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      一種大傾角機翼全場變形測量方法

      文檔序號:8428776閱讀:422來源:國知局
      一種大傾角機翼全場變形測量方法
      【技術領域】
      [0001] 本發(fā)明設及非接觸式變形測量領域,特別是一種大傾角機翼全場變形測量方法。
      【背景技術】
      [0002] 大型飛機機翼在實際飛行中變形很大,雖然在設計時進行過大量的模擬計算,還 是需要在實際飛行實驗中準確測量其=維變形數(shù)據(jù)。我國目前已經(jīng)開始了大型客機、運輸 機的設計制造工作,但針對大型飛機在飛行過程中的機翼檢測手段還比較匿乏。大型飛機 在飛行過程中機翼承受氣動載荷非常大,通常翼展在40~50米的大型飛機飛行時翼尖上 下波動超過1米。機翼變形幅度巨大,需要獲得大型飛機在飛行過程中的機翼變形=維分 布數(shù)據(jù)。然而,傳統(tǒng)接觸式測量方法如應變片、位移或加速度傳感器等雖然可W測得高精度 的變形結果,但該類裝置很難在不影響飛機飛行的前提下安裝到機翼表面,而且該類測量 裝置均為單點測量,無法獲得機翼的=維全場變形數(shù)據(jù)。采用光學測量方法,受到相機安裝 位置的限制,相機光軸與被測表面法線夾角過大,獲得的圖像差別大,相關性差,無法匹配 成功、完成=維位移及應變場的重建。
      [0003] 因此,為了在飛行過程中實現(xiàn)飛機機翼變形的全場測量,迫切需要一種大傾角、弱 相關散斑匹配方法,實現(xiàn)散斑圖像匹配,進而完成變形機翼的=維重建,實現(xiàn)飛機在飛行過 程中機翼的全場測量。

