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三维粒子跟踪测速系统中的三维重构技术研究

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摘要

CONTENTS

图表目录

主要符号表

1 绪论

1.1 课题研究背景与意义

1.2 三维粒子跟踪测速技术研究现状

1.3 三维粒子跟踪测速技术简介及关键问题

1.3.1 三维粒子跟踪测速系统简介

1.3.2 三维粒子跟踪测速技术中的关键问题

1.4 本文主要研究内容及组织结构

2 粒子离焦成像和粒子深度测量

2.1 离焦成像与离焦深度测量

2.2 粒子深度测量标定

2.3 实验结果与讨论

2.4 小结

3 离焦粒子中心及半径检测

3.1 粒子图像预处理

3.2 基于圆的霍夫变换的粒子中心及半径检测

3.2.1 圆的霍夫变换

3.2.2 粒子中心及半径检测

3.2.3 实验结果与讨论

3.3 基于距离变换的粒子中心及半径检测

3.3.1 距离变换

3.3.2 粒子中心及半径检测

3.3.3 实验结果与讨论

3.4 小结

4 基于离焦和单目视觉的三维粒子重构

4.1 多介质间的光折射分析

4.2 单目粒子成像系统

4.3 粒子深度及三维信息重构

4.4 实验结果与讨论

4.5 小结

5 基于离焦和双目视觉的三维粒子重构

5.1 双目粒子成像系统

5.2 基于离焦和双目视觉的粒子立体匹配

5.2.1 匹配粒子对应关系分析

5.2.2 极线段几何约束

5.2.3 粒子离焦半径约束

5.2.4 最优匹配粒子选取

5.3 三维粒子重构

5.4 实验结果与讨论

5.4.1 粒子立体匹配实验

5.4.2 三维粒子重构精度分析实验

5.5 小结

6 双目三维粒子运动矢量重构

6.1 双目粒子运动矢量匹配

6.1.1 基于双目视觉的粒子深度测量标定

6.1.2 双目粒子运动矢量匹配

6.2 三维粒子运动矢量重构

6.3 基于深度剖层的流场运动矢量重构

6.3.1 深度剖层方法简述

6.3.2 基于FFT的互相关算法的改进

6.4 实验结果与讨论

6.5 小结

7 三维粒子跟踪测速系统流场测量实验

7.1 三维粒子跟踪测速系统仿真流场测量实验

7.1.1 仿真流场测量实验系统

7.1.2 仿真流场测量实验

7.2 三维粒子跟踪测速系统构建

7.2.1 基于单目视觉的三维粒子跟踪测速系统构建

7.2.2 基于双目视觉的三维粒于跟踪测速系统构建

7.3 三维粒子跟踪测速系统流场测量实验

7.3.1 相机与流场测量实验系统参数标定

7.3.2 严格实验环境下流场测量实验

7.3.3 非严格实验环境下流场测量实验

7.4 小结

总结

参考文献

攻读博士学位期间科研项目及科研成果

致谢

作者简介

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摘要

基于视觉的三维粒子图像测速技术(Three-dimensional Particle Image Velocimetry,3D PIV)和三维粒子跟踪测速技术(Three-dimensional Particle Tracking Velocimetry,3DPTV)较传统流场测量技术在流场测量空间分辨率、流场可测量体积等多个方面有了极大的提升,其已成为流场测量技术领域中的研究重点和热点。3D PIV可获得较高的流场测量空间分辨率,但粒子间的重叠问题限制了其可测量流场体积。3D PTV可对更大体积的流场进行测量,但其流场测量空间分辨率不高。在对较大体积的流场进行测量时,3D PTV较3D PIV具有更高的优越性。为使3D PTV具有更高的流场测量空间分辨率,须提高其示踪粒子浓度。但示踪粒子浓度升高将致使3D PTV在三维粒子重构和三维粒子运动轨迹重构等方面的难度急剧增加。鉴于此,本文对3D PTV中的三维重构技术进行了探索和研究。
  首先,本文将离焦成像技术和离焦深度测量技术引入到3D PTV中,以粒子离焦半径作为粒子的另一特征,并利用离焦深度测量技术对粒子深度进行估计。通过对粒子离焦成像原理进行分析,基于离焦深度测量技术提出了一种粒子深度测量及标定方法,其利用粒子离焦半径可计算出粒子深度及其不确定度。为对离焦粒子中心及半径进行准确检测,本文分别基于圆的霍夫变换和距离变换提出了两种离焦粒子中心及半径检测方法,并对两种方法的粒子中心及半径检测性能进行了实验分析。实验结果表明,本文提出的两种方法均可对离焦粒子图像中的无重叠粒子和重叠粒子进行准确地检测,但基于距离变换的粒子中心及半径检测方法具有更高的运算效率。
  其次,利用已获得的粒子深度测量及标定方法,本文分别基于单目视觉技术和双目视觉技术提出了两种三维粒子重构方法。由于光线折射的存在,粒子成像系统观测到的粒子为真实粒子的虚像,粒子深度测量方法计算出的粒子深度也为粒子虚像深度。为获取真实粒子深度,本文对真实粒子深度同其虚像深度间的几何光学关系进行了分析,并建立了数学关系模型。由于粒子离焦深度测量及标定方法存在着一定不确定度,所以基于单目视觉的三维粒子重构方法的三维重构精度不高。为迸一步提高三维粒子重构精度,在基于单目视觉和离焦深度测量的三维粒子重构方法的基础上,本文提出了一种基于双目视觉的三维粒子重构方法。为提高粒子立体匹配正确率,将粒子深度及其不确定度引入到粒子立体匹配分析中,并提出了极线段约束和粒子离焦半径约束两种粒子立体匹配约束条件。通过应用新的粒子立体匹配约束条件,有效地提高了粒子立体匹配正确率。为准确地重构出粒子三维空间位置,在考虑光折射影响的前提下,建立了基于双目视觉的三维粒子重构几何模型。
  再次,为提高3D PTV的可靠性,并降低3D PTV算法实现难度,通过借鉴3D PIV中的流场描述方法,本文采用三维粒子运动矢量替代粒子三维运动轨迹对流场进行描述。为对三维粒子运动矢量进行准确重构,本文在基于双目视觉的三维粒子重构方法的基础上,提出了一种基于双目视觉的三维粒子运动矢量重构方法。针对粒子运动矢量立体匹配问题,提出了一种粒子运动矢量立体匹配约束。通过应用粒子运动矢量立体匹配约束,粒子运动矢量立体匹配正确率得到有效的提高。同时,为解决流场中可能存在的小区域内粒子浓度过高的问题,将基于深度剖层的3D PIV方法引入到了三维粒子运动矢量重构中,并针对其互相关运算量较大的问题改进了基于FFT的互相关算法。
  最后,为对本文所提出的理论和方法进行综合性分析和验证,分别构建了仿真流场测量实验系统和真实流场测量实验系统,并进行了仿真流场测量实验和真实流场测量实验。仿真实验结果表明本文方法较传统3D PTV方法在三维粒子和三维粒子运动矢量的重构比例和重构精度方面均有了一定的提高。在真实流场测量实验中,分别构建了基于单目视觉和双目视觉的三维粒子跟踪测速系统,并在严格和非严格实验环境下进行了流场测量实验。真实流场测量实验结果表明本文所提方法具有较强的可行性和可用性。

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