Метод корреляции фоновых изображений для анализа смещений крупномасштабных поверхностей тема диссертации и автореферата по ВАК РФ 01.04.05, кандидат технических наук Поройков, Антон Юрьевич

• Поройков, Антон Юрьевич
• кандидат технических наук
• 2012

Оглавление диссертации кандидат технических наук Поройков, Антон Юрьевич

СОДЕРЖАНИЕ

СОДЕРЖАНИЕ

ВВЕДЕНИЕ

1 МЕТОДЫ ДИАГНОСТИКИ ДЕФОРМАЦИЙ ПОВЕРХНОСТИ

1.1 Цели и методы диагностики деформаций поверхности

1.2 Контактные методы

1.3 Оптические методы

1.3.1 Метод делительных сеток

1.3.2 Поляризационно-оптические методы

1.3.3 Интерференционные методы

1.3.4 Метод корреляции фоновых изображений

1.4 Методы цифровой обработки картин деформации

1.5 Выводы по главе

2 ТЕОРИЯ МЕТОДА КОРРЕЛЯЦИИ ФОНОВЫХ ИЗОБРАЖЕНИЙ

2.1 Аппаратная функция 2В системы метода корреляции фоновых изображений

2.2 Компьютерное моделирование картин метода корреляции фоновых изображений

2.2.1 Принципы получения экспериментальных картин

2.2.2 Алгоритмы компьютерного моделирования картин метода корреляции фоновых изображений

2.2.3 Компьютерное моделирование картин метода корреляции фоновых изображений

2.3 Выводы по главе

3 ОБРАБОТКА КАРТИН МЕТОДА КОРРЕЛЯЦИИ ФОНОВЫХ ИЗОБРАЖЕНИЙ

3.1 Картины 2В системы метода корреляции фоновых изображений

3.1.1 Общие принципы обработки

3.1.2 Использование постфильтрации для обработки картин метода корреляции фоновых изображений

3.2 Картины ЗЭ системы метода корреляции фоновых изображений

3.2.1 Методика проведения процедуры калибровки

3.2.2 Использование преобразования Хафа для автоматизации процедуры калибровки

3.3 Создание программного средства для обработки картин метода корреляции фоновых изображений

3.4 Создание программного средства для проведения процедуры калибровки

3.5 Выводы по главе

4 ЭКСПЕРИМЕНТАЛЬНЫЕ ИССЛЕДОВАНИЯ

4.1 Лабораторные исследования разработанной экспериментальной установки

4.1.1 Описание экспериментальной установки

4.1.2 Обработка экспериментальных результатов

4.1.3 Результаты экспериментальных исследований

4.2 Визуализация быстропеременных смещений

4.2.1 Описание экспериментальной установки

4.2.2 Результаты экспериментальных исследований

4.3 Восстановление ЗБ поверхности при смещении гибкой пластины

4.3.1 Описание экспериментальной установки

4.3.2 Обработка экспериментальных данных

4.3.3 Результаты экспериментальных исследований

4.4 Выводы по главе

ЗАКЛЮЧЕНИЕ

СПИСОК ИСПОЛЬЗОВАННЫХ ИСТОЧНИКОВ

Введение диссертации (часть автореферата) на тему «Метод корреляции фоновых изображений для анализа смещений крупномасштабных поверхностей»

ВВЕДЕНИЕ

В современной науке и технике измерениям деформаций уделяется особая роль. Любой механизм и конструкция в ходе своей эксплуатации подвергается различным видам нагрузки, что, соответственно, вызывает деформацию узлов и элементов. Измерения деформаций становятся очевидной необходимостью, без которой возможны нежелательные последствия вплоть до полного разрушения механизмов и конструкций.

Измерения деформаций производятся множеством различных методов, начиная с простейших механических датчиков, заканчивая сложными топографическими установками, использующими высокоточные оптические системы и когерентные источники света.

Оптические методы измерения деформаций имеют одно несравнимое преимущество перед механическими и пьезоэлектрическими датчиками. Этим преимуществом является бесконтактность проведения измерений. Этот факт означает, что оптические методы не вносят дополнительную погрешность в результаты измерений и позволяют проводить измерение деформаций в более сложных случаях, нежели другие методы.

Все методы можно разделить на две большие группы: методы, использующие тензоэлектрические, пьезоэлектрические и механические датчики и опто-геометрические методы.

Методы первой группы используют тензодатчики, основанные на таких эффектах как тензорезистивный, прямой пьезоэлектрический и некоторых других. Основной принцип работы таких датчиков заключается в изменении параметров чувствительного элемента, таких как электрическое сопротивление, емкость, индуктивность и тому подобных при его механической деформации. Основной недостаток таких методов заключается в невозможности получить поле деформации на всей поверхности исследуемого объекта, так как измерения происходят локально.

Основными методами второй группы являются: метод делительных сеток, поляризационно-оптический метод, метод голографической и спекл-интерферометрии. Все эти методы бесконтактные и позволяют получить поле деформации на всей поверхности исследуемого объекта. Основными недостатками таких методов является высокая погрешность (метод делительных сеток), необходимость выполнения точных копий исследуемых объектов из специальных материалов (поляризационно-оптический метод), сложность и большая стоимость необходимых специализированных оптических приборов (интерферометрические методы).

