[發明專利]一種高精度數字散斑相關測量方法無效
| 申請號: | 201110359343.3 | 申請日: | 2011-11-14 |
| 公開(公告)號: | CN102494614A | 公開(公告)日: | 2012-06-13 |
| 發明(設計)人: | 李新忠;李立本;臺玉萍;王曉飛;尹更新;陳慶東 | 申請(專利權)人: | 河南科技大學 |
| 主分類號: | G01B11/02 | 分類號: | G01B11/02 |
| 代理公司: | 洛陽公信知識產權事務所(普通合伙) 41120 | 代理人: | 苗強 |
| 地址: | 471003 河*** | 國省代碼: | 河南;41 |
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| 摘要: | |||
| 搜索關鍵詞: | 一種 高精度 數字 相關 測量方法 | ||
技術領域
本發明涉及一種應用于光電無損檢測等領域的測量物體面內位移的數字散斑相關測量方法,具體的說是一種高精度數字散斑相關測量方法。
背景技術
激光散斑是指當激光照射在粗糙物體表面上時,漫反射光在反射空間相互干涉后形成的明暗相間的斑點。散斑攜帶了被測物體信息,通過對散斑場的分析可以得到被測物體的變化信息。數字散斑相關測量方法是二十世紀80年代后逐步發展起來的,用于測量物體面內位移的非接觸式光學測量方法。它具有光路簡單、全場測量、非接觸及對測量環境要求低等優點;因而在無損檢測領域得到了廣泛的應用。
在數字散斑相關測量方法中,在其他條件相同的情況下,測量精度與相關計算的點數成正比,計算點數越多,測量精度越高;而計算點數的增多,使得相關運算的計算效率降低;因此,同時實現高計算效率和高測量精度是該技術中待解決的難題。
在數字散斑相關測量方法的計算效率研究中,大都集中在如何選擇最佳相關搜索子區上,如:文獻【光電工程?34,?53-58?(2007】、文獻【Optics?Express?16,?7037-7048?(2008)】及文獻【Optics?and?Lasers?in?Engineering?45,?967-974?(2007)】等。但即使在找到最佳相關搜索子區大小后,在大位移時計算點數仍然非常高,計算效率不能滿足很多工程中實時測量的要求。在數字散斑相關測量方法的測量精度研究中,主要有插值法、曲面擬合法及梯度算法等,這些傳統的數字散斑相關測量方法都是基于散斑場灰度相關計算,通過改進算法,盡管其精度可以達到亞像素,但計算效率也隨之變得低下。
在數字散斑相關測量的專利文獻方面,專利“骨小梁的提取與力學性能測量方法及其測量裝置”(授權公告號為CN101158679B,授權公告日為2011.04.27),公開了一種利用數字散斑相關方法對骨小梁的力學性能進行測量的方法及裝置,該專利是數字散斑相關測量方法的新應用,而沒有關注該方法本身的測量精度及計算效率;專利“一種多功能薄膜力學性能檢測裝置”(公開號為CN101788427A,公開日為2010.07.28),該裝置采用數字散斑相關方法測量薄膜變形,結合鼓泡法和改良移層法,可獲得薄膜與涂層的力學性能;該裝置也是利用散斑強度圖直接進行相關搜索,其測量精度和計算效率均沒有詳加分析。
綜上分析可知,在現有公開的背景技術中,同時實現高計算效率和高測量精度一直是數字散斑相關測量方法中的一個待解決的技術難題。
發明內容
本發明的目的是為解決上述技術問題的不足,提供一種高精度數字散斑相關測量方法,該方法能夠在高效率計算的同時實現面內位移的納米級高分辨精度的測量。
本發明的為解決上述技術問題的不足,所采用的技術方案是:本發明利用由連續波激光器、準直擴束器、會聚透鏡、CCD相機和計算機構成的測量裝置進行測量,在該連續波激光器的光束前進方向依次設有準直擴束器和被測物體,光束經被測物體散射后,經會聚透鏡會聚后光束進入CCD相機成像,然后存儲進計算機,測量步驟如下:
1、用CCD相機記錄被測物體發生面內位移前和位移后的散斑光強圖????????????????????????????????????????????????、,為保證測量精度,應使散斑圖中的散斑顆粒的平均直徑為5?Pixels,散斑圖像尺寸為1024×1024?Pixels;將兩幅散斑光強圖和存儲進計算機進行后續處理;
2、用高斯-赫爾米特復數濾波器,對被測物體發生面內位移前和位移后的散斑光強圖、進行濾波,得到它們的光強復信號分布和;
3、然后,根據光強復數信號分布和得到其相位分布和,對和進行雙三次樣條插值,得到具有亞像素精度的相位分布矩陣和;
4、根據相位渦旋的定義,利用公式對相位分布矩陣和進行相位渦旋點的搜索,其中,為包含該搜索點的閉合曲線積分;當s=+1時,該渦旋為正渦旋,當s=-1時,該渦旋為負渦旋;用+1或-1來替換相位分布矩陣和中原來該點的數值,矩陣和中其他所有點的數值用0來替換;最終得到了代表被測物體發生面內位移前、后的兩個相位渦旋矩陣X1(x,y)和X2(x,y);由于0值在這兩個矩陣中占絕大多數,所以,這兩個矩陣X1(x,y)和X2(x,y)為稀疏矩陣;
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