利用机器视觉进行飞机蒙皮损伤检测是提高其自动化水平的有效手段,其中飞机蒙皮全局三维重建是检测过程的关键步骤,可定位损伤部位的精确位置。为解决当前技术所存在的设备复杂、拼接精度低、处理效率低等问题,提出一种基于后方定位并结合结构光对飞机蒙皮进行快速三维重建的方法。通过结构光三维测量系统对飞机蒙皮局部区域进行三维重建,采用后方摄像机同步观测结构光系统,并对其空间位姿进行定位。在空间位姿数据的辅助下,将结构光系统每次测量的飞机三维形貌数据融合至定位摄像机坐标系下,实现对大飞机蒙皮三维形貌的快速、高精度非接触式测量,这为飞机蒙皮损伤的自动化视觉检测提供了有效的技术支持。

针对单目光笔式三维测量系统测量范围小、无法实现全空间测量的问题,提出了一种基于精密旋转台的全空间光笔式单目视觉测量方法。将相机固定在精密旋转台上,在不同的角度对标定板进行拍摄,获取不同角度下相机光心在标定板坐标系下的位置。通过主成分分析(PCA)平面拟合获得相机光心所在平面和相机旋转运动的转轴方向矢量,使用空间最小二乘圆拟合获得相机旋转轴的位置。借助精密转台读数和罗德里格斯公式将转台的旋转角度变换为相机的旋转矩阵和平移向量。利用计算出来的变换矩阵将旋转一定角度后不同位置相机的测量数据转换到同一转台坐标系中,实现全空间测量。实验结果表明,在使用相同光笔的测量系统中,本文方法在基本达到传统单目光笔测量系统测量精度的前提下,可实现360°全空间测量,极大地拓展了单目光笔的应用范围。

航空发动机作为飞机上的核心动力装置, 对其运行状态的监测, 可以提高飞机的安全性与经济性。航空发动机尾喷温度场蕴含着燃烧室内部燃料燃烧程度等有效信息, 对其温度场的监测可实现对发动机运行状态的评估。传统的温度场测量方法一般采用单点温度计测量法、激光诱导荧光法(LIF)、可调谐半导体激光法(TDLAS)等, 单点温度计测量法测量数据较离散、LIF设备应用复杂、TDLAS仪器设备价格昂贵。因此针对传统测量方法所存在的问题, 提出了纹影测量法。首先需要纹影系统对温度场进行纹影成像, 得到正确的纹影图像; 根据纹影图像求得截面的折射率分布; 根据折射率分布算得温度场分布, 实现对温度场的测量。纹影测量法是一种非接触、高精度的测量方法, 且无需特殊的激光收发装置。实验证明该方法可有效地应用于实验室微型涡喷发动机尾喷区域温度场的测量, 可进一步为航空发动机的状态监测提供支持。

为克服测量端的几何约束条件,需对现有的光笔系统布置多个测量光点,这会导致测量终端结构复杂,不利于光笔系统应用于测量空间受限的场合。针对这一问题,将光场成像方法引入到光笔式测量系统中,利用光场成像原理获取光笔上光点的极平面图像(EPI),并采用旋转平行四边形算子(SPO)计算EPI中斜线的斜率,从而估计出发光点的深度信息,排除了PNP(perspective-n-points)算法的错误解,得到被测点的准确三维坐标。最后通过实验对所提方法进行了验证。所提方法仅需单目光场相机,并结合三点式光笔即可完成三维坐标值的测量,极大地简化了光笔测量系统。

针对现有三点式光笔测量系统采用透视三点(P3P)算法求解出现多解的问题,提出一种基于光场成像的三点式光笔多解排除算法。对光场相机中心子孔径进行高精度内参标定;通过光场相机采集图像,运用P3P算法获得提取的中心子孔径图像中两组光笔激光点的摄像机坐标;利用高斯成像公式计算两组解的深度值,将区域窗口光场重聚焦到两组深度平面。选取合适的清晰度评价方法对两幅图像的清晰度进行比较,获得最终的光笔位姿矩阵,解算笔尖的三维坐标。选用精密三坐标平移台移动距离作为比对基准,实验结果表明:本实验测量系统与三坐标平移台在X、Y、Z方向的最大位置差值分别为0.35,0.40,0.54 mm,该结果与运用四点重投影选取正解的结果相同,证明了所提出的方法的有效性和准确性。

