基于局部特征点检测与匹配的微悬臂梁变形受力测量方法

提出了一种基于局部特征点检测与匹配的微悬臂梁变形受力测量方法.通过光学显微镜得到微悬臂梁变形前后的图像和基于放大的微悬臂梁表面的散斑纹理特征，在尺度空间中定位具有局部响应极值的LOG（Laplace of Gaussian)特征点，并在LOG特征点周围提取局部仿射不变封闭区域，其质心可以作为具有亚像素精度的特征点位置.由封闭区域构造仿射不变特征描述算子并进行特征点匹配，根据匹配点的位移信息进行悬臂梁弯曲挠度曲线拟合以描述微悬臂梁的弯曲变形，并采用最小二乘法计算悬臂梁受力大小与受力点.通过对实际的微悬臂梁变形图像实验，验证了所提方法的有效性.     

基于应变梯度理论的假设应变有限元方法

采用基于应变梯度理论的假设应变有限元方法研究了微尺度梁弯曲的尺寸效应.在假设应变单元设计中,非局部的应变梯度项通过围绕高斯点的胞元进行数值积分得到.在本构方程中引入等效应变梯度项,在积分本构方程时就可以反映材料在微细变形时的尺寸效应.为了验证本方法的正确性,对微尺度下的悬臂梁进行了模拟计算.计算结果与已发表的实验结果比较吻合,表明可以模拟出材料微细变形的尺寸效应,具有较好的计算精度.     

基于数字图像相关的旋转叶片全场测量

为了解决使用相关算法难以匹配变形前后叶片大角度旋转的问题,基于数字图像相关,提出一种稳定的用于旋转叶片全场变形的测量方法。首先,针对图像序列中参考图像与变形图像的相关匹配,使用SURF算法得到被测表面旋转前后的特征点对。然后,利用特征点对将变形图像反向旋转变换后得到校正图像。接着,对校正图像和参考图像使用数字图像相关进行匹配。最后,将匹配得到的校正图像上的目标节点再进行正向旋转变换,即可得到原变形图像上的对应节点坐标。对旋转匹配策略进行数值模拟验证,并对高速旋转下的换气扇叶片位移场和应变场进行测量。研究结果表明:所提旋转匹配策略的校正精度为±0.007 5像素,结合数字图像相关法能够进行旋转运动的位移和应变的全场、精确测量。     

岩土材料CT图像的数字图像相关法

为探索实现数字图像相关法对岩土材料CT图像的分析计算,借助可进行原位单轴压缩的CT扫描实验系统,实时记录了石膏试样在不同应力水平下的CT图像,比较了采用不同相关系数、不同子区大小进行图像相关计算时的搜索匹配精度.针对子区线性小变形特点,利用最小二乘拟合得到位移场表达式,求导得到应变场,提高了应变计算的精度.分析结果反映了岩土材料内部非均匀变形的特征,揭示了单轴压缩下张拉破坏的特征.研究结果表明:采用数字图像相关法可以利用岩土材料CT图像求得其内部变形场.研究结论为提高求解效率和精度提供了参考.     

基于网格点扩散的二维DIC连续变形测量方法研究

为提高数字图像相关法（digital image correlation, DIC）测量二维连续变形时的计算效率，本文在种子点扩散法的基础上提出了网格点扩散法，实现了二维区域连续位移场以及应变场的高效测量；通过反向组合高斯牛顿法（inverse compositional Gauss-Newton method, IC-GN）实现相关匹配，结合网格点扩散以及三次样条插值得到位移场；研究多项式拟合平滑去噪方法，计算得出格林-拉格朗日应变场；对比分析网格点扩散和传统逐点相关匹配算法的计算速度以及位移测量精度。计算结果表明：本文中所提出的网格点扩散法在保证测量结果准确的同时极大地提高了计算效率。     

基于应变梯度理论的纳米悬臂梁的大位移分析

以Aifantis发展的应变梯度理论为基础,探讨微纳米尺度下线弹性悬臂梁受集中载荷作用下的大变形问题。基于Euler-Bernoulli梁理论,考虑应变梯度的影响,建立悬臂梁发生大变形时的弹性微分方程,并给出相应的边界条件。通过打靶法并借助于Math CAD软件,求得考虑应变梯度时悬臂梁在自由端集中载荷作用下的挠度数值解。结果表明,在微纳米尺度下应变梯度对悬臂梁的变形有较大影响,弹性变形梯度系数对梁发生大变形比发生小变形时的影响更明显,且弹性梯度系数对于梁的变形有抑制作用。     

考虑临界变形量变化的结合面法向接触刚度计算模型

考虑微凸体接触过程中临界变形量变化,建立结合面法向接触刚度计算模型.采用分形几何表征结合面的形貌特征,由表面形貌测量数据得到分形函数的分形参数D和G.采用弹塑性变形接触理论分析微凸体的接触变形特征,得到微凸体的临界变形量估计模型,其是分形参数和微凸体接触变形量的函数,进而得到考虑临界变形量变化的单个微凸体的接触刚度计算模型.由分形理论得到粗糙表面微凸体分布函数,微凸体分布函数与单个微凸体接触刚度计算模型结合得到结合面的法向接触刚度计算模型.通过对比计算结果与实验数据,验证了所提模型的合理性.     

