基于小波神经网络的复杂三维物体测量

将小波神经网络引入基于结构光投影的复杂物体三维面形测量.在测量过程中,利用小波函数的时频特性及变焦特性和神经网络强大的函数逼近功能,得到离散条纹图的连续逼近函数,从中解出物体的相位信息,获得物体的三维面形分布.应用小波神经网络,在结构光投影条件下,只需要获取一幅条纹图,便可以完成复杂物体的三维面形测量.该方法相比传统的傅里叶变换轮廓术方法,不存在滤波操作,具有更高的灵敏度,在条纹图存在阴影的情况下,能更准确获得物体的相位信息,更加适用于恢复复杂物体的三维面形.模拟及实验均验证了该方法的可行性.     

复Morlet小波的三维测量技术

为扩大小波变换轮廓术在三维测量领域的应用,提出了获得物体三维形貌的方法。该技术基于复Morlet小波变换理论,采用结构光照明,用最大值法提取小波变换的脊,获得变形光栅的包裹相位及整幅图像的包裹相位分布,再做相位展开。实验表明,该方法的误差在-0.37～0.38rad,能够满足物体三维测量技术要求。     

基于小波变换的投影光栅条纹分析

投影光栅条纹相位法通常用于三维物体形貌的测量.采用小波变换直接提取单幅光栅条纹图像的相位分布,不需要进行相位展开,即可得到物体表面轮廓.给出了小波分析应用在空间载波光栅条纹相位分析中的理论推导证明、计算机模拟以及实验验证结果,讨论了小波分析的抗噪能力,证实了该方法的可行性.     

基于双频光栅条纹的小波变换轮廓术

双频光栅投影的小波变换轮廓术中,投影具有高低两个载频的双频光栅在被测物体表面,通过小波分析提取出两条小波脊线,从而根据这两条脊线计算出对应的两组相位信息.为了得到满意的测量结果,两个光栅载频之间必须满足一定的关系.在此,通过对双频光栅投影的小波变换轮廓术进行频谱分析,从理论上导出了采用该方法获得正确的相位所必需遵循的结构条件和抽样条件,并根据高低频率之间内在关系,通过获取可靠的低频相位展开级次来指导高频截断相位的展开,保证了相位展开的可靠性.给出了完整的理论推导过程以及计算机模拟,证实了理论的正确性.     

基于三角形光强分布光栅投影的三维测量方法

针对相位测量轮廓术中正弦光栅制作工艺复杂的问题,提出一种基于三角形光强分布光栅投影测量物体三维形貌的方法.测量时,将三角形光强分布光栅投影到被测物体表面,摄像机获取变形条纹图,通过系统参数和条纹图携带的相位信息求解出物体的三维面形.推导出通过三角形光强分布光栅求解相位的公式.实验结果表明,提出的方法具有较高的精度和可行性.     

傅里叶变换轮廓术中预处理滤波方法的研究

用傅里叶变换轮廓术测量复杂物体形状时,频谱能量分布弥散,出现频率混叠现象,滤波时难以确定截止频率.选用了3种频域滤波窗以及小波滤波4种滤波方法对傅里叶变换轮廓术中的变形光栅图进行处理,计算机模拟并比较了在有噪声和无噪声的情况下不同滤波方法的误差分布.数据分析表明,选用合适的小波基对信号进行滤波处理比其余3种滤波器的测量精度要高.     

用时间域相位解包法测量不连续物体的三维轮廓

针对传统相位解包方法不能测量不连续物体轮廓的问题,提出了一种基于时间域相位解包的傅里叶变换技术.该技术采用先投影一系列间距随时间变化的正弦条纹图到被测物体上,再用电荷耦合器件和图像采集卡来获取由物体面形调制而变形的条纹图,并沿时间轴对这些变形条纹做傅里叶变换、滤波和反变换,然后沿时间轴解包,得到图像上每个时刻每个像素点的相位.由此得到的相位值在像面内是相互独立并且是沿时间轴变化的,这个相位变化率包含有物体的高度信息.实验表明,该技术成功地解决了不连续物体的轮廓测量问题,与传统的空间相位解包方法相比,该技术最大的优点是能够方便、准确地测量不连续和大陡度物体的轮廓.     

傅里叶变换轮廓术中预处理滤波方法的研究

用傅里叶变换轮廓术测量复杂物体形状时，频谱能量分布弥散，出现频率混叠现象，滤波时难以确定截止频率。选用了3种频域滤波窗以及小波滤波4种滤波方法对傅里叶变换轮廓术中的变形光栅图进行处理，计算机模拟并比较了在有噪声和无噪声的情况下不同滤波方法的误差分布。数据分析表明，选用合适的小波基对信号进行滤波处理比其余3种滤波器的测量精度要高。     

基于小波分析的傅里叶变换轮廓术应用研究

采用一种基于小波分析的傅里叶变换轮廓术测量了物体三维形貌.利用小波变化的时频特性,对测量光栅图像进行了处理,提取了有用的频率分量,获得了光栅图像的相位信息,抑制了频率混叠.计算机模拟结果验证了该方法的可行性,并在有噪声和无噪声的情况下与一般数字滤波器处理结果进行了比较,无论从测量精度还是测量范围都得到了提高.     

