者目標(biāo)本身運(yùn)動位移就很小的情況,在特定情況下這種優(yōu)化算法可以獲得很高的計(jì)算效率。基于粒子群的優(yōu)化算法通過模擬鳥類捕食的思想能夠快速準(zhǔn)確的搜索相鄰幀之間目標(biāo)運(yùn)動位移,無論是小范圍的還是大范圍的都可以捕捉到,并且有著避開局部最優(yōu)的能力。且這兩種基于標(biāo)準(zhǔn)互相關(guān)法(Normalized Cross Correlation, NCC)的模板匹配算法還能夠配合曲面擬合的亞像素精度,在幾乎不增加額外計(jì)算量的情況獲得圖像亞像素精度定位�？梢宰鳛楦咚僖曈X測量系統(tǒng)軟件的常規(guī)算法。高速視覺測量系統(tǒng)不僅能夠?qū)崿F(xiàn)傳統(tǒng)意義上結(jié)構(gòu)動態(tài)的測量,還可以挖掘那些不為人類視覺所感知的、不可見、被忽略的運(yùn)動信號,通過歐拉影像放大技術(shù)可以將這些微弱的信號提取放大甚至做到可以讓人眼感知的地步,但是放大后的視頻相對于真實(shí)的運(yùn)動有一定的差別,本文提出一種基于奇異值分解理論(Singular Value Decomposition, SVD)的位移提取算法,通過降低圖像的信息維數(shù),從而揭示出隱藏在圖像背后的信息,算法簡潔、快速、可靠。將其運(yùn)用到影像放大后的視頻分析可以實(shí)現(xiàn)視頻中一些運(yùn)動主成分的快速提取并能避開由運(yùn)動放大所引入的冗余信息。最后基于這種高速視覺測量的組合硬件,結(jié)合提出的高效位移提取算法,開發(fā)了基于計(jì)算機(jī)平臺的視覺測量軟件,并利用該軟件完成工程測量,解決工程中的實(shí)際問題。主要包括叉車方向盤系統(tǒng)的振動測量與結(jié)構(gòu)優(yōu)化：高鐵兩側(cè)聲屏障在風(fēng)動激勵下振動測量及結(jié)構(gòu)模態(tài)計(jì)算；鏈接件的錘擊響應(yīng)測量與松脫程度判斷；軟性材料受聲音激勵后的振動測量并以此恢復(fù)聲音。這些實(shí)例展示了高速視覺測量系統(tǒng)在工程應(yīng)用中的實(shí)際測量效果,充分證明了這種基于高速視覺的測量是一種有效的、可靠的測量方式,具有重要的應(yīng)用價(jià)值。
【學(xué)位授予單位】：中國科學(xué)技術(shù)大學(xué)
【學(xué)位級別】：博士
【學(xué)位授予年份】：2016
【分類號】：TP391.41

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本文編號：1336236