Один из перспективных оптических методов измерения деформаций -метод корреляции фоновых изображений (МКФИ). Данный метод сочетает в себе простоту экспериментальной установки, использование цифровых методов обработки и низкую погрешность. Эти достоинства позволяют использовать его в натурных экспериментах и производить измерение деформаций на крупномасштабных поверхностях.

В первой главе рассмотрены различные методы измерения деформаций. Приведены результаты, полученные в различных научно-технических работах за последние несколько лет. Эти результаты позволяют оценить современные возможности этих методов.

Рассмотрены как оптические методы: метод делительных сеток, поляризационно-оптический метод, метод чувствительных покрытий, интерференционно-голографический метод, метод спекл-интерферометрии, метод корреляции фоновых изображений. Так и не оптические методы -использующие датчики на пьезо эффектах, и волоконные датчики.

Метод корреляции фоновых изображений на данный момент является наиболее перспективным для его дальнейшей разработки, так как он обладает низкой погрешностью, простотой экспериментальной установки и основан на современных алгоритмах цифровой обработки изображений. Приведено современно состояние развитие МКФИ.

Во второй главе определена аппаратная функция МКФИ системы, учтено влияние эффекта дискретизации при использовании ПЗС или КМОП матрицы. Проведено математическое моделирование аппаратной функции при разных параметрах системы.

Проведено моделирование картин метода корреляции фоновых изображений с помощью алгоритмов численного интегрирования и численного дифференцирования. Проведено моделирование смещения различного вида, которые могут встречаться в реальных экспериментах.

Разработанная методика моделирования картин метода корреляции фоновых изображений позволяет определить оптимальные параметры будущей экспериментальной установки и параметры обработки для заданных условий экспериментальных исследований до начала их проведения.

В третьей главе рассмотрены основы цифровой обработки картин метода корреляции фоновых изображений, приведены основные этапы обработки и принципы кросскорреляционной обработки. Рассмотрены принципы использования алгоритмов быстрого фурье-преобразования в цифровой кросскорреляционной обработке.

Рассмотрены теоретические вопросы калибровки цифровых камер для диагностики ЗБ смещений, приведены основные подходы к проведению процедуры калибровки. Выбран алгоритм и модель для проведения процедуры калибровки, рассмотрен вопрос автоматизации данной процедуры с помощью алгоритма преобразования Хафа.

Приведено созданное программное обеспечение, позволяющее проводить обработку картин метода корреляции фоновых изображений, проводить процедуру калибровки по стереопарам, а так же проводить автоматизированный поиск прямых на изображениях с помощью преобразования Хафа.

В четвертой главе проведены экспериментальные лабораторные исследования по применению метода корреляции фоновых изображений для анализа смещений. Исследования позволяют говорить о возможности получения, как количественных характеристик смещений поверхности, так и

6

о возможностях их визуализации. Результаты эксперимента позволяют говорить о возможности применения МКФИ в натурных исследованиях и исследованиях быстропеременных смещений. Погрешность метода в данных исследованиях составила менее 3%.

В заключении кратко сформулированы основные результаты, полученные в диссертации

Цель работы. Разработка и исследование метода корреляции фоновых изображений для анализа смещений крупномасштабных поверхностей. Решение данной задачи потребовало:

• провести анализ контактных и бесконтактных методов измерения деформаций поверхности;

• разработать теоретические основы метода, а также алгоритм моделирования картин метода корреляции фоновых изображений;

• провести моделирование картин метода корреляции фоновых изображений для различных видов смещений;

• по разработанной теории и результатам моделирования произвести компьютерный подбор параметров экспериментальной установки;

• с учетом подобранных параметров разработать экспериментальную установку для проведения лабораторных исследований по применению метода корреляции фоновых изображений для получения численных результатов и картин визуализации;

• разработать алгоритм обработки картин метода корреляции фоновых изображений с учетом перспективной проекции и конечной величины глубины резкости изображаемого пространства и реализовать его в виде программного обеспечения;

• разработать алгоритм проведения калибровки для измерения ЗБ смещений, а также алгоритм автоматизации определения прямолинейных структур на изображениях и реализовать их в виде программного обеспечения;

• разработать экспериментальную установку для проведения лабораторных исследований по применению метода корреляции фоновых изображений для анализа ЗD смещений;

• провести лабораторные исследования по применению метода

корреляции фоновых изображений для измерения смещений.

Научная новизна работы:

• Разработана теория метода корреляции фоновых изображений и получена аппаратная функция системы.

• Разработаны алгоритмы и программная реализация компьютерного моделирования картин метода корреляции фоновых изображений для различных типов смещений поверхности.

• Реализован алгоритм расчета калибровочных матриц, а также алгоритм автоматизации проведения калибровки на основе преобразования Хафа.

• Создан программно-аппаратный комплекс измерения смещений поверхности в реальном масштабе времени на основе метода корреляции фоновых изображений.

Практическая ценность работы. Разработанные методы и алгоритмы обработки картин метода корреляции фоновых изображений применимы для построения оптоэлектронных комплексов определения смещения различных поверхностей, позволяющих проводить измерения в лабораторных и натурных экспериментах, в режиме реального времени.

Разработанное специализированное программное обеспечение позволяет проводить калибровку цифровых видеокамер для последующего проведения экспериментов по измерению ЗБ смещений.

