基于視覺的振動(dòng)特征提取算法研究及應(yīng)用.pdf

1、測(cè)量技術(shù)是現(xiàn)代工業(yè)的基礎(chǔ)技術(shù)之一，測(cè)量的精度和效率在一定程度上決定著制造業(yè)乃至科學(xué)技術(shù)的發(fā)展水平。隨著工業(yè)制造技術(shù)和加工工藝的改進(jìn)與提高，人們對(duì)測(cè)量手段的速度和精度提出了更高的要求。近年來測(cè)量技術(shù)的發(fā)展趨勢(shì)主要體現(xiàn)在以下幾個(gè)方面:非接觸式、在線測(cè)量、高精度、智能化等。隨著機(jī)器視覺的迅速發(fā)展，人們開始將視覺技術(shù)應(yīng)用于測(cè)量技術(shù)之中，形成了一種新型的檢測(cè)技術(shù)——視覺測(cè)量技術(shù)。
　　視覺測(cè)量技術(shù)以機(jī)器視覺為基礎(chǔ)，將圖像作為檢測(cè)信息的手段，

2、融合了光電子學(xué)、計(jì)算機(jī)技術(shù)、圖像處理技術(shù)等現(xiàn)代科學(xué)技術(shù)，形成了光機(jī)電算一體化的視覺測(cè)量系統(tǒng)，具有高效、高精度、非接觸式、遠(yuǎn)距離測(cè)量的特點(diǎn)，是傳統(tǒng)測(cè)量方式的重要補(bǔ)充，被廣泛應(yīng)用于工業(yè)、軍事、醫(yī)學(xué)等領(lǐng)域，得到了研究者的普遍關(guān)注。本文以視覺測(cè)量系統(tǒng)為研究對(duì)象，通過硬件選型組建了高速視頻采集裝置，進(jìn)而對(duì)視頻圖像的位移快速提取算法進(jìn)行了深入研究。
　　本文首先對(duì)硬件選型做了分析，搭建了基于高速相機(jī)的視覺測(cè)量硬件系統(tǒng)，利用該系統(tǒng)可以快速完成高

3、速運(yùn)動(dòng)物體的視頻拍攝。對(duì)于拍攝得到的振動(dòng)視頻，如何快速分析視頻圖像實(shí)現(xiàn)振動(dòng)信息的提取是視覺測(cè)量系統(tǒng)的核心。常規(guī)圖像處理技術(shù)是圖像分析中常用的手段，它通過靈活組合多種圖像處理算法可以完成各種場(chǎng)景運(yùn)動(dòng)圖像的分析和視頻信息的提取。鋼條懸臂梁振動(dòng)實(shí)驗(yàn)展示了常規(guī)圖像處理手段在實(shí)際應(yīng)用中的使用效果，然而實(shí)驗(yàn)也暴露了常規(guī)圖像處理手段存在的諸多問題，如參數(shù)多，難調(diào)整;步驟多，繁瑣易出錯(cuò);對(duì)視頻要求高，光照、噪聲對(duì)算法執(zhí)行效果有直接影響等。
　　針

4、對(duì)常規(guī)圖像處理手段存在的問題，本文從模板匹配、數(shù)據(jù)降維、數(shù)學(xué)分析、圖像對(duì)齊等多個(gè)角度進(jìn)行了研究探討，并相應(yīng)提出了多種簡(jiǎn)單有效的振動(dòng)位移提取算法，包括基于NCC模板匹配的提取算法、基于SVD分解的提取算法、基于Taylor展開的提取算法和基于Lucas-Kanade圖像對(duì)齊的提取算法。這些算法減少了對(duì)圖像處理的依賴，處理過程只需選擇跟蹤區(qū)域即可快速完成振動(dòng)位移的提取，算法簡(jiǎn)單易實(shí)現(xiàn)，具有通用性強(qiáng)、效率高、設(shè)定參數(shù)少、自動(dòng)化程度高的特點(diǎn)。<

5、br>　　NCC算法將模板圖像在匹配圖像上進(jìn)行掃描計(jì)算，從而得到相關(guān)系數(shù)矩陣，矩陣中極大值出現(xiàn)的位置即為物體運(yùn)動(dòng)的當(dāng)前位置，此算法理論簡(jiǎn)單，效果直觀、可靠;SVD算法屬于機(jī)器學(xué)習(xí)降維算法，通過SVD奇異值分解顯著降低了圖像信息的維數(shù)，得到只有k維的成分信號(hào)，揭示了隱藏在視頻背后的振動(dòng)本征結(jié)構(gòu)信息，算法簡(jiǎn)潔、快速，只需設(shè)定分析區(qū)域即可自動(dòng)完成位移信號(hào)的提取;Taylor算法從級(jí)數(shù)展開角度解釋了SVD提取算法的物理意義，進(jìn)而提出了基于迭代的

6、高精度亞像素位移提取算法，算法避免了奇異值分解過程，通過差分直接得到圖像基，使算法流程進(jìn)一步簡(jiǎn)化;Lucas-Kanade算法將圖像對(duì)齊理念引入到振動(dòng)提取中，得到了更具普遍意義的提取算法，不僅可以實(shí)現(xiàn)位移的提取，還可以完成旋轉(zhuǎn)、變形的計(jì)算。最后，本文將Taylor算法與Lucas-Kanade算法相融合，提出了改進(jìn)的反向組合算法，使得位移提取效率得到了進(jìn)一步提升，該算法對(duì)每幀的位移提取時(shí)間降低到0.1ms以下，為1000Hz以上高速視頻

7、的實(shí)時(shí)分析提供了可能。
　　基于提出的高效位移提取算法，本文開發(fā)了基于計(jì)算機(jī)平臺(tái)和智能手機(jī)平臺(tái)的視覺測(cè)量軟件，并利用這些軟件做了大量實(shí)驗(yàn)研究。首先利用高精度位移平臺(tái)開展了視覺測(cè)量精度的驗(yàn)證實(shí)驗(yàn)，證明了視覺測(cè)量系統(tǒng)可以達(dá)到很高的測(cè)量精度。然后在實(shí)驗(yàn)室環(huán)境和室外環(huán)境分別開展了視覺測(cè)量的應(yīng)用研究，其中椅子測(cè)振、風(fēng)扇測(cè)速實(shí)驗(yàn)測(cè)試了手機(jī)視覺測(cè)量軟件的使用效果，電機(jī)實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證了手機(jī)可完成手持式、無目標(biāo)的振動(dòng)測(cè)量;室外聲屏障、南淝河大橋、叉車方向