【摘 要】
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数字散斑相关方法是一种无损的、成本低的、光学非接触式的测量方法,它不易受测量方法、测量范围、测量精度等条件的限制。提高其测量精度和测量速度,有利于更好地评估物体的结构状态和性能,对提升生产速度和提高工程标准起到至关重要的作用,对满足工程领域测量实时性和测量精确性的要求提供了有效的支持。因此,提高数字散斑相关方法的精度和效率有着深远的意义。同时,数字散斑相关方法不仅已广泛应用于多种光测力学场景,而且
【基金项目】
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国家自然科学基金面上项目（61671404）——基于自适应参数估计多元非线性函数拟合的散斑图像亚像素配准关键技术研究；
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数字散斑相关方法是一种无损的、成本低的、光学非接触式的测量方法,它不易受测量方法、测量范围、测量精度等条件的限制。提高其测量精度和测量速度,有利于更好地评估物体的结构状态和性能,对提升生产速度和提高工程标准起到至关重要的作用,对满足工程领域测量实时性和测量精确性的要求提供了有效的支持。因此,提高数字散斑相关方法的精度和效率有着深远的意义。同时,数字散斑相关方法不仅已广泛应用于多种光测力学场景,而且已与各种学科相融合,将来甚至会与物联网、自动驾驶、深度学习等领域密不可分。在不提高硬件的条件下,提高整像素搜索效率,增加亚像素算法的精度和效率具有重要意义。基于此,本文提出了改进的数字散斑相关方法,它包括整像素位移搜索和亚像素位移搜索。本文主要的研究工作和创新内容归纳如下:一、在整像素位移搜索上,针对PSO-W算法存在的最大值不唯一和惯性权重因子的参数设置这两个问题,提出了搜索效率更高的PSO-1算法,采用模拟的散斑图,与三种智能整像素位移搜索算法进行对比实验。结果表明,PSO-1具有更高的搜索精度和搜索效率。二、在亚像素位移搜索上,基于目前精度最高的IC-GN迭代算法,提出了改进的IC-GN算法。在对比三种非迭代亚像素算法的基础之上,将曲面拟合得到的亚像素初始值作为IC-GN算法的迭代初始值来替代整像素初始值,以此提高亚像素位移搜索的精度和效率。通过对比IC-GN1、IC-GN2、IC-GN和FA-NR四种迭代亚像素算法的模拟实验结果,表明在计算精度、计算效率和抗噪能力方面,IC-GN1算法都有着最好的结果。最后,通过真实刚体平移实验验证了 IC-GN1算法的鲁棒性。三、为了避免传统算法对插值方法计算、图像梯度计算、初始值估计、迭代计算等的依赖,提出了基于深度学习的亚像素位移方法ST-SDM,同时也提出了平方式数据集扩充法来快速扩充训练数据集。ST-SDM通过三级分类任务来计算不同尺度的亚像素位移值,用旋转-相对标签值法解决了位移正负的问题。通过模拟仿真实验证明了其准确性,真实刚体实验证明了其鲁棒性。结果表明,ST-SDM模型有着非常高的准确度、计算精度和计算效率。
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