【摘 要】
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索缆是结构中重要的受力部件。然而,索缆所处的自然环境通常较为恶劣,且更换困难。位移是监测索缆“健康”状态的一个重要参数。因此对索缆的位移进行监测十分重要。传统的接触式位移测量方法存在的设备安装困难、测量精度易受环境影响、人工参与度高等问题,为此,本工作探索基于双目视觉的索缆位移测量方法。首先,为了降低对标志物尺寸大小的约束,本工作采用基于一维标定物的相机标定算法并对该算法进行改进。在原有的一维标定
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索缆是结构中重要的受力部件。然而,索缆所处的自然环境通常较为恶劣,且更换困难。位移是监测索缆“健康”状态的一个重要参数。因此对索缆的位移进行监测十分重要。传统的接触式位移测量方法存在的设备安装困难、测量精度易受环境影响、人工参与度高等问题,为此,本工作探索基于双目视觉的索缆位移测量方法。首先,为了降低对标志物尺寸大小的约束,本工作采用基于一维标定物的相机标定算法并对该算法进行改进。在原有的一维标定算法的基础上,分别采用全参数优化方法和基于多次标定的相机参数优化方法,以提升一维标定算法的精度。区别于传统标定算法在优化流程中区别看待相机参数和标定物旋转角的情况,结合数据归一化实现了一种将标定物的旋转角和相机参数动态联系的优化算法:即每更新一次相机参数,便重新计算对应的标定物的旋转角。之后,利用多次标定提供的数据冗余性来进一步提升标定精度。具体地,先对多次标定的结果进行筛选,然后基于蛙跳算法（SFLA）对相机参数进一步地进行全局优化。仿真实验表明,上述两种算法均能有效地提升传统一维标定算法的精度。其中,基于全参数优化的一维标定算法能将相机参数最大误差从40%降到0.5%以下（噪声水平为1,下同）;而基于多次标定的相机参数优化算法则进一步将最大相对误差降到0.25%以下,且当噪声水平小于5时,其最大误差也不超过6%。其次,利用Halcon开发了一款支持工业相机的多功能图像采集软件。该软件兼容RJ45/USB接口,能够实现单/双目采集、图像/视频采集等功能。所开发的软件满足了测量系统在相机标定和位移测量时的需求。最后,从精确度、实用性两个角度对系统进行实验测试。实测结果表明,基于本工作所设计的算法标定的相机参数与基于二维标志物标定获取的相机参数一致。同时,基于一维标定获取的相机参数所恢复的特征点三维空间坐标准确。并在实验室搭建简易索缆模型,实验结果表明,本系统能成功实现索缆模型的位移测量。
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