      【發(fā)明內容】

      [0004] 針對上述部分問題,本發(fā)明提供了一種大傾角機翼全場變形測量方法,可W測量 飛機飛行過程中機翼全場變形。所述方法將攝像機將拍攝同一區(qū)域的兩個相機組成一組雙 目測量系統(tǒng),將兩個相機各自拍攝的被測表面的圖像序列中一組看成參考圖像序列,另一 組看成目標圖像序列,每組圖像為一個時間序列下的狀態(tài),所述圖像上有制備好的散斑,然 后執(zhí)行下述步驟:
      [0005] S301 ;將第1狀態(tài)中的參考圖像與目標圖像進行匹配參數(shù)的計算;
      [0006] S302 ;將第i狀態(tài)中的參考圖像與第1狀態(tài)中的參考圖像進行匹配參數(shù)的計算;
      [0007] S303 ;將第i狀態(tài)中的目標圖像與第1狀態(tài)中的目標圖像進行匹配參數(shù)的計算;
      [000引 S304 ;利用步驟S302和步驟S303中的計算結果,將第i狀態(tài)中的參考圖像與第i 狀態(tài)中的目標圖形再進行匹配參數(shù)的計算;
      [0009] S400 ;利用S301~S304的匹配參數(shù)的計算結果,結合相機的標定參數(shù),依據(jù)S角 測量原理,重建所述被測表面的變形位移場;
      [0010] 所述i的取值為2~N,N為圖像序列總數(shù);
      [0011] 所述匹配參數(shù)包括位移參數(shù)和變形參數(shù)。
      [0012] 本發(fā)明具有如下特點;
      [0013] (1)由于攝像頭分為上下兩排安裝于飛機垂直尾翼上,上下兩個相機組成雙目系 統(tǒng),相機光軸與被測表面法線夾角很大,導致參考圖像和目標圖像因為相機安裝位置原因, 圖像變形大、相關性差,相較于傳統(tǒng)的散斑匹配方法,本發(fā)明的方法匹配成功率高;
      [0014] (2)由于所述方法將攝像機將拍攝同一區(qū)域的兩個相機組成一組雙目測量系統(tǒng), 將兩個相機各自拍攝的被測表面的圖像序列中一組看成參考圖像序列,另一組看成目標圖 像序列,每組圖像為一個時間序列下的狀態(tài),分別在自身時間序列下進行匹配運算,因而使 用的散斑匹配圖像差別小,相較于傳統(tǒng)的散斑匹配方法,散斑匹配速度快;
      [0015] (3)本方法使用的是光學測量的方式,是一種非接觸測量方法。
      【附圖說明】
      [0016] 圖1匹配流程圖;
      [0017] 圖2本發(fā)明方法實驗裝置簡圖;
      [001引圖3局、低位置相機拍攝的弱相關圖像;
      [0019] 圖4漏板噴涂形成的楠圓散斑場;
      [0020] 圖5利用楠圓散斑外接矩形頂點坐標值來進行匹配的示意圖;
      [0021] 圖6機翼表面=維位移場分布圖。
      【具體實施方式】
      [0022] 在一個具體實施例中,提供了一種大傾角機翼全場變形測量方法,可W測量飛機 飛行過程中機翼全場變形。所述方法將攝像機將拍攝同一區(qū)域的兩個相機組成一組雙目測 量系統(tǒng),將兩個相機各自拍攝的被測表面的圖像序列中一組看成參考圖像序列,另一組看 成目標圖像序列,每組圖像為一個時間序列下的狀態(tài),所述圖像上有制備好的散斑,然后執(zhí) 行下述步驟:
      [0023] S301 ;將第1狀態(tài)中的參考圖像與目標圖像進行匹配參數(shù)的計算;
      [0024] S302 ;將第i狀態(tài)中的參考圖像與第1狀態(tài)中的參考圖像進行匹配參數(shù)的計算;
      [0025] S303 ;將第i狀態(tài)中的目標圖像與第1狀態(tài)中的目標圖像進行匹配參數(shù)的計算;
      [0026] S304 ;利用步驟S302和步驟S303中的計算結果,將第i狀態(tài)中的參考圖像與第i 狀態(tài)中的目標圖形再進行匹配參數(shù)的計算;
      [0027] S400 ;利用S301~S304的匹配參數(shù)的計算結果,結合相機的標定參數(shù),依據(jù)S角 測量原理,重建所述被測表面的變形位移場;
      [002引所述i的取值為2~N,N為圖像序列總數(shù);
      [0029] 所述匹配參數(shù)包括位移參數(shù)和變形參數(shù)。
      [0030] 在該個實施例中,由于所述方法將攝像機將拍攝同一區(qū)域的兩個相機組成一組雙 目測量系統(tǒng),將兩個相機各自拍攝的被測表面的圖像序列中一組看成參考圖像序列,另一 組看成目標圖像序列,每組圖像為一個時間序列下的狀態(tài),將參考圖像和目標圖像序列在 第1狀態(tài)下進行匹配后,然后分別在自身時間序列下進行匹配運算,最后再利用自身時間 序列下進行匹配運算的結果進行除第一狀態(tài)后的每個狀態(tài)的參考圖像和目標圖像的匹配。 由于使用的散斑匹配圖像差別小,相較于傳統(tǒng)的散斑匹配方法,散斑匹配速度快。
      [0031] 而此實施例中的匹配方法如圖1所示,一組為參考圖像,一組為目標圖像,每組圖 像為一個時間序列下的狀態(tài),它們在各自時間序列下的變形,將第i狀態(tài)中的參考圖像與 目標圖像進行匹配參數(shù)的計算;再將第i狀態(tài)中的參考圖像與第1狀態(tài)中的參考圖像進行 匹配參數(shù)的計算;最后將第i狀態(tài)中的目標圖像與第1狀態(tài)中的目標圖像進行匹配參數(shù)的 計算;每個相同狀態(tài)下的參考圖像與目標圖像的匹配即為一種橫向匹配,每個狀態(tài)的參考 圖像或目標圖像與第1狀態(tài)的參考圖像或目標圖像的匹配為一種縱向匹配。每個狀態(tài)和前 一狀態(tài)的相關性差,通過在橫向匹配的基礎上進行縱向匹配,能夠更快的找到匹配區(qū)域的 中屯、點,進而提高了匹配成功率。
      [0032] 優(yōu)選的,所述相機的光軸與被測表面平面的夾角約為15度。在該個角度下,能夠 保證相機獲得良好的視場。
      [0033] 在一個實施例中,與上述實施例不同的地方在于,所述相機為6個,每3個相機為 一排,分兩排部署在垂直翼尾上;位于兩邊的同一列的兩個相機組成一個雙目系統(tǒng);位于 中間的同一列的兩個相機用于實時計算飛機背部標祀S維坐標。
      [0034
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