Личный вклад автора. Автором была получена аппаратная функция МКФИ системы, разработаны алгоритмы моделирования и обработки картин МКФИ, калибровки нескольких камер по получаемым изображениям, нахождения прямых для последующей автоматизации проведения калибровки. Разработанные алгоритмы были реализованы автором в виде программного обеспечения для персонального компьютера. Совместно с сотрудниками кафедры физики им. В.А. Фабриканта были проведены экспериментальные исследования.

Внедрение. Материалы исследования включены в научно-технические отчеты по грантам ФЦП «Научные и научно-педагогические кадры инновационной России» на 2009 - 2013 годы (госконтракт № П1936 от 29.10.2009 г. и госконтракт № 02.740.11.0449 от 30.09.2009), международных

8

проектов Евросоюза (6-ая и 7-ая рамочные программы), проект АВЦП «Развитие научного потенциала высшей школы» (проект 2.2.2.2/10404). Результаты работы были использованы при создании программного средства учебного назначения для лабораторной работы по курсу «Автоматизация оптического эксперимента» для студентов, обучающихся по специальности «Квантовая и оптическая электроника».

Достоверность полученных результатов:

■ Тестирование программного обеспечения для обработки картин метода корреляции фоновых изображений проводилось путем сравнения результатов с программным обеспечением, широко использующимся для кросскорреляционной обработки изображений. Оно показало совпадение результатов в пределах допустимой погрешности машинных вычислений.

■ Результаты процедуры калибровки по изображениям мишени при обратном расчете трехмерных координат точки по стереопаре показали погрешность не превышающую 5%.

■ Сравнение результатов, получаемых при обработке экспериментальных картин метода корреляции фоновых изображений, с контрольными значениями измеряемых величин показало совпадение результатов с погрешностью не превышающей 3%.

Апробация работы. Основные материалы работы докладывались на следующих конференциях и семинарах в период с 2008 по 2011 г.г.:

■ 14, 15, 17 Международные научно-технические конференции студентов и аспирантов "Радиоэлектроника, электротехника и энергетика", МЭИ (ТУ), 2008-2011 г.г.

■ 4-rd International conference on Laser Optics for Young Scientists; St. Petersburg, 2008 r.

■ X, XI Международные научно-технические конференции «Оптические методы исследования потоков»; Москва, 2009, 2011 г.г.

■ 52-ая научная конференция МФТИ «Современные проблемы фундаментальных и прикладных наук», Долгопрудный, 2009 г.

■ 20-ая Международная конференция «Лазеры. Измерения. Информация», Санкт-Петербург, 2010 г.

■ III Международная научно-техническая конференция Авиадвигатели XXI века, Москва, 2010 г.

■ Научная сессия НИЯУ МИФИ - 2011. Научно-техническая конференция -семинар по фотонике и информационной оптике, Москва, 2011 г.

■ XIX Международная Конференция Лазерно-информационные технологии в медицине, биологии и геоэкологии, Новороссийск, 2011 г.

Публикации. Основные материалы диссертации опубликованы в 14 печатных работах, из них 1 статья - в реферируемом журнале, без соавторов - 4 работы, а также в 4 тезисах докладов.

Структура и объем работы. Диссертация состоит из введения, четырех глав, заключения, списка литературы и приложений. Работа содержит 146 страниц машинописного текста, включая 85 рисунков, 9 таблиц, 48 наименования списка литературы.

Основные положения, выносимые на защиту:

1. Разработанные теория метода корреляции фоновых изображений и алгоритм моделирования получаемых картин позволяют выполнить компьютерный подбор параметров экспериментальной установки для измерения смещений заданного типа с вертикальной амплитудой смещений от 0,5 мм до 100 мм на площади поверхности от 90 см до 350 см2 при углах наблюдения от 90° до 20° с относительной погрешностью не более 3%.

2. Использование кросскорреляционной обработки для фоновых изображений позволяют определять смещения в реальном масштабе времени.

3. Калибровка программно-аппаратного комплекса с использованием преобразований Хафа позволяет автоматически определять прямолинейные структуры на изображениях.

4. Использование калибровочных матриц стереосистемы и двухмерных полей смещений позволяют получить поле трехмерных смещений и восстановить ЗБ профиль исследуемой поверхности.

1 МЕТОДЫ ДИАГНОСТИКИ ДЕФОРМАЦИЙ ПОВЕРХНОСТИ

1.1 Цели и методы диагностики деформаций поверхности

В любые времена и на любом этапе развития техники одной из главных ее проблем являлась проблема деформации структур и механизмов. Деформация (от лат. deformatio — искажение) - изменение относительного положения частиц тела, связанное с их перемещением.

Твердые объекты сохраняют свою форму в течение длительного промежутка времени, однако такое утверждение справедливо только в первом приближении. В действительности многие тела, которые принято считать твердыми с течением времени изменяют свою форму. Примеры таких деформаций обнаруживаются в старинных постройках, когда за многие десятки лет стены домов могут сильно изгибаться в связи с осадкой почвы без внешних признаков: трещины и изломов. Все эти изменения обуславливаются действием различных сил на тела, которые и вызывают нагрузки.

При определенных условиях такие изменения могут приводить к неполадкам в различных механизмах, возрастанию погрешностей в измерительных установках и даже разрушению конструкций.

