| 摘要 | 第5-7页 |
| ABSTRACT | 第7-8页 |
| 第一章 绪论 | 第17-27页 |
| 1.1 论文研究背景及研究意义 | 第17-19页 |
| 1.1.1 结构动态响应测量 | 第17-18页 |
| 1.1.2 高速视觉测量研究意义 | 第18-19页 |
| 1.2 视觉测量的国内外研究现状 | 第19-25页 |
| 1.3 论文主要研究内容 | 第25-27页 |
| 1.3.1 论文选题 | 第25-26页 |
| 1.3.2 主要研究内容与技术路线 | 第26-27页 |
| 第二章 高速视觉测量系统设计研究 | 第27-43页 |
| 2.1 高速视觉测量系统组成 | 第27-32页 |
| 2.1.1 光学照明系统 | 第27-29页 |
| 2.1.2 图像采集系统 | 第29-31页 |
| 2.1.3 计算机控制处理系统 | 第31-32页 |
| 2.2 视觉测量系统的标定 | 第32-36页 |
| 2.2.1 摄像机模型 | 第32-34页 |
| 2.2.2 摄像机参数标定 | 第34-36页 |
| 2.3 高速视觉测量系统测量流程 | 第36-41页 |
| 2.3.1 测量系统搭建及参数标定 | 第37-38页 |
| 2.3.2 目标的测量及运动提取 | 第38-41页 |
| 2.4 本章小结 | 第41-43页 |
| 第三章 基于图像匹配的位移提取关键技术研究 | 第43-73页 |
| 3.1 模板匹配 | 第43-45页 |
| 3.1.1 模板匹配基本概念 | 第43-44页 |
| 3.1.2 匹配模板的选择标准 | 第44-45页 |
| 3.2 匹配度量 | 第45-50页 |
| 3.2.1 相关函数的选择依据 | 第45-46页 |
| 3.2.2 相关函数的选择及其等价性证明 | 第46-48页 |
| 3.2.3 相关函数匹配效果实验验证 | 第48-50页 |
| 3.3 基于模板的几何匹配位移提取算法 | 第50-59页 |
| 3.3.1 全局搜索匹配位移提取 | 第51-52页 |
| 3.3.2 三步搜索匹配位移提取 | 第52-53页 |
| 3.3.3 菱形法搜索匹配位移提取 | 第53-55页 |
| 3.3.4 基于模板的几何匹配位移提取仿真分析 | 第55-59页 |
| 3.4 亚像素精度定位 | 第59-67页 |
| 3.4.1 灰度插值法 | 第59-61页 |
| 3.4.2 曲面拟合法 | 第61-62页 |
| 3.4.3 Newton-Raphson迭代法 | 第62-64页 |
| 3.4.4 梯度法 | 第64-65页 |
| 3.4.5 亚像素位移测量算法性能比较 | 第65-67页 |
| 3.5 基于梯度的运动估计算法研究 | 第67-71页 |
| 3.5.1 基于梯度光流法的基本原理 | 第67-68页 |
| 3.5.2 基于Lucas-Kanade的运动估计 | 第68-71页 |
| 3.6 本章小结 | 第71-73页 |
| 第四章 基于图像匹配的运动快速提取算法研究 | 第73-93页 |
| 4.1 基于混沌粒子群的位移提取算法 | 第73-81页 |
| 4.1.1 混沌粒子群模型 | 第74-75页 |
| 4.1.2 模型参数优化配置 | 第75-78页 |
| 4.1.3 混沌粒子群优化算法仿真分析 | 第78-81页 |
| 4.2 基于LS的位移提取优化算法 | 第81-86页 |
| 4.2.1 基于LS位移提取的算法原理 | 第82-84页 |
| 4.2.2 基于LS位移提取算法仿真分析 | 第84-86页 |
| 4.3 光栅尺平台实验验证 | 第86-91页 |
| 4.3.1 光栅尺平台实验设计 | 第86-87页 |
| 4.3.2 光栅尺实验位移提取结果 | 第87-91页 |
| 4.4 本章小结 | 第91-93页 |
| 第五章 基于影像放大的运动可视及测量 | 第93-113页 |
| 5.1 欧拉影像运动放大方法 | 第93-99页 |
| 5.1.1 线性欧拉影像放大 | 第93-96页 |
| 5.1.2 基于相位的欧拉影像放大 | 第96-99页 |
| 5.2 基于SVD分解的运动信息提取 | 第99-107页 |
| 5.2.1 SVD分解理论基础 | 第99-100页 |
| 5.2.2 基于SVD的运动信号提取 | 第100-104页 |
| 5.2.3 基于SVD分解算法的参数选择 | 第104-107页 |
| 5.3 微运动提取实验验证 | 第107-110页 |
| 5.4 本章小结 | 第110-113页 |
| 第六章 高速视觉测量系统在工程中的应用 | 第113-127页 |
| 6.1 基于高速视觉的叉车方向盘的振动测量 | 第113-116页 |
| 6.2 基于高速视觉的远距离声屏障运动测量 | 第116-120页 |
| 6.3 基于高速视觉的螺栓损伤检测 | 第120-123页 |
| 6.4 基于高速视觉的声音信号测量与恢复 | 第123-126页 |
| 6.5 本章小结 | 第126-127页 |
| 第七章 总结与展望 | 第127-131页 |
| 7.1 论文总结 | 第127-128页 |
| 7.2 论文创新点 | 第128-129页 |
| 7.3 后续研究工作及展望 | 第129-131页 |
| 参考文献 | 第131-137页 |
| 致谢 | 第137-139页 |
| 在读期间发表的学术论文与取得的研究成果 | 第139页 |