基于立体视觉的孔探分析系统及其应用

孔探分析在现代航空发动机故障诊断中一直发挥着重要的作用，开发基于立体视觉的孔探分析系统，对提高故障诊断水平和预测准确度，节约发动机维护成本有着重要的现实意义，系统利用立体视觉技术以及图像处理技术，完成了对双目视觉左右图像的标定和匹配，实现了对实体表面的三维测量和立体重建，本文介绍了基于立体视觉的孔探分析系统的基本原理与主要功能，并结合应用实例验证了系统的有效性。     

基于双目立体视觉的直升机旋翼桨叶位移变形测量方法

为实现直升机旋翼桨叶位移变形的非接触测量，提出了基于双目立体视觉的三维测量方法。采用编码标记方式，在旋翼桨叶表面粘贴具有唯一编码信息的标记点，以高频激光器提供纳秒级瞬态照明，同步触发高速CCD相机采集桨叶瞬态图像，基于双目立体视觉原理计算标记点的三维坐标，进而计算得到旋翼桨叶的位移变形参数。试验结果表明:该测量方法的测量精度小于0.1 mm，测量准度小于0.3 mm，可满足直升机旋翼桨叶位移变形的高精度测量需求。     

基于联合检测-描述的火星表面特征提取方法

针对火星着陆光学导航过程中,传统的图像特征点提取算法在相机角度变化、光照条件变化等情况下,序列图像间的特征点提取与匹配鲁棒性差的问题,提出了基于卷积神经网络的联合检测-描述特征提取方法。首先,通过Blender获取模拟火星着陆过程的视频,使用稀疏重建方法,对模拟视频的图像和火星真实图像进行三维重建,建立了神经网络可用的训练数据集。然后搭建了卷积神经网络以处理图像数据,通过改进损失函数,联合特征描述符和特征检测器双重作用,获得了更准确的匹配结果。仿真结果表明,该方法在处理多视角、光照条件多变的火星表面图像方面,具有更好的特征提取结果,并在匹配测试阶段具备优于传统算法的性能。     

基于层析原理的湍流火焰三维测量综述

实现对湍流火焰的三维测量是人们长期追求的目标之一。近十年，随着高速相机、激光、数值算法的高速发展，高时空分辨的三维燃烧诊断成为可能。对基于层析原理的三维燃烧诊断技术的发展与应用现状进行综述:首先介绍层析技术的原理以及相关算法的发展情况；其次对实现三维层析燃烧诊断的测量系统进行综述；再次，按照光学信号的分类，分别介绍层析技术结合发射光谱、激光诱导荧光、阴影/纹影、Mie散射等进行三维燃烧测量的应用情况；最后，从实际应用的角度出发，对层析三维燃烧诊断技术的发展提出展望。     

多视图场景确定下的空间点位置视觉标定方法

针对空间特征点三维位置标定问题,提出一种多视图场景确定下的空间点位置视觉标定方法。该方法基于计算机视觉原理,通过在场景内放置棋盘模板确定图像场景位姿参数,而后根据多视图图像下的空间点图像坐标和场景位姿参数求解空间点三维位置坐标。试验结果表明,该方法下的空间点标记位置与真实位置间的距离误差小于1 mm,适用于高精度要求下的特征点位置标定。     

冰形表面激光光带中心线快速提取方法

在风洞结冰模型3D冰形测量中，激光三角测量法相对传统测量方法检测速度快、精确度高，具有极高研究价值。然而由于冰体对激光透射严重，影响激光中心线提取精度从而影响测量精度。针对此问题，提出一种冰形表面激光光带中心线快速提取方法。该算法具体实现步骤为:首先，采用基于三维块匹配去噪算法对图像进行降噪，并对图像进行视觉显著性计算，分割出光带区域；其次，求取梯度图并转换至频域空间，根据图像频谱特征求取能量中心区域；最后，对区域采用灰度重心法求取中心线亚像素级位置。采用冰箱冻结的半径已知圆柱冰块评估该算法，测得算法处理时效为28.57FPS，使用该算法的冰形轮廓重建精度达到0.017mm。实验证明算法满足冰形在线测量技术要求，为开展结冰实验中结冰生长过程在线三维检测技术奠定技术基础。     

随机纹理图像的特征匹配鲁棒算法

针对三维外形测量以及表面位移、损伤、应变测量中的随机纹理图像,提出了一种特征匹配算法.该算法首先结合Harris角点探测和一个72维的角点特征描述向量,快速获取随机纹理图像对之间的粗匹配像点集合,然后通过灰度相关约束和视差梯度约束对粗匹配集合进行检验,剔除粗匹配集中的错误匹配.通过在误匹配剔除的过程中采用与粗匹配阶段相关联的自适应约束阈值,从而使最终的匹配结果不敏感地依赖于阈值参数的选取,而是在一个较大的取值范围内都能使最终结果在严格控制误匹配的前提下,得到足够多的正确匹配点对.通过实验对提出的方法进行了验证.     