Наверное, одним из самых острых вопросов деформация является в сфере строительства. Любые постройки испытывают различные внешние и внутренние нагрузки, которые приводят к деформациям элементов конструкции. Источниками таких нагрузок являются внутренние напряжения, изменяющиеся климатические условия, землетрясения и другие. Допущение слишком сильных деформаций может привести к частичному или полному разрушению всего здания или конструкции. В большинстве случаев единственной мерой предотвращения такой деформации является предварительный расчет конструкций. Однако, как показывает практика, иногда этого не достаточно, так как в расчеты может вкрасться ошибка, будет допущена слишком большая погрешность или на конструкцию или

здание будут действовать силы, которые не были учтены в проекте.

11

Поэтому во многих современных сложных инженерных конструкциях, таких как подвесные мосты, небоскребы, используются специальные методы для диагностики деформации различных элементов. Они позволяют своевременно выявить опасные величины деформаций и предотвратить их возможные последствия.

Другой сферой, где так важна диагностика деформаций, является оптика. В этой сфере используются прецизионные измерительные установки, в которых смещения отдельных элементов или их деформация даже на небольшие расстояния могут привести к большим погрешностям измерений.

Таким примером может служить деформация уголковых отражателей на космических спутниках. Во многих случаях точное позиционирование спутников относительно друг друга производится с помощью лазерного луча и уголкового отражателя. Однако, как показывает практика, нагрев отражателя от солнечного света даже на несколько десятков градусов приводит к сильному изменению диаграммы направленности. Что влечет большую погрешность ориентировки спутников в пространстве. Аналогично термическое расширение влияет на погрешность лазерных гироскопов, основанных на призмах полного внутреннего отражения.

Авиастроение - еще одна сфера, в которой проблема деформаций стоит очень остро. Деформации, которые испытывают крылья, фюзеляж, лопасти винтов, пропеллеры и другие элементы конструкции летательных аппаратов всегда должны быть известны еще до начала испытательных полетов, чтобы исключить разрушение элементов конструкции.

Все методы измерения деформаций можно условно разделить на две большие группы: методы, использующие тензоэлектрические, пьезоэлектрические и механические датчики, то есть контактные методы и вторую группу - бесконтактные методы, в большинстве своем оптические [1-3]. Структурная схема методов диагностики деформации представлена на рисунке 1.1. Сводная таблица методов с характерными значениями погрешностей представлена в таблице 1.1.

12

Рисунок 1.1- Структурная схема методов диагностики деформации

Таблица 1.1 - Сводная таблица методов диагностики деформации

Метод Достоинства Недостатки Погрешность

Контактные методы

Тензометрия • возможность измерений в труднодоступных местах; • простота обработки результатов; • возможность дистанционных измерений; • низкая инерционность. • необходимость крепления на исследуемом объекте механическим способом и подсоединения к измерительной аппаратуре проводным способом; • необходимость тарирования датчиков перед проведением эксперимента; • сильная зависимость измеряемой величины от условий окружающей среды: температуры, влажности, способа и качества монтажа и т.п. В среднем 0,02%

Метод Достоинства Недостатки Погрешность

Контактная профилометрия • использование прямых измерений. • дорогостоящее оборудование; • влияние методики измерений на измеряемую поврехность; • невозможность проводить натурные испытания. 1 мкм

Бесконтактные методы

Метод делительных сеток • сравнительная простота экспериментальных измерений. • сложность обработки полученных изображений • нанесение решетки механическим способом на исследуемый объект 0,05 мм

Классический поляризационно-оптический метод • наглядность получаемых результатов; • возможность исследования практически любых конструкций. • необходимость выполнения точных копий исследуемых объектов из специальных материалов; • необходимость использования специального оптического оборудования; • невозможность провести испытания на натурных моделях. -

Метод чувствительных покрытий • возможность применения поляризационно-оптического метода в натурных экспериментах. • сложность подбора толщины наносимой пленки; • влияние самой пленки на результаты измерений; • влияние внешней среды и необходимость тарирования пленки перед измерениями.

Фазовая профилометрия • достаточная простота экспериментальной установки; •возможность проводить натурные эксперименты. • необходимость использовать мощный источник структурированного излучения. 0.2 мм при площади поверхности 0,14 м2

Метод Достоинства Недостатки Погрешность

Голографическая интерферометрия • высокая чувствительность; • низкая погрешность. • использование сложного и дорогостоящего оптического оборудования; • высокие требования к разрешающей способности регистрирующей среды; • необходимость получения промежуточных голограмм. 0,2 мкм

Спекл-интерферометрия • высокая чувствительность; • низкая погрешность. • Использование сложного и дорогостоящего оптического оборудования.

Метод корреляции фоновых изображений • простота экспериментальной установки; • возможность проведения натурных исследований; • цифровые методы обработки. • необходимость нанесения фонового экрана на исследуемую поверхность; • необходимость проведения процедуры калибровки для диагностики ЗЭ деформаций. 0,1 мм при площади поверхности 1 м2

1.2 Контактные методы

Рассмотрим методы, относящиеся к группе контактных методов. Тензометрия (от лат. 1епзш - напряжённый, натянутый и греч. те1:гёо -измеряю) - экспериментальное определение деформации по малым локальным смещениям участков исследуемого объекта. Самым простым датчиком для определения смещений является механический тензодатчик. Этот датчик представляет собой аналог линейки, которая измеряет расстояние между двумя жестко закрепленными на поверхности исследуемого объекта концами. Пример такого устройства представлен на рисунке 1.2.

