基于數(shù)字散斑相關(guān)方法的測量技術(shù)研究.pdf

1、隨著材料技術(shù)的不斷發(fā)展，各種新型材料相繼涌現(xiàn)，使得相關(guān)科研領(lǐng)域的應(yīng)用也受到廣泛的關(guān)注。材料的機械力學(xué)性能檢測為材料技術(shù)發(fā)展提供了重要的數(shù)據(jù)依據(jù)。與傳統(tǒng)方法相比，數(shù)字散斑相關(guān)方法具有非接觸、全場性、高精度和實驗環(huán)境要求低等優(yōu)勢。本文對數(shù)字散斑相關(guān)方法的關(guān)鍵技術(shù)進行研究，主要針對提高數(shù)字散斑相關(guān)方法的精度和速度進行了理論和實驗研究工作。
　　論文研究工作主要包括以下幾個方面:
　　(1)分析物體形變數(shù)學(xué)模型和相關(guān)函數(shù)，利用計算機

2、模擬散斑圖對幾種典型的相關(guān)搜索方法的性能進行分析比較。實驗結(jié)果表明，粒子群算法較于爬山算法在整像素搜索中具有更廣泛適用范圍，Newton-Raphson偏微分方法較于灰度梯度在亞像素搜索中具有更高精度;
　　(2)提出基于自適應(yīng)決策粒子群優(yōu)化相關(guān)搜索算法，該算法具有智能化判斷迭代是否結(jié)束的優(yōu)勢，因而能更快的獲取準(zhǔn)確的搜索結(jié)果;
　　(3)對攝像機的投影模型進行了理論推導(dǎo)，采用基于2D平面靶標(biāo)的攝像機標(biāo)定方法對攝像機進行標(biāo)定，