新聞中心

EEPW首頁 > 測試測量 > 設(shè)計應(yīng)用 > 基于小波變換的視頻應(yīng)變測量系統(tǒng)設(shè)計與實現(xiàn)

基于小波變換的視頻應(yīng)變測量系統(tǒng)設(shè)計與實現(xiàn)

作者:王占富 中國空空導(dǎo)彈研究院(河南洛陽471009) 謝麗萍 清華大學(xué) 時間:2011-04-27 來源:電子產(chǎn)品世界 收藏

  測量試驗與結(jié)果

本文引用地址:http://m.butianyuan.cn/article/119035.htm

  試驗設(shè)備及系統(tǒng)軟件設(shè)計

  試驗硬件:CCD——德國Basler A601f;鏡頭——Computar公司的H6Z0812鏡頭;圖像處理卡——Matrox公司的Meteor-Ⅱ/1394卡;光源——自制的LED面光源。試驗過程中采用材料試驗機進行動態(tài)拉伸試驗。所使用的材料試驗機具體參數(shù)為:力測量精度在負荷傳感器容量的0.4%~100%范圍內(nèi),精度為示值的±0.5%;位移速度精度優(yōu)于±0.5﹪(空載、檢測距離大于20mm)。試驗設(shè)備如圖2所示:

  在Windows XP操作系統(tǒng)下,利用Visual C++高級語言編制系統(tǒng)軟件[6,7],實現(xiàn)算法操作,系統(tǒng)界面及顯示結(jié)果如圖3。

  根據(jù)試驗數(shù)據(jù)的精密度評定方法,在試驗中,得到的測量值M由真值T與實驗誤差δ兩部分組成,即M=T±δ。真值是未知的,一般采用多次測量求算術(shù)平均值作為其真值。

 

  對系統(tǒng)算法實現(xiàn)的影響

  系統(tǒng)應(yīng)用于動態(tài)圖像測量,因此需研究影響系統(tǒng)數(shù)據(jù)結(jié)果的時間因素,即分析不同期望亞像素算法精度的影響。

  試驗條件:三角架放在試驗機上,固定攝像機,距試件大約200mm附近,具體距離根據(jù)工件圖像清晰程度調(diào)節(jié),裝置如圖2所示,用引伸計作為標記。打開試驗機,開始試驗,動橫梁向下移動,選定橫梁移動速度約3mm/min,工件進入拉伸試驗階段,攝像機采集試驗數(shù)據(jù),進行分析計算。具體試驗參數(shù)如下:試驗機拉伸速度3mm/min;光照度726LUX;物距192mm;測量標距50mm;光圈5;焦距14。

  1、15幀/秒

  在圖4為在相機采集的數(shù)據(jù)中,把幀數(shù)換算為時間,與試驗機采集的時間相匹配作為橫坐標,縱坐標為變形值,虛線是引伸計采集數(shù)據(jù),實線是相機采集的數(shù)據(jù)。

  當采集頻率7.5幀/秒時,相機采集數(shù)據(jù)與引伸計采集數(shù)據(jù)的平均誤差為:

  2、采集頻率15幀/秒

  同上處理得出,當采集頻率15幀/秒時,相機采集數(shù)據(jù)與引伸計采集數(shù)據(jù)的平均誤差為:

  3、采集頻率為

  采集頻率時,相機采集數(shù)據(jù)與引伸計采集數(shù)據(jù)的平均誤差為:

  通過對系統(tǒng)數(shù)據(jù)結(jié)果在不同圖像采集頻率下的分析,可以得出在光照、物距、焦距等外界因素不變的條件下,隨著相機采集頻率(7.5幀/秒、15幀/秒、)的提高,數(shù)據(jù)誤差會隨著增大。但該系統(tǒng)在30幀/秒情況下,可以滿足一定的誤差要求,而不至于誤差過大,使得測量結(jié)果不精確。

  結(jié)語

  本文所設(shè)計的基于系統(tǒng),精度較高,且具有一定的實時性要求,能夠滿足實際的需要。隨著電子技術(shù)、機械科學(xué)、光學(xué)和計算機科學(xué)技術(shù)[8]的發(fā)展,應(yīng)用于視頻應(yīng)變測量系統(tǒng)的精密邊緣檢測技術(shù),將會有長遠的發(fā)展。

  參考文獻

  [1]聶毓琴,孟廣偉.材料力學(xué)[M].長春:吉林科學(xué)技術(shù)出版社,2000.

  [2]于起峰,陸宏偉,劉肖琳.基于圖像的精密測量與運動測量[M].北京:科學(xué)出版社,2002.

  [3]張學(xué)成,楊敏華,張英杰.灰度矩邊緣精確定位法的測量應(yīng)用探討[J].計算機測量與控制,2006,14(11):1446-1449.

  [4]李弼程,羅建書.小波分析及其應(yīng)用[M].北京:電子工業(yè)出版社,2003.

  [5]丁興號.基于的亞像素邊緣檢測[J].儀表儀器學(xué)報,2005,8(26):801-804.

  [6]David J,Kruglinski.Visual C++技術(shù)內(nèi)幕[M].北京:清華大學(xué)出版社,1999.

  [7]甄紅濤,齊曉慧.一種非均勻行采集的智能車路徑識別算法[J].電子產(chǎn)品世界,2010,11:27-30.

  [8]蓋素麗.基于CPU的數(shù)字圖像并行處理方法[J].電子產(chǎn)品世界,2009,2:38-40.


上一頁 1 2 3 下一頁

評論


相關(guān)推薦

技術(shù)專區(qū)

關(guān)閉