【摘 要】
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动态坐标测量是开展运动过程监控与建模的基础。视觉测量方法因其精度高,非接触式测量等特点,在动态坐标测量领域具有重要应用,但基于面阵传感器的双目系统帧率有限,在高速测量方面存在局限性。基于线阵传感器的双目正交分光成像系统速度快、分辨率高,在动态测量中具有较大的发展潜力。然而目前该系统仍存在光斑坐标提取效率低、结构参数难以确定、同名点匹配困难等不足。针对上述问题,本文从实时多光斑亚像素级定位、系统结构
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动态坐标测量是开展运动过程监控与建模的基础。视觉测量方法因其精度高,非接触式测量等特点,在动态坐标测量领域具有重要应用,但基于面阵传感器的双目系统帧率有限,在高速测量方面存在局限性。基于线阵传感器的双目正交分光成像系统速度快、分辨率高,在动态测量中具有较大的发展潜力。然而目前该系统仍存在光斑坐标提取效率低、结构参数难以确定、同名点匹配困难等不足。针对上述问题,本文从实时多光斑亚像素级定位、系统结构参数求解、多线阵CCD同名点匹配等方面开展了研究,搭建了双目正交分光成像系统并完成实验验证。本文主要工作如下:1.针对高频测量条件下数据量大,光斑亚像素级坐标难以实时提取的问题,提出了一种实时多光斑峰值位置亚像素级定位算法。通过模板匹配提升了光斑峰值定位的稳定性;对匹配后的图像进行阈值比较并对阈值内像素进行高斯拟合,得到光斑峰值亚像素坐标。计算中充分利用FPGA并行处理的特点,采用流水线设计实现了硬件加速。2.为确定双目系统中光轴夹角与基线距,发展了一种基于全场加权误差的结构参数优化方法。首先以给定的测量范围为约束条件,确定了测量区域内各点的误差模型;其次根据待测点与物方焦平面的距离,对不同位置下的像面坐标提取误差加以不同的权重,将各点的误差之和作为代价函数,使用遗传算法对其进行了求解,得到了结构参数的具体数值。3.为解决正交分光成像系统中图像信息采集有限而导致同名点难以匹配的问题,设计了基于卡尔曼滤波与频闪编码标志点的同名点匹配方法。采用卡尔曼滤波算法完成帧间匹配,通过识别基于FM0编码的频闪标志点完成多线阵CCD间的同名点匹配,并针对异常情况给出解决方案。4.搭建动态坐标测量系统并开展了实验验证。实验结果表明,成像系统亚像素级重复定位极差小于0.1像素,分辨力可达亚像素级别;系统标定后在空间6处位置下对长度为300.20mm且包含4个标志点的基准尺进行测量,标志点间距最大测量误差为0.19mm;对运动标志点的轨迹进行测量,轨迹中可准确分辨各标志点,未发生同名点误匹配的情况。
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