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基于光学自准直和摄像测量法的舰船三维形变测量技术研究

作　者: 高旸
导　师: 王省书
学　校: 国防科学技术大学
专　业: 光学工程
关键词: 船形变测量 光学自准直 摄像测量法 扭转角 亚像素定位
分类号: TP391.41
类　型: 硕士论文
年　份: 2010年
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内容摘要


由于外部应力和外部环境的影响,舰船在海上航行时会产生不可忽视的形变。这些形变使得雷达天线、光测系统等外围设备相对中心基准的姿态角有着较大的变化。外围设备在使用中心航姿系统的参数时必须根据自身失调角进行形变修正,以消除舰船形变的影响。由于舰船形变规律的复杂性,目前国内外仍没有一种成熟有效的三维形变测量方法和技术。针对以上背景及工程应用需求,本文结合光学自准直和摄像测量法的优势,对舰船的三维形变测量技术展开研究,设计了基于光学自准直的三维形变测量光路,通过拍摄光路中的十字丝目标,并采用数字图像亚像素定位方法分析拍摄的图像,实现了三维形变的高精度测量。本文的主要工作如下:一、针对光学自准直方法只能测量二维挠曲形变的不足,本文改进了自准直光路,使之满足了三维形变测量的需求。详细介绍了光路的三维形变测量原理,深入分析了光路中的物像关系、形变角测量方法和测量范围、形变角测量精度与图像定位精度的关系、光路工作距离以及光路设计导致的形变角测量误差等关键问题,为实际测量提供了理论指导,并针对扭转角高精度提取难度大的问题,提出了目标图像高精度定位需求。二、提出了采用数字图像亚像素定位技术高精度提取形变角的方法。设计了由粗定位到精定位的形变角提取流程。在此基础上,对图像中十字丝几何和灰度分布特征、二维空间等距离采样与角度的非线性关系等影响扭转角提取精度的主要因素进行了仿真分析,比较了四种矩方法和两种拟合法对扭转角的提取精度。仿真结果表明:十字丝长度是高精度扭转角提取的关键因素;当噪声小于5个灰度值时,灰度平方重心法和高斯拟合法在扭转角提取中更具优势;当十字丝长度大于800 pixels时,上述两种方法的扭转角提取误差小于1″。三、搭建了三维形变测量系统并设计了相关实验,针对三维形变测量技术中重复性、稳定性、工作距离与重复性的关系以及三维形变测量精度这四个关键指标进行测试。实验结果表明:本文提出的方法具有良好的重复性和稳定性;由于大气扰动的影响,测量精度随距离的增加而降低;当测量距离为2 m时,挠曲角的重复性优于0.05（″）,精度优于1″;扭转角的重复性优于0.8（″）,精度优于2″。

全文目录


摘要  9-10
ABSTRACT  10-12
第一章 绪论  12-16
  1.1 课题研究的背景及意义  12-13
  1.2 舰船形变测量技术研究现状和发展趋势  13-14
  1.3 论文研究的主要内容  14-16
第二章 基于光学自准直的三维形变测量方法研究  16-33
  2.1 舰船三维形变角的定义  16
  2.2 光学自准直原理  16-17
  2.3 三维形变测量原理及理论分析  17-32
    2.3.1 利用自准直光路实现三维形变测量的基本思想  17-18
    2.3.2 基于光学自准直的三维形变测量原理  18-19
    2.3.3 基于几何光学的测量理论探讨  19-26
    2.3.4 测量误差分析  26-32
  2.4 本章小结  32-33
第三章 基于数字图像亚像素定位技术的形变角提取方法  33-55
  3.1 从图像中提取形变角的方法  33-35
  3.2 亚像素定位技术简介  35-43
    3.2.1 概述  35-36
    3.2.2 利用亚像素定位技术提取形变角的基本思想  36-37
    3.2.3 矩方法原理  37-41
    3.2.4 拟合法原理  41-43
  3.3 基于亚像素定位技术的形变角提取流程设计  43-45
  3.4 扭转角提取精度影响因素的仿真分析  45-54
    3.4.1 扭转角测量精度仿真分析的基本思想  45-46
    3.4.2 十字丝长度  46-47
    3.4.3 十字丝条纹的横截面灰度分布  47-49
    3.4.4 十字丝扭转初始角  49-52
    3.4.5 十字丝扭转角  52-54
  3.5 本章小结  54-55
第四章 三维形变测量实验研究  55-66
  4.1 实验系统的构建  55-57
    4.1.1 实验系统的组成  55-56
    4.1.2 实验内容与步骤  56-57
  4.2 三维形变角测量实验与结果分析  57-65
    4.2.1 重复性实验  57-58
    4.2.2 稳定性实验  58-59
    4.2.3 工作距离与重复性的关系  59-61
    4.2.4 三维形变测量精度测试与分析  61-65
  4.3 本章小结  65-66
第五章 总结与展望  66-68
  5.1 本文的主要工作  66
  5.2 下一步研究工作  66-68
致谢  68-70
参考文献  70-74
作者在学期间取得的学术成果  74

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中图分类: > 工业技术 > 自动化技术、计算机技术 > 计算技术、计算机技术 > 计算机的应用 > 信息处理（信息加工） > 模式识别与装置 > 图像识别及其装置
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