提出一种基于蜂巢模型标记的飞机蒙皮小型损伤定位方法。利用CCD相机对损伤位置进行拍摄,对图像进行亚像素级处理,得到相应的坐标。根据调和共轭原理和交比不变性可求得实际位置,实现准确定位。以实际位置为主基点进行基点传递,利用蜂巢模型的无限性与无缝隙外扩性,实现蒙皮表面其他基点与主基点的特征对比与匹配,进而完成对飞机蒙皮破损的精确检测。对比实验的结果表明:本文方法具有精度高、耗时少等特点,能有效地实现飞机蒙皮的破损检测定位。

将传统散斑相关法应用于结构试件变形测量中存在一定的角位移范围限制,针对这一问题,提出了一种采用对数极坐标变换的散斑相关角位移测量法。首先,该方法采用对数极坐标变换,将结构试件散斑图像在直角坐标系下的角位移转换为对数极坐标下的平移;然后,利用散斑相关法结合九点二次曲面拟合法实现散斑图像的角位移测量;最后,通过模拟实验与实物实验验证了方法的有效性。实验结果表明,在[0°,90°]的角位移变化范围内,本方法角位移测量的均值误差控制在0.06°内,标准差控制在0.02°内,有效提高了现有散斑相关法的角位移测量范围与测量精度。

在散斑视觉测量中,通常引入标志点以提高散斑的测量效率。针对传统标志点匹配过程中存在的匹配时间长、匹配准确率低等问题,提出了一种采用改进KLT(Kanade-Lucas-Tomasi)算法的标志点匹配方法。该方法在利用改进加速稳健性特征(SURF)算法对标志点进行检测以建立初始匹配点的基础上,采用改进的KLT算法实现标志点的匹配,并利用最大双向误差作为约束条件删除匹配过程中存在的误匹配点,以提高匹配的可靠性。最后,对机翼颤振测量中涂敷在机翼模型散斑区的标志点进行了匹配实验验证。结果表明,与传统的尺度不变特征转换(SIFT)与SURF匹配算法相比,所提方法在匹配时间上分别减少了75.9%和42.8%,在匹配准确率上分别提高了30.6%和22.2%。

为研究热源干扰图像成像引发的图像畸变、模糊等失真问题, 利用图像的特征点平均畸变位移、峰值信噪比、均方误差和互相关系数来评价热源轴向位移条件下成像图像的畸变程度、模糊程度以及总相似程度, 得到热干扰成像变化与热源轴向位置之间的规律。实验表明, 当热源在成像系统和成像目标之间作轴向运动时, 其距离成像系统越近, 成像的畸变程度、模糊程度以及失真程度越大, 在D=300 mm处最大平均畸变位移达2.7653 mm; 当热源靠近成像目标时, 成像图像的畸变程度、模糊程度以及失真程度降低, 在D=0 mm处平均畸变位移减小至0.8102 mm。

针对单独的线性滤波和非线性滤波方法难以解决混合噪声滤除的问题, 基于现有的标准自适应中值算法和梯度倒数加权平滑算法, 提出一种自适应中值梯度倒数加权的图像滤波算法。该算法自适应调节窗口大小检测出椒盐噪声并进行中值滤波处理, 同时通过设定的阈值对高斯噪声进行梯度倒数加权平滑, 以达到滤除混合噪声的目的。实验表明, 该算法与标准自适应中值滤波算法和梯度倒数加权平滑算法相比, 能够很好地滤除高斯噪声、椒盐噪声, 以及两者的混合噪声, 并且对高强度的图像噪声具有明显的滤波优势。