基于单相机光场PIV的逆压湍流边界层测量

作为一种新兴的体三维粒子图像测速技术，光场单相机三维粒子图像测速技术（Single-Camera Light-Field Particle Image Velocimetry，LF-PIV）能够仅用单个相机获得三维速度场，其结果已在许多复杂三维流动测量中得到验证。LF-PIV的优势主要在于其紧凑简便的硬件设备以及对光学窗口较宽松的要求。应用LF-PIV技术对一个自相似的逆压湍流边界层（Adverse Pressure Gradient Turbulent Boundary Layer，APG-TBL）进行测量，该实验在澳大利亚莫纳什大学（Monash University）航空航天与燃烧湍流研究实验室（Laboratory for Turbulence Research in Aerospace and Combustion，LTRAC）水洞中完成。实验对远、近壁面测量所得到的各600组瞬态三维流场数据进行分析验证，并与相同工况下的2D-PIV实验结果对比，证明基于DRT-MART重构技术的LF-PIV能够进行基本的湍流边界层测量。     

基于双光场相机的高分辨率光场三维PIV技术

光场相机粒子图像测速（Light Field Particle Image Velocimetry，LF-PIV）是一种近几年新发展起来的流动测试手段，能够仅通过单个光场相机测量3D-3C瞬态速度场，简化了三维流场测量的实验复杂度，特别是能实现受限空间的三维速度场测量。然而这一技术尚存在一些不足:由于光场相机沿景深方向的空间分辨率较低，沿该方向的速度测量精度低于垂直于景深方向的测量精度。本文尝试从硬件角度入手，发展一种双光场相机流动测试技术，通过增大对示踪粒子的观察视角，来提高光场三维测量系统沿景深方向的空间分辨率。基于乘积代数迭代技术（Multiplicative Algebraic Reconstruction Technique，MART），开发了针对双光场相机的粒子三维重构算法。分别利用直接数值模拟（Direct Numerical Simulation，DNS）水射流的数字合成图像与低速水射流涡环的实验图像，将双光场相机的测量结果与单光场相机的测量结果进行对比分析研究。结果表明双光场相机与单光场相机相比显著提高了相机沿景深方向的测量精度。     

复杂固体边界流场的三维 PIV 测试技术：任意三维边界识别算法

针对复杂固体边界三维流场的 PIV 测试应用,以及流固耦合实验研究中流场和固体结构特征的瞬态同步测试需求,发展了一种基于双相机布置形式的任意三维边界识别算法以精确获取三维表面几何信息;并以基于MLOS-SMART 三维粒子场重构的 Tomo-PIV 算法计算三维速度矢量场,可同步获取三维表面结构运动／变形信息和三维瞬态速度场。这一边界识别算法基于 SURF（加速稳健特征）模式识别算法进行三维曲面重构,可以确定流场中三维物体结构的边界特征。论文采用双相机布置方式获取了三种不同曲率的圆柱曲面图像,验证了所发展的三维边界识别算法的准确性。最后以圆柱绕流 Tomo-PIV 数字合成粒子图像序列为验证对象,采用所发展的边界识别算法和 Tomo-PIV 算法分别高质量地计算出圆柱曲面信息和三维速度场。     

200m自由飞弹道靶模型高精度视觉位姿测量技术

为精确测量弹道靶超高声速自由飞模型位姿变化参数以用于气动力参数辨识，中国空气动力研究与发展中心结合双目视觉定位技术和前光照相技术，在弹道靶上发展了超高声速自由飞模型的高精度视觉位姿测量技术。双目测量站沿模型飞行方向布置，试验前完成测量站单站标定、多站全局坐标关联等。模型进入测量站视场中心时，脉宽小于10ns的激光经扩束后照射表面带编码标记点的模型，同时双目测量站相机获得前光图像。试验后通过模型表面标记点识别解算，获得模型飞行过程的位姿参数。在解决靶室杂光滤除、前光光源出口光斑匀化、双目测量站全局关联、模型表面处理及标记点制作等技术的基础上，建立了200m自由飞弹道靶模型高精度视觉位姿测量系统。在200m自由飞弹道靶上开展了长165mm的20°锥模型的飞行试验，试验环境压力15kPa、速度2.7km/s，根据视觉位姿测量系统获得的锥模型在各测量站飞行位姿参数和激光器的出光时序，通过辨识获得锥模型的阻力系数和动导数等气动力参数，所得结果与AEDC G靶上的结果趋势基本一致。     

