基于CUDA和OpenCV的快速干涉测量

发布时间：2018-04-10 02:35

本文选题：CUDA　切入点：快速干涉测量　出处：《中国科学院大学(中国科学院光电技术研究所)》2017年硕士论文

【摘要】：在光学检测技术中,相移干涉技术能够实现波长量级的非接触式测量,是光学检测过程中最有效的方法之一。其中,多步相移的算法以其更高的测量精度和重复性而应用广泛,但该过程处理的数据量大、计算复杂度高,难以满足快速测量的应用需求。另外,CUDA架构下的CPU/GPU异构并行计算技术能够高效地解决通用科学计算问题,而OpenCV作为开源的计算机视觉库,为图像处理问题提供了有效解决方案。因此,针对相移干涉测量中的计算瓶颈问题,提出了“基于CUDA和OpenCV的快速干涉测量”的研究课题。论文首先围绕相移干涉测量原理,介绍了菲佐相移干涉仪的原理,探讨了相移算法和相位解包裹算法,并对相移干涉测量的误差进行了讨论,仿真分析了几种算法的抗噪性能,结果表明随机相移算法(RPSI)较定步长相移算法抗噪性好、速度性能优异,因此针对RPSI设计出其CPU/GPU的异构并行算法具有较高应用价值;其次,系统地探讨了CUDA的编程模型、执行模型和存储模型,介绍了CUDA的主要语法。然后探讨了干涉图的预处理过程,以创建掩膜的方法剔除计算无关区域,将总体计算量减少了1/5。其中介绍了两种创建掩膜的方法及其OpenCV中的实现,分别为基于Hough变换的圆检测方法以及基于轮廓的区域分割方法,结果表明前者适用范围较窄,只能解决干涉条纹区域为标准圆形的情况,而后者能够有效地分割出近似圆形的干涉条纹区域。最后,详细论述了基于CUDA的元件面形快速干涉测量问题,系统地探讨了算法的整个设计过程,分别围绕算法的并行性分析与任务分解、并行算法具体实现细节和结果分析三个方面详细探讨了GPU加速的AIA随机相移算法、GPU加速的Goldstein相位解包裹算法,并采用最小二乘法去面形倾斜。整体处理过程包括从干涉图视频流中读取13帧图像,通过预处理、求解包裹相位、相位解包裹、面形去倾斜的处理阶段,最后获得被测元件的表面形貌分布。其中,实现了平均176毫秒求解13帧干涉图的相位分布,平均34毫秒完成相位解包裹。单次的整体测量过程,累计平均耗时480毫秒,实现了快速处理、实时性较好的效果。
[Abstract]:In this paper , the principle of phase - shift interferometry is discussed . The results show that random phase - shift algorithm ( RPSI ) has better noise - resistance and high speed performance . The results show that random phase - shift algorithm ( RPSI ) can effectively solve the problem of fast measurement . and the real - time performance is good .

【学位授予单位】：中国科学院大学(中国科学院光电技术研究所)
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2017
【分类号】：TP391.41

【参考文献】