【摘 要】
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采用CCD相机采集物体变形前后的散斑图片,利用一维经验小波变换对散斑图片进行逐行分解,获得一系列的固有分量.根据分解后分量的核概率密度函数提出基于核概率密度的自适应降
【机 构】
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天津大学精密测试技术与仪器国家重点实验室,北京信息科技大学仪器科学与光电工程学院,奥克兰大学机械工程系
【基金项目】
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国家自然科学基金（No.61374219）, 天津市项目（No.15JCZDJC39200）, 国家重点研究发展计划（No.2016YFF0101802）资助
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采用CCD相机采集物体变形前后的散斑图片,利用一维经验小波变换对散斑图片进行逐行分解,获得一系列的固有分量.根据分解后分量的核概率密度函数提出基于核概率密度的自适应降噪法,去除噪声干扰,提取跟变形信息相关的分量并重构,利用重构后的每一行获得变形前后重构散斑图.采用Hilbert法计算重构后散斑图的相位,对变形前后散斑图相位进行相减,根据相位差进行解包裹获得物体表面变形信息.实验结果表明该方法能够有效地对物体表面变形进行测量,且测量精度较经验模态分解提高4倍.
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