抗旋转和尺度变化的导航系统图像匹配算法

在惯性导航系统中,定量分析了景象匹配过程中惯性导航系统漂移和无线电气压高度表测量误差对实测图的旋转和尺度所造成的影响,引入了对数极坐标变换.基于图像边缘特征提取,提出了一种结合中心点的4-邻域点共同参与计算的抗旋转和小尺度变化的图像匹配算法,并给出了相应的算法流程.仿真分析表明,在导航系统误差漂移所引起的图像旋转和气压高度表所引起的尺度变化范围内,该算法能满足匹配准确性的要求,并能有效给出系统的定位误差修正信息.     

激光治疗鲜红斑痣手术机器人双目视觉系统的实时立体匹配

针对激光治疗鲜红斑痣手术机器人双目视觉系统在监测治疗区域的空间位置时立体匹配的实时性和准确性要求,提出了一种基于极线引导的立体匹配算法。采用基于角点的Hu矩匹配,计算双目视觉系统的基本矩阵。实验结果与计算结果相符。     

层析粒子图像测速技术研究进展

层析粒子图像测速技术（Tomographic Particle Image Velocimetry,Tomo-PIV）作为一种瞬时的三维流场速度测量技术,能够为具有强非定常性及强三维空间性的复杂流动提供详细的数据支撑。对近年来该技术在国内外的发展及应用进行了全面的综述。首先介绍了层析粒子图像测速技术的工作原理和技术特点,进而探讨了当前层析粒子图像测速的研究现状,重点从相机布局、示踪粒子密度、标定映射函数及三维重构算法对重构精度的影响等方面进行了阐述,而后通过国内外关于层析粒子图像测速技术的典型应用,展示了该技术在非定常三维流动及工程应用中的优势。最后,对层析粒子图像测速技术的应用前景及发展趋势进行了展望。     

基于单目视觉的室内微型飞行器位姿估计与环境构建

针对微型飞行器(Micro air vehicle,MAV)在室内飞行过程中无法获得GPS信号,而微型惯性单元(Inertial measurement unit,IMU)的陀螺仪和加速度计随机漂移误差较大,提出一种利用单目视觉估计微型飞行器位姿并构建室内环境的方法。在机载单目摄像机拍摄的序列图像中引入一种基于生物视觉的方法获得匹配特征点,并由五点算法获得帧间摄像机运动参数和特征点位置参数的初始解;利用平面关系将特征点的位置信息由三维降低到二维,给出一种局部优化方法求解摄像机运动参数和特征点位置参数的最大似然估计,提高位姿估计和环境构建的精度。最后通过扩展卡尔曼滤波方法融合IMU传感器和单目视觉测量信息解算出微型飞行器的位姿。实验结果表明,该方法能够实时可靠地估计微型飞行器的位置和姿态,构建的环境信息满足导航需求,适用于微型飞行器室内环境中的导航控制。     

基于序列图像的非合作目标自主导航及验证

针对空间自旋或章动运动的非合作目标运动感知与估计问题,给出了一种基于序列图像的运动测量与状态估计方法。所给出的方法由两部分组成:(1)采用立体视觉测量目标三个非共线的特征点,建立目标参考系并实现相对姿态的测量;(2)采用目标运动学和动力学方程,推导了扩展卡尔曼滤波器,实现目标角速度和惯量比的估计。最后,分别给出了数学仿真和物理试验:(1)利用数学仿真验证了所给出的卡尔曼滤波估计算法在不同目标运动情况下的收敛性;(2)利用机械臂模拟目标的自旋运动,利用双目相机采集目标运动图像,试验结果验证了所给出的运动测量与状态估计方法可以连续的给出目标角速度的精确估计。     

燃烧室结构高温变形非接触测量试验研究

为获得地面试验中主动冷却燃烧室在高温状态下的结构总变形和局部应变,基于数字图像相关法开展了非接触测量试验研究。分别采用加速鲁棒特征算法和改进的圆柱曲面数字图像相关法完成了燃烧室结构总变形和局部应变测量及分析。测量结果表明,燃烧室稳定工作条件下,结构轴向总变形约4.8 mm、局部平均应变约0.0049。测量结果与工程粗略估算结果比较吻合,说明所使用的非接触测量方法有效,能够支撑燃烧室热结构设计,测量数据能够用于三维结构强度数值计算的验证。