基于显微视觉的微运动测量优化技术研究

发布时间：2021-10-21 09:22

　　当今很多前沿尖端领域都离不开微运动测量技术,它在生物医学、化工生产和微电子制造等领域发挥着至关重要的作用。作为微运动测量技术的一个分支,显微视觉测量技术凭借其结构简单、测量范围广泛和成本较低等优势牢牢占据了非常重要的位置,因此它一直以来吸引了众多学者的研究兴趣。但是制约显微视觉测量技术被广泛应用的关键原因是其测量效率会由于计算复杂度过高而十分低下,该技术很难满足对实时性要求很高的测量需求。为此本文以大幅提升显微视觉测量技术的效率而不降低其精度为任务驱动,提出一种基于改进的PSO优化算法的图像块匹配策略并将其应用于显微视觉测量中,最后通过微运动平台的运动测量实验对所本文提出方法进行验证,从而证明本文所提出方法的有效性。本文的主要工作包含以下内容:（1）从光学原理、坐标系变换和运动分析解耦这几个角度来研究面向平面微运动测量的显微视觉测量技术,从结构与组成这两方面提出一种典型的显微视觉测量系统。（2）提出一种改进的PSO算法用于优化图像块匹配过程,该改进算法采用倒金字塔分层结构的粒子群迁移策略来减少计算复杂度,并且整合经典的局部搜索算法以确保最终结果不丢失精度。该算法可以分为两个阶段:1)第... 

【文章来源】：山东大学山东省 211工程院校 985工程院校 教育部直属院校

【文章页数】：69 页

【学位级别】：硕士

【文章目录】：
摘要
Abstract
第1章 绪论
    1.1 研究背景
    1.2 研究现状
        1.2.1 图像块匹配方法
        1.2.2 相位相关法
        1.2.3 特征点检测法
    1.3 研究内容及文章结构
第2章 显微视觉微运动测量的原理与技术
    2.1 基本光学原理
    2.2 运动分析与解耦
        2.2.1 坐标系变换
        2.2.2 旋转中心重合
        2.2.3 旋转中心飘移
    2.3 典型测量系统组成
    2.4 本章小结
第3章 基于改进的粒子群优化算法的视觉测量优化
    3.1 经典PSO算法
    3.2 前期研究工作
    3.3 基于倒金字塔分层结构的高效改进型PSO算法设计
        3.3.1 第一阶段
        3.3.2 第二阶段
    3.4 基于PSO的视觉测量方法
    3.5 本章小结
第4章 验证平台搭建及结果分析
    4.1 验证平台
        4.1.1 实验系统
        4.1.2 验证对象
        4.1.3 实验参数设定
    4.2 实验结果
        4.2.1 三自由度测量实验
        4.2.2 双自由度测量实验
    4.3 分析和讨论
    4.4 本章小结
总结与展望
参考文献
硕士期间发表的学术成果
硕士期间获得的奖励
致谢
学位论文评阅及答辩情况表


【参考文献】：
期刊论文
[1]十字交叉六边形块运动的估计搜索[J]. 祝世平,申晓东.  光学精密工程. 2009(12)



本文编号：3448699