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基于多目立体视觉和神经网络标定的表面形貌测量方法研究

韩雨坤 潘翀 王文涛 刘伟

韩雨坤,潘 翀,王文涛,等. 基于多目立体视觉和神经网络标定的表面形貌测量方法研究[J]. 实验流体力学,2021,35(6):44-51 doi: 10.11729/syltlx20210048
引用本文: 韩雨坤,潘 翀,王文涛,等. 基于多目立体视觉和神经网络标定的表面形貌测量方法研究[J]. 实验流体力学,2021,35(6):44-51 doi: 10.11729/syltlx20210048
HAN Y K,PAN C,WANG W T,et al. Research on surface measurement method based on multi-view stereo vision and neutral network calibration[J]. Journal of Experiments in Fluid Mechanics, 2021,35(6):44-51. doi: 10.11729/syltlx20210048
Citation: HAN Y K,PAN C,WANG W T,et al. Research on surface measurement method based on multi-view stereo vision and neutral network calibration[J]. Journal of Experiments in Fluid Mechanics, 2021,35(6):44-51. doi: 10.11729/syltlx20210048

基于多目立体视觉和神经网络标定的表面形貌测量方法研究

doi: 10.11729/syltlx20210048
基金项目: 工信部高技术船舶科研计划项目“基准船型多工况精细流场测试技术研究”;国家自然科学基金(61935008,91952301)
详细信息
    作者简介:

    韩雨坤:(1998–),女,河北石家庄人,硕士研究生。研究方向:自由表面测量技术。通信地址:北京市海淀区学院路37号北京航空航天大学流体力学教育部重点实验室(100191)。E-mail:hanyukun@buaa.edu.cn

    通讯作者:

    E-mail:panchong@buaa.edu.cn

  • 中图分类号: V211.71

Research on surface measurement method based on multi-view stereo vision and neutral network calibration

  • 摘要: 针对三维表面形貌的非接触式光学测量是计算机多目立体视觉技术的一项重要应用,但目前还存在相机个数受限、特征点匹配算法复杂与纵向测量精度不够等难题。开发了一种基于多目立体视觉和神经网络标定的表面形貌测量方法,其中包括:使用神经网络完成多目标定与三维重构,在表面投射激光点阵作为图像识别与匹配的特征点,应用蚁群粒子跟踪测速技术进行多相机间相同特征点的匹配。经实验测试,相较于传统基于小孔成像模型进行标定与基于核线约束或互相关算法进行匹配的立体视觉测量系统,所提出的方法可适配具有大光学畸变的场景,能有效提高测量的空间分辨率,深度方向的测量误差在1.0%~2.0%的水平。
  • 图  1  表面形貌测量流程图

    Figure  1.  Flow chart of surface topography measurement

    图  2  多目成像系统示意图

    Figure  2.  Schematic diagram of multi-view imaging system

    图  3  BP神经网络示意图

    Figure  3.  Schematic diagram of back propagation neural network

    图  4  特征点坐标提取

    Figure  4.  Extraction for coordinates of feature points

    图  5  PTV匹配算法示意图

    Figure  5.  Schematic diagram of PTV matching algorithm

    图  6  实验模型示意图和坐标系定义

    Figure  6.  Schematic diagram of experimental model

    图  7  相机平面布置形式

    Figure  7.  Schematic diagram of camera layout

    图  8  实验结果

    Figure  8.  Experimental results

    表  1  实验模型参数

    Table  1.   Parameters of the experimental model

    实验
    模型
    波形函数波幅
    A/mm
    波长
    ${\lambda }$/mm
    模型尺寸
    /(mm×mm)
    模型A${\textit{z} } = 20{\rm{sin} }\left[ {\dfrac{ {\text{π} } }{ {60} }\left( {x - 10} \right)} \right]$20.0120140×100
    模型B$\begin{array}{l} x = 0.006{t^2} + 0.03t\\{\textit{z} }=0.18t\times \mathrm{s}\mathrm{i}\mathrm{n}\left(\dfrac{ { {\text{π} } }t }{25}\right) \end{array}$2.6~34.09~129200×200
    下载: 导出CSV

    表  2  不同实验工况下的重投影误差

    Table  2.   Reprojection errors under different experimental conditions

    相机个数重投影误差/${\rm{mm }}$
    K=2$ 0.351 $
    K=3$ 0.039 $
    K=6$ 0.033 $
    下载: 导出CSV

    表  3  不同实验工况下的实验误差E

    Table  3.   Experimental errors E under different experimental conditions


    相机个数
    模型A模型B
    K=2$1.6{\text{%}}$$5.2{\text{%}}$
    K=3$1.1{\text{%}}$$2.8{\text{%}}$
    K=6$1.0{\text{%}}$$1.9{\text{%}}$
    下载: 导出CSV
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出版历程
  • 收稿日期:  2021-05-19
  • 修回日期:  2021-06-17
  • 网络出版日期:  2021-12-10
  • 刊出日期:  2021-12-30

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    《实验流体力学》编辑部

    2021年8月13日