基于GPU的表面形貌测量系统的研究

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本文结合国家自然科学基金重点资助项目“复杂机电产品质量特性多足度耦合理论与预防性控制技术”(50835008)和国家科技重大专项项目“基于敏感点监测的闭环动态综合补偿技术”(2009ZX04014-026),对三维表面形貌测量及其质量评定、基于图形处理器(Graphics Processing Unit,GPU)的并行处理算法等进行了研究,提出了“基于GPU的表面形貌测量系统研究”的硕士论文研究课题。   第一章:阐述了表面形貌测量的背景和意义,介绍了国内外表面形貌测量及其质量评定的发展和现状,阐述了基于图形处理器GPU的并行处理技术的研究现状,提出了论文研究背景和论文框架。   第二章:阐述了用于表面形貌测量的白光谱线扫描干涉法的测量原理,并分析了相应的相位计算算法。通过对比分析,选择了波峰计数法和傅里叶变换分析算法作为干涉图像处理算法。   第三章:论述了表面形貌测量的数据处理过程,首先分析了基于统一计算设备架构(Compute Unified Device Architecture,CUDA)的GPU并行算法的设计方法。其次分析了信号数据预处理的方法,基于GPU分别设计实现了波峰计数法和傅里叶变换分析法两种相位并行计算方法,并对比分析了两种并行算法的处理速度和处理精度。最后在实验对比分析的基础上,确定了傅里叶变换分析法作为基于GPU的表面形貌测量系统的相位计算算法。   第四章:研究了高斯滤波基准面的建立方法,使用GPU对二维高斯滤波过程进行并行处理,并在此基础上给出了三维表面粗糙度评定并行处理过程,最后对标准表面粗糙度比较样块进行了测量和结果分析。   第五章:搭建了使用白光扫描干涉测量法的表面形貌快速测量系统。设计了系统的控制电路和测量系统软件的各个功能模块,完成了整套系统的开发,对表面三维粗糙度进行了评定。   第六章:概括全文内容,展望了基于GPU的表面形貌测量系统的发展前景。  
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