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文档简介

多相机流场测量系统的标定和速度重构算法研究 包全指导老师 夏振炎 课题研究意义 1 从PIV角度看 粒子图像测量技术 PIV 作为一种无扰 瞬时 全场的 流场测量技术 在现代流场测量中发挥了极其重要的作用 是流场测速研究的发展方向之一 随着二维PIV走向成熟 新课题对流场测速技术提出更高的要求 推动了三维PIV深入研究 但三维PIV的复杂性使流场三维速度测量变得更加困难 2 从湍流研究看 湍流具有非定常 三维和非线性等特征 增加了湍流实验观测的难度 所以开展对湍流场的实验测量方法和技术的研究 来进一步了解湍流的发展演化机理是非常必要和迫切的 PIV等流动显示和测量技术近年来得到了迅速发展 但是针对三维性 非定常等湍流特征 现代技术还没有完全解决 需要新的更有效方法来从机理上分析湍流中流动结构及其形成原因 因此 这方面的研究已成为湍流研究的前沿课题 开展新的流体力学实验测量手段 基于多相机的瞬态三维激光层析测量关键技术的研究 包括多相机流场测量的标定技术和速度重构算法 三维粒子图像测速技术工作模块示意图 三维粒子图像技术以三维重构技术为核心 建立起流场粒子三维结构分布 相机标定是对三维粒子图像测速系统进行标定 提高精度 示踪粒子与流场 互相关息息相关 互相关技术主要是通过互相关方法建立起粒子场的速度场 本文的工作任务如工作模块示意图所示 主要集中在最为复杂也是核心的三维重构技术的研究 并做了相关的相机标定的研究与分析 本文的相机标定的主要工作皆由靳秀青学姐所做 以及相关的互相关技术的研究 相机标定 相机标定的内容及意义相机标定结果 主要靳秀青学姐做的 三维空间粒子场的标定 相机标定内容 称为照相系统标定参数它们可以通过标定确定 参数 两相机标定结果 左图 所用左右相机对标定板拍摄的图像 右图 左右两个相机标定结果的标定参数 此标定结果是使用matlab相机标定工具箱所得 三维空间粒子场的标定 三维粒子图像测速技术的研究对象是三维空间粒子场 可以考虑直接从三维空间粒子场着手 将相机标定与三维重构结合起来 直接对三维空间粒子场进行标定 得出三维空间粒子场的标定参数 大大地提高了精度 三维重构 三维重构概念三维重构之层析PIV沿相机视线画网格的网格模型 三维重构概念 三维重构是计算机视觉研究的主要内容 主要是从二维图像获取三维景物的三维结构信息 其过程是一个复杂的逆问题 需要借助各种优化技术和射影几何理论来解决 而且对噪声或离散化引起的误差极其敏感 研究的主要内容是 1 三维到二维正变换2 二维到三维的逆变换3 虚像影子的认识4 二维到三维的信息丢失 左图为三维空间粒子场的动画 从三维空间粒子场的动画中看到各种角度下三维空间粒子场的二维度结构形态 层析ART重构数值模拟实验 左 右下图说明 原图是一个大格子的黑白间隔图 我们把它视为三维空间里的一个水平截面重构图就是对原图的还原 可以把黑色格子看成是粒子 相对来说是非常非常的粒子 重构后 可以看出 黑色格子 粒子的图像周边变得模糊 黑色粒子重构后有了 影子 左图用于层析重构的成像模型 在个顶视成像平面里展示了 像素单元线 测量空间是二维体素阵列 灰度水平表示出对应于像素的权重系数的值 下面是数值实验的结果 原图1 重构图2 重构图1 原图2 沿相机视线画网格的网格模型 新的网格划分是基于沿着相机光线进行网格划分的思想 这样可以生成规整的w投影矩阵 而且w的权值计算也简单了 不需要进行面积计算 只是赋值 有0 0 5 0 25这三种值 这样是会节省计算时间 而且在计算w矩是不会有误差的 网格模型一 网格模型二 互相关 互相关的概念互相关数值实验基于变形的双格互相关分析 互相关理论与概念 在PIV里 互相关主要研究连续两张图像里的亚格子区域之间的相关度 就是这两个亚格子里的粒子群分布形态的相似性 一般而言 由于在PIV连续两张图像里的时间间隔非常小 所以第一张图像粒子群态在这么短的时间基本上在第二章图像里不会有大的变化 在对采集图像进行分析时 首先需要明确一个概念 判读区 它是指图像中一定位置取一定尺寸的方形图 通过对判读区进行信号处理 就可以获取速度 假设系统在t0以及t0 t这两个时刻分别获取图4 2 1中图1和图2 在图1和图2中相同位置获取两个同样尺寸大小的判读区f m n 以及g m n m n 表示f与g分别在图1与图2中的相对位置 对f与g进行处理就可以获得此判读区对应位移s 示意图如图4 2 1所示 图4 2 1互相关计算示意图 互相关数值实验 乘法互相关公式 乘法互相关相关谱 减法互相关公式 减互相关相关谱 基于变形的双格互相关分析 在速度梯度为0时如图4 4 1所示 也就是代表了流场无变形 互相关是很好解决的 不会存在大误差 在速度梯度不为0时如图4 4 2图4 4 3所示 流场有了变形 做互相关的两张图像里的粒子形态也有了变形 这时所做的互相关误差就比较大了 连续性和相邻性 图4 4 1

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