基于機器視覺的柔性結構振動測量和分析.pdf

1、現(xiàn)代航天器大多帶有太陽能帆板等大型柔性結構，具有模態(tài)阻尼小，受激易產生大幅持續(xù)振動的特點。為使航天器所帶有效載荷正常工作，必須有效抑制柔性體的振動，而振動測量是振動抑制的先決條件。接觸式振動測量方法需將傳感器安裝在被測物體上，不僅連線復雜，而且還會因附加傳感器質量改變被測物體的動態(tài)性能，從而影響振動測量結果。為此，需要研究一種新的非接觸式的測量方法來實現(xiàn)大型柔性結構的振動測量。本文針對模擬太陽能帆板的柔性臂實驗系統(tǒng)，開展基于機器視覺的振

2、動測量方法研究，主要內容及創(chuàng)新點如下:
　　應用有限元方法對某柔性臂實驗系統(tǒng)進行動力學分析，研究表明柔性臂的模態(tài)具有分布性。為了盡可能減少測量誤差并獲得較多的模態(tài)信息，提出了基于機器視覺的多點模態(tài)測量方法，并設計了基于光源標記的多點振動圖像信息采集系統(tǒng)，通過固定在柔性臂剛體支架上的相機檢測光源，獲取柔性臂的振動信息。該測量方法具有非接觸、測量范圍寬、幾乎不改變被測物體振動特性等諸多優(yōu)點。
　　為實現(xiàn)快速、準確的振動圖像特征提

3、取，研究了基于Otsu閾值分割的靜態(tài)特征提取方法和基于Mean Shift運動跟蹤的動態(tài)特征提取方法。采用Otsu閾值分割法，計算光斑的質心位置獲取振動時光源標記處的位置信息。該算法在圖像背景全部為黑色或者檢測物體與背景灰度值差別較大時，具有處理速度快，準確性、實時性較高的特點。
　　采用Mean Shift的運動跟蹤方法實現(xiàn)光源標記的運動跟蹤。該算法在圖像背景靜止或比較單一時，適應性強，擁有較好的魯棒性、實時性及準確性。此外，針

4、對Mean Shift跟蹤運動物體的跟蹤窗需要人為初始化的問題，研究了一種基于小波變換的Canny輪廓檢測方法，通過計算輪廓的最小外接矩形來初始化跟蹤窗，實現(xiàn)自動搜索跟蹤物體的功能，提高了算法的實用性。
　　基于VS2010 C++/MFC和OpenCV2.2，設計開發(fā)了客戶端的振動測量計算機應用軟件。在柔性臂實驗系統(tǒng)上進行了大量的振動測試實驗。頻譜分析結果表明，基于圖像測得的系統(tǒng)1階模態(tài)頻率和2階模態(tài)頻率與有限元分析結果吻合度高