基于图像熵的直线电机动子位置精密测量方法

发布时间：2018-08-11 19:38

【摘要】：采用图像熵对栅栏条纹进行筛选,改进了图像相关测量方法,实现了对直线电机动子位置的精确实时测量。首先,分析了栅栏图像的Pnatt熵与像素相关性之间的关系,提出了采用图像熵表征栅栏图像筛选的特征值,从而筛选出非周期性更好的栅栏图像;其次,通过子区大小智能选择获得相邻两幅图像的计算区域,再采用粒子群优化算法对两计算区域的归一化互相关系数矩阵进行搜索,从而得到图像平移值,最后根据系统标定系数得到直线电机动子在拍摄间隔内的位移量。实验结果表明,基于图像熵筛选的栅栏图像在直线电机动子位置测量中具有更强的抗干扰性,测量精度达0.01像素。
[Abstract]:The image entropy is used to screen the palisade stripes, the image correlation measurement method is improved, and the accurate real-time measurement of the position of the linear electric motor is realized. Firstly, the relationship between Pnatt entropy and pixel correlation of fence image is analyzed, and the feature value of fence image filtering is represented by image entropy. The computing regions of two adjacent images are obtained by intelligent selection of sub-region size, and then the normalized interrelation number matrix of the two computing regions is searched by particle swarm optimization algorithm, and the image translation value is obtained. Finally, according to the calibration coefficient of the system, the displacement of the linear electric motor in the shooting interval is obtained. The experimental results show that the fence image based on image entropy filtering has stronger anti-interference in the position measurement of linear electric maneuvers, and the measurement accuracy reaches 0.01 pixels.
【作者单位】： 安徽大学电气工程与自动化学院;
【基金】：国家自然科学基金(51277002,51577001)项目资助
【分类号】：TP391.41;TM359.4

【参考文献】

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【共引文献】

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【二级参考文献】

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本文编号：2178041