基于实验模态的结构应变模态分析

从位移模态出发详细推导了应变模态的表达式 ;以悬臂梁模型为例 ,进行了位移模态与应变模态实验分析 ,并与有限元计算结果进行比较 ,验证了三者识别的模态参数基本一致 ,而且应变模态分析方法可以确定结构应变最大点和共振疲劳危险点 .     

点云初始配准的优化求解算法

针对基于对应点匹配的点云配准算法过于依赖点云初始位置并且配准效率较低的问题,提出一种基于序列图像运动法重建的点云初始配准算法。首先,根据透视投影原理对相机在点云局部坐标系中的位置进行定位,获取将点云变换到对应相机坐标系的变换矩阵;然后,以图像特征点及其对应的匹配点作为同名点,通过重建序列图像对相机外参数进行全局优化;最后,根据推导的初始配准公式快速实现点云初始配准。实例验证结果表明,该初始配准算法对点云的初始位置无严格要求,能以较小的计算量获取近似全局最优的点云初始配准结果;将初始配准参数作为迭代最近点算法的初始值,可有效提高迭代最近点算法配准的稳健性,计算效率提高了30%以上。     

基于离焦图像模糊分析的微装配力测量

提出了一种基于机器视觉的微装配力测量新方法.拍摄微夹持器受力变形时的离焦模糊图像,通过建立微夹持器变形力和离焦量之间的关系模型,把求取变形力的问题转化为求取离焦模糊图像的离焦量问题.采用粗精两步计算来求取模糊图像的离焦量,并利用微夹持器的变形曲线来拟合,拟合得到的曲线的参数即为变形力的函数,从而求得变形力.仿真实验证明了所提出的方法的有效性.     

数字钻孔图像岩体结构面自动化识别方法

数字钻孔摄像技术能准确获取钻孔中岩体结构面特征信息,针对现有数字钻孔图像分析人力需求量大、主观性强、计算量大的不足,研究提出方案实现数字钻孔摄像技术采集的钻孔内壁图像自动识别。首先,用二维伽马函数光照自适应矫算法对图像进行光照均匀处理,利用经过预训练的DexiNed网络对矫正后图像边缘进行特征提取;其次,提出Epremoval方法处理边缘点噪声提取感兴趣区域;最后,根据正弦曲线泰勒展开式对图像中的表征数据进行多项式拟合。通过对得到曲线进行计算、空间变换和数理变换得到岩体结构面参数。以某隧道工程的数字钻孔图像为例,研究提出的算法结果优于人工辅助判读结果。     

基于移动最小二乘拟合的数字图像相关应变测量

为了应用数字图像相关方法得到可靠的位移场,本文提出应用移动最小二乘法对含噪声的位移场进行拟合,进而得到可靠的应变场。对原有的十字搜索算法进行了改进,实验表明改进后的搜索算法效率更高。用数字模拟实验验证了程序计算正确性,并说明能够应用该方法得到可靠的应变。并进行了复合材料板拉伸试验,复合材料平板实验计算结果和应变电测法得到的结果进行了对比,实验表明两种测量方法得到的结果相吻合。     

基于一致性随机采样的图像特征匹配鲁棒确认

误匹配点的存在影响了计算图像问变换关系的准确性,从而导致较差的图像匹配效果.通过随机采样一致性算法,提出了一种剔除错误匹配,精确确认图像匹配特征,从而计算图像间几何变换矩阵的鲁棒方法.该方法首先基于特征向量相似性准则,得到初始匹配点对,再利用特征点周围的灰度信息进行权值计算,在用随机采样一致性算法拟合几何变换矩阵的迭代过程中,得到使目标函数最小的匹配关系以筛选由噪声等引起的误匹配点对,从而精确计算图像间的几何变换关系矩阵,实现图像的精确配准.实验结果表明,该算法具有良好的噪声鲁棒性,得到了理想的图像配准效果.     

