数字散斑图像整像素位移测量的相关技术研究

发布时间：2017-05-19 04:13

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【摘要】：数字散斑相关法因其光路简单、非接触测量等优势,经过近30年的发展,已广泛应用在材料强度测试、变形、拉伸等很多领域,有其重要的研究价值。但因为传统的数字散斑相关法数据运算量大、效率低、易陷入局部最优、不能进行实时测量,因此本文围绕这几个问题展开研究。本文的研究工作主要有以下几方面:(1)阐述了数字散斑测量技术的课题研究背景、意义和发展历史,着重研究的是数字散斑相关法的发展阶段。(2)重点学习数字散斑相关法涉及的相关技术,包括数字散斑相关方法(Digital Speckle Correlation Method,简称DSCM)的算法原理,计算机模拟散斑图的原理,几种经典的整像素搜索算法和亚像素搜索算法。(3)学习研究原理简单、涉及参数少的果蝇优化算法(Fruit Fly Optimization Algorithm,简称FOA)。针对基本果蝇优化算法(FOA)存在的嗅觉搜索随机盲目,迭代寻优只学习最优个体引起的收敛精度低,易陷入局部极值的问题,提出基于非均匀变异和自适应逃逸的果蝇优化算法(Fruit Fly Optimization Algorithm Based on Non-Uniform Mutation and Adaptive Escape,简称NAFOA)。该算法在嗅觉搜索阶段引入非均匀变异算子,动态调整每次迭代的搜索步长。通过设置阈值将种群划分为“早熟”状态和正常状态,若处于正常状态,采用基本的FOA模式进化;若处于“早熟”状态,则对全局最优果蝇进行逐维扰动,逃离局部最优,很好地平衡了果蝇探索和开发的能力。设计实验测试6个经典函数,结果证明,该算法在精度和鲁棒性方面均优于基本的果蝇算法及其他几种改进算法。将NAFOA应用于数字散斑相关法的测量中,实验结果证明该方法是可行的。(4)针对传统的数字散斑相关法存在的数据运算量大、计算繁琐冗余、计算效率低等问题,从另一个角度入手,即数字散斑的特性出发,基于极值位移测量法(ExtremumDisplacement Method,简称EDM),结合多层平截算法,提出了基于数字散斑图像的改进极值位移法(Extremum Displacement Method with Multi-level Crossing Algorithm,简称MLCA-EDM).在无噪声和有噪声的条件下进行实验验证,结果表明MLCA-EDM算法的效率提高很多。并对这两种算法进行了均值和标准差的误差分析。应用MLCA-EDM算法定位激光鼠标,实验结果证明该方法取得了较好的效果。
【关键词】：数字散斑相关方法 果蝇优化算法 极值位移测量法 多层平截
【学位授予单位】：中北大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2016
【分类号】：TP391.41
【目录】：

• 摘要4-6
• Abstract6-10
• 1 绪论10-14
• 1.1 课题研究背景及意义10-11
• 1.2 国内外研究现状11-13
• 1.3 主要研究内容13-14
• 2 数字散斑相关方法的基本理论14-24
• 2.1 数字散斑相关方法的原理14-15
• 2.2 计算机散斑模拟图原理15-17
• 2.3 整像素搜索相关算法17-20
• 2.3.1 爬山搜索法17-18
• 2.3.2 粒子群搜索算法18-19
• 2.3.3 整像素搜索的相关算法分析比较19-20
• 2.4 亚像素搜索的相关算法20-24
• 2.4.1 曲面拟合法21-22
• 2.4.2 灰度插值法22-24
• 3 基于改进果蝇优化算法的整像素数字散斑相关法24-38
• 3.1 果蝇优化算法24-26
• 3.1.1 算法思想24-26
• 3.1.2 算法的优劣26
• 3.2 基于非均匀变异和自适应逃逸的果蝇优化算法26-34
• 3.2.1 种群初始化27
• 3.2.2 非均匀变异算子27
• 3.2.3 逃离局部最优策略27-28
• 3.2.4 NAFOA算法的基本步骤28-29
• 3.2.5 实验验证29-34
• 3.3 基于NAFOA的整像素数字散斑相关算法34-38
• 3.3.1 NAFOA的算法原理34-36
• 3.3.2 实验验证36-38
• 4 基于数字散斑图像特性的整像素位移测量技术研究38-50
• 4.1 数字散斑图像的特性38-40
• 4.1.1 统计特性分析38-39
• 4.1.2 平均尺寸分析39
• 4.1.3 频域分析39
• 4.1.4 直线特性分析39-40
• 4.2 极值位移测量法40
• 4.3 传统的极值位移法存在的问题40
• 4.4 融合多层平截的激光散斑图像整像素极值位移法40-47
• 4.4.1 MLCA-EDM算法的思想41-42
• 4.4.2 MLCA-EDM算法的步骤42
• 4.4.3 实验验证42-46
• 4.4.4 误差分析46-47
• 4.5 应用MLCA-EDM定位激光鼠标47-50
• 5 结论50-51
• 参考文献51-55
• 攻读硕士学位期间的学术活动及成果情况55-56
• 致谢56-57

【参考文献】

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本文编号：377751