Наиболее распространенный метод определения смещений основан на

тензорезистивном эффекте [4]. Этот эффект заключается в изменении

электрического сопротивления объекта при его механической деформации.

15

Тензометрические датчики можно разделить на металлические (пленочные, фольговые и проволочные) и полупроводниковые.

Простейшим датчиком может служить кусок проволоки, жестко закрепленный на поверхности исследуемого объекта. При деформации

Рисунок 1.2 - Внешний вид механического тензодатчика

объекта проволока растягивается и ее сечение уменьшается, следовательно, изменяется электрическое сопротивление. Таким образом, по изменению сопротивления датчика, можно судить о деформации объекта.

Пленочные, фольговые и полупроводниковые тензометрические датчики работают на том же принципе. Но благодаря более сложному исполнению имеют более совершенные характеристики по сравнению с проволочными.

На аналогичном принципе построены и другие датчики, которые основаны на изменении электрической емкости, индуктивности и других характеристик при деформации чувствительного элемента. Пьезодатчики основаны на прямом пьезоэлектрическом эффекте, который заключается в поляризации датчика при его механической деформации.

Достоинствами методов, использующих такие датчики, являются простота обработки результатов, возможность дистанционных измерений, низкая инерционность. Одними из главных недостатков этих датчиков является необходимость крепления их на исследуемом объекте механическим способом и подсоединения к измерительной аппаратуре с помощью проводов. Другими недостатками являются: необходимость тарирования датчиков перед проведением эксперимента и сильная зависимость измеряемой величины от условий окружающей среды (температуры, влажности, способа и качества монтажа и т.п.).

Другой метод, использующий контактные измерения, - метод контактной профилометрии. Суть метода заключается в использования специального щупа с микрометрической индикаторной головкой, который в большом количестве точек исследуемой поверхности измеряет, на каком расстоянии находится точка поверхности от некоторого заданного уровня. Зная это расстояние можно восстановить весь профиль поверхности. Данный метод имеет погрешность измерения порядка 1 мкм. Основные недостатки метода: невозможность измерения динамических деформаций, влияние на исследуемую поверхность при измерениях.

К этой группе методов также можно отнести измерение деформации с помощью оптоволоконных датчиков. Такие датчики построены на использовании расположенной внутри волокна дифракционной решетки Брэгга, содержащей большое количество точек отражения. Лазерное излучение, вводимое в такое волокно, частично отражается от решетки. При деформации меняется период решетки, а также показатель преломления волокна, при этом изменяется длина волны отраженного излучения. Таким образом, определив изменение спектрального состава излучения, можно оценить величину деформации. Оптоволоконные датчики имеют ряд преимуществ по сравнению с обычными тензодатчиками: применимость первых в условиях высоких электромагнитных помех, взрывоопасных средах, в средах с высокой температурой (с использованием

17

высокотемпературного волокна). Также существует возможность получать с помощью мультиплексирования информацию с нескольких измерительных точек по одному волокну, таким образом упрощая кабельную систему.

Заключение диссертации по теме «Оптика», Поройков, Антон Юрьевич

4.4 Выводы по главе

Были проведены экспериментальные тестовые исследования по применению метода корреляции фоновых изображений для анализа смещений. Первым исследованием послужило определение угла поворота жесткой пластины. Результаты эксперимента позволяют говорить о возможности применения МКФИ в натурных исследованиях. Погрешность метода в данном случае составила менее 3%.

Вторым исследованием стала визуализация быстропеременных смещений мембраны при контакте со снарядом. Полученные результаты позволяют сделать вывод о применимости метода для аналиаз быстропеременных смещений, частота которых может превышать 1000 Гц.

Третье исследование заключалось в восстановлении ЗБ поверхности гибкой металлической пластины с помощью двух цифровых видеокамер. Представлены полученные трехмерные восстановленные профили пластины. Полученные результаты позволяют говорить о возможности исследований ЗЭ смещений с применением метода корреляции фоновых изображений.

ЗАКЛЮЧЕНИЕ

В ходе первой главы были рассмотрены различные методы измерения деформаций. Приведены результаты, полученные в различных научно-технических работах за последние несколько лет. Эти результаты позволяют оценить современные возможности этих методов.

Были рассмотрены как оптические методы: метод делительных сеток, поляризационно-оптический метод, метод чувствительных покрытий, интерференционно-голографический метод, метод спекл-интерферометрии, метод корреляции фоновых изображений. Так и не оптические методы -использующие датчики на пьезо эффектах, и волоконные датчики.

На погрешность метода делительных сеток влияет технологические ограничения на несения сетки механическим путем, так же он не применим на многих натурных объектах. Поляризационно-оптический метод и метод чувствительных покрытий требует сложного оптического оборудования, и не позволяют измерять непосредственно изменения линейных размеров исследуемых объектов. Интерферометрические методы, хоть и обладают самой низкой погрешностью, требуют дорогостоящего и сложного в эксплуатации оборудования. Таким образом, метод корреляции фоновых изображений на данный момент является наиболее перспективным для его дальнейшей разработки, так как он обладает низкой погрешностью, простотой экспериментальной установки и основан на современных алгоритмах цифровой обработки изображений.

