基于模糊圖像相關(guān)的MEMS面內(nèi)微運動測量方法研究.pdf

1、MEMS面內(nèi)微運動測量是MEMS動態(tài)特性測試的一項重要內(nèi)容?；谀：龍D像的MEMS面內(nèi)微運動測量方法對設(shè)備要求不高，計算量小，易于實現(xiàn)在線測量，具有廣闊的應(yīng)用前景。本文在對基于模糊圖像的MEMS面內(nèi)微運動測量方法進行深入研究的基礎(chǔ)上，針對進一步提高測量速度和測量精度的問題進行探討，研究具有重要的理論意義和實際應(yīng)用價值。
　　 首先，本文對基于模糊圖像的MEMS面內(nèi)微運動測量的算法展開討論，認為在基于時間平均技術(shù)、貝塞爾條紋技術(shù)、

2、模糊邊緣檢測技術(shù)和模糊圖像相關(guān)技術(shù)的測量方法中，基于模糊圖像相關(guān)的測量方法能夠充分利用信號的相關(guān)性，以提高測量精度和測量速度，因此被選定為本論文的核心方法。
　　 接著，本文研究了基于模糊圖像相關(guān)的MEMS振動方向測量方法的相關(guān)原理，針對基于模糊圖像的MEMS振動方向測量方法存在測量效率低的問題，提出了改進算法，即基于模糊圖像二階微分相關(guān)的MEMS振動方向測量方法，該方法將二階微分與Radon變換和像素點聚類法結(jié)合起來，將振動方

3、向測量轉(zhuǎn)換成直線斜率檢測，有效降低了運算量，提高了振動方向測量效率。
　　 其次，本文研究了基于模糊圖像相關(guān)的MEMS振幅測量方法的相關(guān)原理，為提高測量精度，在進行圖像增強的基礎(chǔ)上，提出了基于分形小波插值和模糊圖像相關(guān)的MEMS振幅測量方法，提高了振幅測量精度和穩(wěn)定性，減小了測量誤差。
　　 最后，本文將提出的方法在MATlab7.6平臺上進行實驗驗證和分析。結(jié)果表明振動方向測量速率提高了20％，振幅測量精度達到了亞像素