动态三维面形测量研究

光学三维面形测量技术,具有非接触、快速、精度高等优点,已得到了广泛的应用。基于傅里叶变换轮廓术(Fourier TransformProfilometry,简称FTP)的三维面形测量是一种具有广泛应用前景的方法。其基本思想是利用信号的频谱特性来恢复物体的三维面形。和莫尔轮廓术、位相测量轮廓术     

一种精确跟踪目标的非线性滤波算法

论文分析了当目标距离或雷达极角量测误差超过一定限度时,扩展卡尔曼滤波器跟踪精度迅速下降和原因,并在精确计算线性化误差及实际量测误差的基础上提出一种补偿线性化误差的跟踪滤波算法（PTLKF）。计算机仿真结果表明,论文提出的算法有效地减小了线性化误差的影响,滤波器跟踪精度得到较大提高。     

一种新型极板结构的电容式相浓度传感器

为解决工业喷吹管道内气／固两相流固相浓度的在线实时测量问题,研制了一种带有对称边保护极板的螺旋形状面板电容式相度传感器,通过优化设计,其检测场空间内灵敏度均匀性误差优于５％,降低了相分布及流型变化对测量的影响,有效地减小了测量误差。已在现场应用,运行效果良好。     

Phase-error restraint with the empirical mode decomposition method in phase measurement profilometry

Phase measurement profilometry(PMP) uses a digital projector and a camera for 3D shape measurement.However,the nonlinear response of the measurement system causes the captured perfect sinusoidal fringe patterns to become non-sinusoidal waveforms,which results in phase and measurement errors.We perform a theoretical analysis of the phase error resulting from non-sinusoidal fringe patterns.Based on a derived phase-error expression,the empirical mode decomposition(EMD) method is introduced to restrain nonlinear phase error and improve the precision in evaluating the phase distribution.A computer simulation and experimental results prove that the proposed method can eliminate possible phase-error in PMP.     

基于傅里叶变换移相测量的相位测量轮廓术

移相误差是移相法相位测量轮廓术的主要误差来源,提出一种对实际步进移相值进行测量,消除移相误差对相位测量影响的算法,该算法将傅里叶变换相位测量和移相法相位测量相结合,利用傅里叶变换相位原理测量每次移相的实际相移量,然后根据相移实测值计算相位分布,进而获得物体表面蝗三维数据。该算法能够准确测量每步移相的实际相移量,不要求移相的均匀性和重复性,只需３帧图像就可解调出相位分布,不受移相误差的影响。仿真结果证实了该算法的有效性,实际图像数据处理结果表明,该算法可以基本消除由移相引起的误差。     

形状误差测量中测量点直接测量结果的分布

形状误差测量结果的不确定度,受到参与形状误差评定计算的直接测量数据的影响。文章从形状误差测量的特点出发,根据最大熵法与概率统计的理论,导出测量中的读数值与直接测量结果的概率分布函数,得出读数值的不确定度分布应作为均匀分布处理,直接测量结果的分布作为正态分布处理。     

改进加权残值法收敛性的一种方法──逐次逼近法

本文对加权残值法的实际应用情况进行了探讨，针对其收敛性问题提出了一种改进方法──逐次逼近法．首先利用近似解的误差分布建立误差函数，然后用最小二乘法求整体误差的极小值，问题归结为求解一个线性方程组．薄板弯曲问题算例结果表明，本方法具有计算简单、收敛速度快，能进一步逼近精确解等优点     

多通道相量信号实时测量的一种方法

本文给出一种实时测量相量信号的新方法。由于采用了多项式逼近和计算机辅助测试技术,该法此常用的模拟电路方法具有显著的优点。文中叙述了此法的工作原理、系统组成、程序设计和误差分析等,并举例说明了该法的有效性。     

公路边坡病害的土工试验数据拟合及编程

针对目前公路工程土工试验数据处理方法的不足，利用数据拟合原理和计算机可视化编程技术，对公路边坡病害研究中的土工试验数据进行分析，给出了多项式线性最小二乘拟合和三次B样条函数拟舍两种方法及计算机实现算法。以含水量分布规律为例，对两种方法进行验证。结果表明，两种方法的拟合曲线均较好地逼近原始试验数据折线，三次B样条函数的偏差更小一些，平均绝对值误差比多项式线性最小二乘平均绝对值误差小0．0539％。     

基于人工神经网络的函数逼近法计量精度的提高

提出一种基于BP神经网络的提高激光干涉计量精度的数据处理方法，并将该方法与常用最小二乘法作二次曲线拟合进行比较。结果表明，用神经网络逼近函数方法，不但解决了光学干涉计量中像素尺寸以及图像采集卡空间量化误差对测量精度的影响，而且解决了目标函数多极值问题，从而干涉条纹可获得高于光敏像素级定位精度。最后将干涉条纹的光强精确地拟合出来，讨论曲线拟合误差，表明该算法具有很好的鲁棒性和自适应能力。