В ходе второй главы была определена аппаратная функция МКФИ системы, учтено влияние эффекта дискретизации при использовании ПЗС или КМОП матрицы. Проведено математическое моделирование аппаратной функции при разных параметрах системы.

Было проведено моделирование картин метода корреляции фоновых изображений с помощью алгоритмов численного интегрирования и численного дифференцирования. Были проведено моделирование различного вида смещений, которые могут встречаться в реальных экспериментах.

Результаты обработки смоделированных картин дали хорошее совпадение с рассчитанными значениями (погрешность составила менее 1 пикселя). Таким образом, разработанная методика моделирования картин метода корреляции фоновых изображений позволяет определить оптимальные параметры будущей экспериментальной установки и параметры обработки для заданных условий экспериментальных исследований до начала их проведения.

В ходе третьей главы были рассмотрены основы цифровой обработки картин метода корреляции фоновых изображений, приведены основные этапы обработки и принципы кросскорреляционной обработки. Рассмотрены принципы использования алгоритмов быстрого фурье-преобразования в цифровой кросскорреляционной обработке.

Рассмотрены теоретические вопросы калибровки цифровых камер для аналиаз ЗЭ смещений, приведены основные подходы к проведению процедуры калибровки. Выбран алгоритм и модель для проведения процедуры калибровки, рассмотрен вопрос автоматизации данной процедуры с помощью алгоритма преобразования Хафа.

Приведено созданное программное обеспечение, позволяющее проводить обработку картин метода корреляции фоновых изображений, проводить процедуру калибровки по стереопарам, а так же проводить автоматизированный поиск прямых на изображениях с помощью преобразования Хафа.

В ходе четвретой главы были проведены экспериментальные тестовые исследования по применению метода корреляции фоновых изображений для анализа смещений. Первым исследованием послужило определение угла поворота жесткой пластины. Результаты эксперимента позволяют говорить о возможности применения МКФИ в натурных исследованиях. Погрешность метода в данном случае составила менее 3%.

138

Вторым исследованием стала визуализация быстропеременных смещений мембраны при контакте со снарядом. Полученные результаты позволяют сделать вывод о применимости метода для аналиаз быстропеременных смещений, частота которых может превышать 1000 Гц.

Третье исследование заключалось в восстановлении ЗБ поверхности гибкой металлической пластины с помощью двух цифровых видеокамер. Полученные результаты позволяют говорить о возможности исследований ЗБ смещений с применением МКФИ.

Список литературы диссертационного исследования кандидат технических наук Поройков, Антон Юрьевич, 2012 год

СПИСОК ИСПОЛЬЗОВАННЫХ источников

1. Мартыненко A.B. Применение экспериментальных голографических методов при исследовании элементов гидрообъемных передач // Вестник НТУ "ХПИ" Тематический выпуск "Машиноведение и САПР", 2006, №3, с. 117-133.

2. Ткачук H.A. Расчетно-экспериментальное исследование напряженно-деформированного состояния элементов сложных механических систем // Динамика и прочность машин, 2002, №10, с. 126 - 132.

3. Кривцов B.C., Тараненко М.Е. Методы экспериментальных исследований процессов импульсной обработки давлением // Зб1рник наукових праць "Удосконалення процес1в та обладнання обробки тиском в металургн i машинобудуванш", 2005, Донбаська державна машинобуд1вна академ1я.

4. Ламперти Р.А Мониторинг зданий и котлованов (часть 1) // Строительные материалы, оборудование, технологии XXI века, №10, 2005, с. 46-50.

5. Алиева Л.И, Мартынов C.B., Жбанков Я.Г. Формоизмерение при радиальном выдавливании фланцев // В1СНИК Донбасько!" державно!' машинобуд1вно'1 академп', № 1Е (6), 2006, с. 135-139

6. Зашивалова И.А., Морозов O.A. Определение неоднородных полей смещений и деформаций поверхности материалов на основе анализа изменений рельефа // Физика наукоемких технологий / сборник научных статей. Учебное пособие для адъюнктов и курсантов Военного Научного Общества - Иркутск: ИВВАИУ, 2006, с. 98 - 106.

7. Минеев С.А., Морозов O.A., Сотникова О.В. Использование топографических данных для изучения эволюции распределения деформаций на поверхности материалов в ходе пластической деформации // Письма в ЖТФ, т. 28, вып. 8, 2002, с. 18 - 23.

8. Александров А.Я., Ахметзянов М.Х. Поляризационно-оптические

методы механики деформируемого тела - М.: изд-во Наука, 1973. 576 с.

140

9. Рогов В.А., Позняк Г .Г., Копылов В.В., Кошеленко A.C., Хамдан Я.М. Исследование напряженно-деформированного состояния стоек технологического оборудования с помощью поляризационно-оптической модели // Технология машиностроения, 2008, №5 (71), с. 23 - 24.

10. Ахметзянов М.Х., Албаут Г.Н. Определение больших пластических деформации в металлических элементах методом фотоупругих покрытий // Физическая мезомеханика, 2004. Т. 7. № 3. С. 35 - 42.

11. Zhidkov A.V.,. Ugodchikov N.A Graphical comparison of results "Photoelasticity - finite-element method" // International Conference GraphiCon'2001, September 10 - September 17, 2001, Nizhny Novgorod, Russia.

