基于数字图像相关的水下螺旋桨三维变形测量

提出了一种基于三维数字图像相关(3D-DIC)技术的船用螺旋桨3D变形测量方法。测量系统由双目立体相机、闪光灯和同步装置组成,采用空泡水筒对螺旋桨进行加载。首先,用基于极线约束的自标定方法对系统的外部参数进行标定,以获得桨叶表面的3D位移分布。然后,对重构的桨毂部分进行点云配准,得到变形后螺旋桨叶根部点云的平移向量和旋转矩阵,以消除桨毂位置差异导致的刚体位移。最后,构建了空气-玻璃-水三种介质的折射光路,对3D重构的物点坐标进行折射修正,得到空泡水筒中桨叶的真实3D形貌。实验结果表明,用本方法对空泡水筒中螺旋桨的变形情况进行测量,可得到螺旋桨叶片在固定相位下的全场3D位移分布,为船用螺旋桨的变形测量提供了一种可行的非接触、全场测量方案。

基于图像特征分布优化的相机外参自标定

标定两个已知相机之间的相对外参是三维视觉变形测量中的一个基本任务.当使用自标定技术时,一般需要在标定图像中建立立体对应关系,而实际测量场景中复杂的纹理分布对可靠立体特征的建立提出了挑战.为此,本文通过研究图像特征分布的优化策略,提出了一种针对实际测量任务的非约束场景外参标定方法.首先,通过图像特征匹配获得立体图像间的点匹配信息,并利用图像相关算法进行筛选,建立一组可靠的立体点对应关系,从而通过求解本质矩阵得到相机间的外参估计.随后,以重投影误差作为标定精度评估指标,提出一种特征点稀疏和循环补充策略,可对单帧或者多帧图像的特征点分布进行优化,有效实现对标定误差的补偿.实验表明本文的标定算法具有良好的精度和鲁棒性.