[发明专利]一种用于大型风力叶片运动追踪的视频测量方法在审

专利信息
申请号: 201810228176.0 申请日: 2018-03-20
公开(公告)号: CN108460788A 公开(公告)日: 2018-08-28
发明(设计)人: 唐正宗;黄晓瑜;胡浩;李磊刚;卢刚 申请(专利权)人: 西安新拓三维光测科技有限公司
主分类号: G06T7/246 分类号: G06T7/246;G06T7/80;G06T7/13;G01B11/16
代理公司: 暂无信息 代理人: 暂无信息
地址: 710054 陕西省西安市雁塔*** 国省代码: 陕西;61
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摘要:
搜索关键词: 大型风力叶片 相机 反光标志 散斑图案 视频测量 运动追踪 帧图像 采集 多极 匹配 测量 定向反光标志 变形过程 采集图像 空间坐标 连续采集 三维重建 三维坐标 特征表面 相机标定 旋转校正 叶片表面 运动测量 中心坐标 关键点 相机组 喷涂 粘贴 变形 分析 图像 跟踪
【权利要求书】:

1.一种用于大型风力叶片运动追踪的视频测量方法,其特征在于,所述方法包括下述步骤:

S100、在待测量的大型风力叶片表面粘贴定制的定向反光标志点;其中一个叶片喷涂有随机散斑图案;

S200、根据测量需求,将大型风力叶片表面分为多个测量区域,针对不同的测量区域放置对应的相机组;

S300、采用带有编码标志点的米字型标定架对各个相机组的内外参数进行标定;所述相机组包括第一相机、第二相机和第三相机;

S400、设置相机每秒拍摄帧数,控制各个相机同时连续采集大型风力叶片旋转时的图像;

S500、根据采集到的散斑图案进行旋转矫正,然后对各个相机所采集的每帧图像进行分析并计算出所述反光标志点中心坐标,将各个相机所采集的每帧图像中的相关点进行多极线匹配;

S600、根据采集图像以及多极线匹配的结果进行三维重建,得到大型风力叶片上各个点的三维坐标,分析大型风力叶片上所述反光标志点在变形过程中的变化情况,得到大型风力叶片表面关键点的变形;所述关键点是大型风力叶片表面变形量大于预设变形量的点。

2.根据权利要求1所述的方法,其特征在于:所述步骤S100中大型风力叶片表面粘贴定向反光标志点具体包括:在每个叶片表面粘贴至少三个反光标志点,使得每个相机能够拍摄到每个叶片上至少三个反光标志点。其中一个叶片喷涂有四个随机散斑,所述四个随机散斑图案分布在叶片压力侧的根部、尖部和中部,叶片上的黑点为用于点跟踪的标志点。

3.根据权利要求2所述的方法,其特征在于,所述步骤S200中根据测量需求,将大型风力叶片表面分为多个测量区域,针对不同的测量区域放置对应的相机组包括:

将大型风力叶片分为整体测量区域和局部测量区域;对所述整体测量区域和局部测量区域分别放置对应的相机组;所述局部测量区域为大型风力叶片表面弯曲曲率大于预设值的区域。

4.根据权利要求3所述的方法,其特征在于,所述步骤S300中采用带有编码标志点的米字型标定架对相机组的内外参数进行标定的过程包括以下步骤:

S301、启动从不同角度和距离采集标定架图像,然后计算标定架上控制点的图像坐标;

S302、采用直接线性变换算法解算投影矩阵,根据求得的投影矩阵求解摄像机内外参数,从而得到标定各参数的初始值;

S303、利用光学平差方程对摄像机进行标定,得到精确的摄像机内外参数并将标定结果保存,所述光学平差方程为:

V=AX1+BX2+CX3-L

其中,X1表示内方位参数改正数,X2表示外方位参数改正数,X3表示物体点三维坐标改正数,A表示内外方位参数偏导数矩阵,B表示外方位参数偏导数矩阵,C表示物体点坐标对应的偏导数矩阵,L表示观测真实值与初值偏差;

当所述光学平差达到最小时,得到相机组精确的内外参数,即能够实现相机组内外参数的整体解算。

5.根据权利要求4所述的方法,其特征在于,所述步骤S400中,当相机拍摄获得预设帧数,或者达到预设拍摄时间之后,停止图像采集,多相机的对应图像为同一时刻拍下的图像,在整个采集过程中,多个相机的相对位置不发生变化。

6.根据权利要求5所述的方法,其特征在于,所述步骤S500中根据采集到的散斑图案进行旋转校正包括下述步骤:

S501、选择某个旋转状态作为基准状态,将其它状态作为变形状态;

S502、将基准状态的第一图像和第二图像进行散斑匹配,重建出三维点,获取观测点的初始位置;

S503、选择一个变形状态,分别获取所述变形状态与所述基准状态的第三图像,利用两个所述第三图像的标志点像进行相似性匹配,获取所述变形状态相对于所述基准状态的旋转中心和旋转角度;

S504、基于旋转参数,将所述变形状态进行旋转校正。

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