12. Малов A.H. Лазерные методы бесконтактной диагностики машиностроительных изделий // Физика наукоемких технологий / сборник научных статей. Учебное пособие для адъюнктов и курсантов Военного Научного Общества - Иркутск: ИВВАИУ, 2006, с. 29 - 41.

13. Ткачук H.A., Гриценко Г.Д., Липовецкий Л.С., Глущенко Э.В., Гоголь H.A. Методика экспериментального исследования элементов механических систем методом голографической интерферометрии // Механпса та машинобудування, 2005, №1, с. 88 - 99.

14. Спекл-фотография и голографическая интерферометрия с цифровой записью дифракционного поля в Фурье-плоскости / Горбатенко Б.Б., Гребенюк A.A., Максимова Л.А и др. // Компьютерная оптика, 2010. Т. 34, № 1.С. 69-81.

15. Волков И.В. Внестендовая спекл-голография. Использование голографической и спекл-интерферометрии при измерении деформаций натурных конструкций // Компьютерная оптика, 2010. Т. 34. № 1.С. 81-90.

16. Гужов В.И., Ильиных С.П. Компьютерная интерферометрия -Новосибирск: изд-во НГТУ, 2004. 252 с.

17. Kirmse Т., Wagner A. Advanced Methods for In-flight Flap Gap and Wing Deformation Measurements in the Project AWIATOR // Proc. of First CEAS European Air and Space Conference. CEAS-2007-206. Berlin (Germany), 2007.

18. Boden F. AIM Newsletter No. 1. UNSPECIFIED. 2007

19. Boden F.; Kirmse Т.; Stasicki В.; Lanari C. Advanced Optical In-Flight Measurements On Deformation Of Wings And Propeller Blades // SFTE (EC) 2008 Symposium Manching, 22 - 24 September 2008.

20. Pan В., Xie H., Yang L. and Wang Z. Accurate measurement of satellite antenna surface using 3D digital image correlation technique // Strain (2009) 45, Pp. 194-200.

21. Kirmse T. Messung der Ausbreitungsgeschwindigkeit eines Airbags mittels Image Pattern Correlation Technique (IPCT) // Oldenburger 3D, 2009. P. 235.

22. Савченко E.B., Разумов JI.A., Ринкевичюс Б.С. Определение координат центра гауссвоого пучка с помощью матричного фотоприемника методом взвешивания // Измерительная техника. 2003. №12. С. 11-14.

23. Савченко Е.В., Евтихиева О.А., Ринкевичюс Б.С. Определение параметров астигматического гауссового пучка в задачах лазерной градиентной рефрактометрии // Измерительная техника. 2007. №4. С. 31-35.

24. Cooley. J.W., Tukey J.W. Math Сотр. 19 298 (1965)

25. Быстрые алгоритмы в цифровой обработке изображений / под ред. Т.С. Хуанга. М.: Радио и связь, 1984. - 224 с.

26. Блейхут Р. Быстрые алгоритмы цифровой обработки сигналов. М.: Мир, 1989.-448 с.

27.Чернов В.М. Арифметические методы синтеза быстрых алгоритмов дискретных ортогональных преобразований. - М.: ФИЗМАТЛИТ, 2007. -264 с.

28.Software for Particle Image Velocimetry (PIV) [Электронный ресурс]. URL: http://pivtec.com/pivview.html (дата обращения: 24.11.2011).

29.Poroykov A.Yu., Michalev A.S., Skornyakova N.M. Adjustment of laser

th

resonator with help of Image Pattern Correlation Technique // 4 International Conference on Laser Optic for Young Scientists and Engineers: St. Petersburg, June 25, 2008. YS2-09.

30.Поройков А.Ю., Скорнякова H.M., Исследование метода корреляции фоновых изображений // Пятнадцатая Междунар. науч.-техн. конф. студентов и аспирантов: Тез. докл. В 3-х т. М.: Изд. дом МЭИ, 2009. Т. 1.С. 152-153.

31 .Информационная оптика: Учебное пособие / Н.Н Евтихиев, O.A. Евтихиева, И.Н. Компанец и др. // М.: Изд-во МЭИ, 2000. 612 с.

32.Методы компьютерной обработки изображений / Под ред. В.А. Сойфера. 2-е изд., испр. М.: ФИЗМАТЛИТ, 2003. 784 с.

33.Гудмен Дж. Введение в Фурье-оптику. М.: Изд-во «МИР», 1970. 364 с.

34.Поройков А.Ю., Скорнякова Н.М., Программа генерации фоновых экранов по статистическим распределениям плотности вероятности // Четырнадцатая Междунар. науч.-техн. конф. студентов и аспирантов: Тез. Докл. В Зх т. М.: Изд. дом МЭИ, 2008. Т. 1. С. 158 - 159.

35.Численные методы / Н.С. Бахвалов, Н.П. Жидков, Г.М. Кобельков. 4-е изд. -М: БИНОМ, Лаборатория знаний, 2006, 636 с.

36.Поройков А.Ю. Моделирование картин метода корреляции фоновых изображений //Труды 20 международной конференции «Лазеры. Измерения. Информация» - С-Пб.: Политехнический университет, 2010.-С. 42-43.