一种基于几何特征由粗到细点云配准算法

针对点云配准算法对初始位置敏感且收敛速度慢的问题,提出一种基于几何特征由粗到细点云配准算法。在粗配准阶段,通过投影法提取源点云和目标点云各4个轮廓点,然后利用曲率特征和轮廓点之间的距离寻找稳健的特征点对,计算得到初始刚性变换参数;细配准阶段,计算点云法向量及法向量夹角,以法向量为特征进行特征匹配,然后使用法向量夹角来启发搜索,使迭代最近点(iterative closest points, ICP)算法快速收敛。实验结果表明,所提出的由粗到细的配准算法鲁棒性强,具有较高的精度和速度。     

一种高分三号SAR影像五参数变换模型几何精校正方法

为了更好且快速的提高单景高分三号影像的地理定位精度。本文提出了有理函数结合五参数变换方法的复合模型实现高分三号（GeoFen-3, GF-3）卫星一级影像产品的几何精纠正,所提五个参数均具有具体的物理意义。通过比较仅用影像附属的有理多项式参数,以及有理函数模型结合仿射变换方法的定位精度,表明在引入高分辨率数字高程模型且使用本文方法时,只用3至4个控制点便可有效提高GF-3号影像的定位精度。相比仿射变换模型,本文的方法具有所需控制点数少且精度高的优点。并利用四景GF-3号SAR影像对所提方法进行了实验验证,在引入高分辨率数字高程模型数据后,本文所提方法可将高分三号超精细条带（ultra fine strip, UFS）模式的影像定位精度纠正到两个像素左右,精度要高于仿射变换的方法。     

结合形态学运算的谱抠图声纳图像分割法

针对数字抠图与图像分割之间的联系,提出一种结合形态学运算的谱抠图声纳彩色图像分割法。首先通过形态学中的顶帽(top-hat)变换和底帽(bottom-hat)变换去除声纳图像中阴影的影响和背景的不均匀性,并进行图像增强;其次,将数字抠图中的alpha值考虑到图像分割中,通过全局平均迭代阈值法获取阈值,对抠图所获alpha图像进行阈值处理得出分割结果;最后,与多种现有的分割方法进行仿真对比实验,实验结果证明了本文分割方法的有效性。     

全局结构化 SIFT描述子在图像匹配中的应用

为了克服传统SIFT描述子进行图像匹配时对噪声和图像灰度的非线性变换敏感的缺点,提出了一种全局结构化SIFT描述子及其生成方法．该方法将特征点矩形区域改为以特征点为中心向外扩散的同心圆区域,计算同心圆区域10个方向的曲率累积值,建立一个描述范围为特征点尺度函数的特征向量,对其实施排序操作,赋予完全旋转尺度不变,形成全局结构化SIFT描述子．采用欧氏距离为匹配度量函数应用于图像匹配．实验结果表明：这种全局、局部结构式信息联合的思想增强了算法对图像的光照、平移、旋转等变换的鲁棒性,匹配精度提升18％,极大地改善了匹配效果．     

基于扩展相位的柱面图像拼接算法研究

提出了一种柱面图像拼接方法,首先利用扩展相位相关算法获取变换矩阵,将其经过Levenberg-Marquart（LM）算法优化之后获取理想8参数模型,其次利用8参数模型进行同心圆焦距的估计,获取柱面拼接图像的半径,最后对投影后的柱面图像再利用扩展相位相关算法、加权融合算法进行拼接,实验验证了这种方法的有效性。     

基于OpenCV的改进RANSAC车道线检测方法

车道线的检测技术是自动驾驶汽车中的重要技术。为了提高车道线的检测能力,提出了一种改进RANSAC的车道线识别方法。通过设置感兴趣区域提取路面图像并进行缩放;把彩色图像的RGB通道按5∶5∶0的权重转化成灰度图像;再用速度更快的积分图法对图像进行自适应二值化;接下来进行一系列的形态学处理来减小噪声;提取Harris角点作为拟合数据点;最后,运用改进了选择初始点和删除外点的RANSAC(random sample consensus)的方法,根据数据点估计车道线参数。实验结果表明,该算法适合多种道路环境下的车道线检测,具有较好的鲁棒性和实时性。     

基于DCT域的自适应数字水印算法

针对离散余弦变换(DCT)的特点,提出一种自适应水印算法.选取JPEG量化矩阵若干DCT中频系数,并求均值,比较嵌入位与均值的关系,调整嵌入位的大小实现水印自适应嵌入.利用Arnold变换对水印信息进行预处理和后续处理,降低水印信息的相关性;同时用随机控制方法选取水印嵌入图像块,用于控制随机选取块的密钥作为该算法的一个密钥,实现水印的加密处理,提高水印的安全性.实验表明,该算法在保证隐蔽性的前提下,水印提取效果较好,对旋转、剪切、JPEG、修改等攻击具有较好的鲁棒性和稳健性.