湖南科技大学机械设备健康维护湖南省重点实验室, 湖南 湘潭 411201
针对薄壁件振动测量的需求,将双目视觉与特征匹配跟踪结合,提出了一种较为准确的薄壁件振动测量方法。先利用双目相机连续采集薄壁件的振动图像,并进行滤波和二值化等图像预处理操作;再选取左右相机拍摄的第一帧图像,根据极线约束原理对图像上的特征点进行立体匹配;利用改进后的光流法对第一帧图像上的特征点进行跟踪,从而获得第二帧到最后一帧图像上特征点准确的像素坐标;最后根据双目视觉测量原理获得物体的三维振动位移信息。实验研究和分析结果表明,该方法能够准确测量薄壁件的振动位移信息,为进一步开展振动特性分析、减振优化设计和结构损伤识别等研究提供一种新的技术参考。
成像系统 薄壁件 双目视觉 振动测量 特征匹配跟踪 光流法 激光与光电子学进展
2020, 57(10): 101103
Author Affiliations
Abstract
Biophotonics Laboratory, University of Michigan—Shanghai Jiao Tong University Joint Institute, Shanghai Jiao Tong University, Shanghai 200240, China
We propose a resolution enhancement method for a lensless in-line holographic microscope (LIHM) by combining the hologram segmentation and pixel super-resolution (PSR) techniques. Our method is suitable for imaging specific target objects in samples, where the in-line hologram is disturbed by other objects in the samples. The resolution-enhancement capability of our method was proved by numerical simulations and imaging experiments while using a standard resolution target in a two-layer setup. We also applied our LIHM system to image the sample of living algae Euglena gracilis in water solution for further demonstration.
090.1995 Digital holography 170.3880 Medical and biological imaging Chinese Optics Letters
2019, 17(11): 110901
湖南科技大学 机械设备健康维护湖南省重点实验室, 湖南 湘潭 411201
针对大视场双目相机标定中的精度低和非线性畸变问题, 提出了一种结合BP神经网络的大尺寸虚拟靶标标定技术。鉴于单角点棋盘格具有易制作、高精度的特性, 构建大尺寸虚拟靶标; 利用神经网络的非线性映射能力直接建立角点的像素坐标和世界坐标映射关系; 用建立的映射网络对测试样本进行三维重建, 并与传统的线性标定方法进行对比实验。结果表明, 该方法操作简单, 且重建距离相对误差为0.92%, 优于传统的线性标定方法, 可用于大视场双目相机标定。
大视场 神经网络 双目相机标定 虚拟靶标 large-scale neural network binocular camera calibration virtual target
1 湖南科技大学机械设备健康维护湖南省重点实验室, 湖南 湘潭 411201
2 湖南科技大学先进矿山装备教育部工程研究中心, 湖南 湘潭 411201
基于视觉的位移和振动测试方法大多需要人工在结构表面预设物理标记, 这使得现场测试和监控变得繁琐。针对现有机器视觉技术在薄壁件振动模态测试上的不足, 提出基于曲率尺度空间(CSS)角点检测与匹配的薄壁件振动模态测试方法。该方法通过人工设置的虚拟角点代替传统的物理标记, 利用改进的CSS角点检测方法定位振动图像序列中的关键点, 并采用基于像素平方差改进的匹配方法实现关键点匹配, 最终获取振动信息并识别模态参数。对薄壁梁和薄壁圆筒进行振动模态实验, 并利用有限元仿真和加速度传感器进行分析验证, 结果表明, 该方法能够有效准确地获得薄壁件的模态参数, 测试精度误差在5%以内。
图像处理 振动模态测试 曲率尺度空间角点检测与匹配 薄壁件 激光与光电子学进展
2017, 54(8): 081001