37.Поройков А.Ю., Скорнякова Н.М. Анализ метода корреляции фоновых изображений для измерения изгиба металлической поверхности // Измерительная техника №10, 2010. - С. 43 - 46.

38.Гонсалес Р., Вудс Р. Цифровая обработка изображений. М.: ТЕХНОСФЕРА, 2005. 1072 с.

39.Шапиро З.Л., Стокман Дж. Компьютерное зрение. М., из-во: Бином. Лаборатория знаний, 2009 г. 760 с.

40.Левин Г.Г., Вишняков Г.Н. Оптическая томография. М.: Радио и связь, 1989. 224 с.

41.Шилдт Г. С#: Учебный курс. С-Пб.: Питер; К.: Издательская группа BHV, 2003. 512 с.

42.Поройков А.Ю. Методика калибровки видеокамер для визуализации 3D деформаций методом корреляции фоновых изображений // Оптические методы исследования потоков: XI Межд. науч-технич. конференция [Электронный ресурс]: труды конференции. - Электрон, дан. - М.: МЭИ (ТУ), 2011. - 1 электрон, опт. диск (CD-ROM). -Доклад №15, 5 с.

43.Поройков А.Ю., Толкачев А.В. Применение метода корреляции фоновых изображений в натурных экспериментах // Научная сессия НИЯУ МИФИ-2011. Научно-техническая конференция-семинар по фотонике и информационной оптике: Сборник научных трудов. М.: НИЯУ МИФИ, 2011. С 226 - 227.

44.Fastec Hispec 1 characteristics [Электронный ресурс]. URL: http://www.fastecimaging.com/products/tethered-cameras/hispec-l (дата обращения: 24.11.2011).

45.Navitar Machine Vision - 1" [Электронный ресурс]. URL: http://www.navitar.com/product/navitar-machine-vision-1 -format.aspx (дата обращения: 24.11.2011).

46.Navitar High Speed Lens [Электронный ресурс]. URL: http://www.navitar.com/product/high-speed-lenses.aspx (дата обращения: 24.11.2011).

47.JAI RM-2040GE characteristics [Электронный ресурс]. URL: http://www.jai.com/EN/Products/Pages/TM-2040GE.aspx (дата обращения: 24.11.2011).

48.VTCH5018 specification [Электронный ресурс]. Систем, требования: Adobe Acrobat Reader. - URL: http://www.seikou-opt.com/english/pdf/fix_hand/vtch5018 (дата обращения: 24.11.2011).

МИПОСРПЛУКИ РОССИИ

(федеральное i'оеударетваi нос бюджетное образовательное у ■ 1 реж д о 11 и е в ы с ш е i 'О i фофсссионалы юго образом» i и я НАЦИОНАЛЬНЫЙ HCCJIl-AOHATFJIbCK ИЙ

упивнрси гs-;']' м') и

Краспоктармошаи v.a , 14. Москп». 111 ,Ъ0

Гол.: (405) факс: (/¡OS) 362- K')--4g

¡'•mail: iinivt;rsi-:ii;Mi|)i:i.ac.iu http: wivv,\nipi;i.ni

>м,чг<- № .i^-y

"УТВЕРЖДАЮ" Проректор по научной работе

ЬГБОУ НПО «НИУ «МЭИ» ! -г С к иб и пки ii II. В,

i '

« »

2012 г.

А К Т

о внедрении (использовании) результатов кандидатской диссертационной работы Поройкова Антона Юрьевича

Комиссия в составе: председатель: зав. кафедрой им. В.А. Фабриканта, к.т.н., проф. Евтихиева O.A., члены комиссии: д.ф.-м.н., проф. Ринкевичюс Б.С.; к.т.н., вед.н.с. Толкачев A.B., к.т.н., доц. Скорнякова Н.М. составили настоящий акт о том, что результаты диссертационной работы Поройкова АЛО. использованы в учебно-исследовательской работе кафедры физики им. В.А. Фабриканта НИУ «МЭИ» в следующем виде:

1. Алгоритм и программная реализация методики кросскорреляционной обработки картин МКФИ использованы при постановке лабораторных работ по курсу «Автоматизация оптического эксперимента» на кафедре физики им. В.А. Фабриканта НИУ «МЭИ».

2. Алгоритм и программная реализация методики кросскорреляционной обработки картин МКФИ зарегистрированы в НИУ «МЭИ» как программное средство учебного назначения.

обработки картин МКФИ зарегистрированы в НИУ «МЭИ» как программное средство учебного назначения.

Использование указанных результатов позволяет повысить качество проведения учебного процесса.

3. Результаты, полученные в диссертационной работе, использовались при выполнении научных работ по грантам ФЦП «Научные и научно-педагогические кадры инновационной России» па 2009 - 2013 годы (госконтракт № П1936 от 29.10.2009 г. и госконтракт № 02.740.11.0449 от 30.09.2009), международных проектов Евросоюза (6-ая и 7-ая рамочные программы), проект АВЦП «Развитие научного потенциала высшей школы» (проект 2.2.2.2/10404).

председатель комиссии Зав. кафедрой физики им. В.А.Фабриканта,

к.т.н., проф. Евтихиева О.А.

Члены комиссии:

д.ф.-м.н., профессор Ринкевичюс Б.С.

к.т.н.. вед.н.с. Толкачев А.В.

к.т.н., доц. Скорнякова Н.М.