西安交通大学信息机电研究所西安交通大学模具与先进成形技术研究所技术研究特色西安交通大学工业三维摄影测量技术发展路线三维全场变形技术概述面向复杂机械和新型材料运行工况下或现场使用单位简介研究生招生XTDICXTDVCXTRTXTMicroXTDIC 3D控制箱数字散斑全场应变XTDP三维光学测量坐标变换XTDCAL工业近景摄影测量XTSD静态变形XTDA大型飞机风洞大视场高速运动物体动态变形和运动轨迹XTSOXTOMXTOM INSPECTOR三维扫描仪XTFLC板料热成形三维全场应变检测试验机XTSM板料和管材胀形成形试验的三维全场变形检测系统板料成形膜结构双轴双向拉伸试验机双轴四缸电液伺服静态、动态、疲劳试验机双向对称微拉伸试验机(用于光学和电子显微镜)TOMS-汽车模具三维光学快速检测系统专用系统核心技术:复杂工况三维全场动态变形检测技术关键技术产品应用领域系列产品概述三维全尺寸快速检测解决方案:大型复杂工件产品的反求和快速质量检测其他光学体式显微镜测量板料液压胀形试验的三维全场变形检测数据动画演示泡沫铝物体内部变形测量实验板料成形极限FLC快速测定(3D-DIC)飞机风洞模型三维全场应变检测(数字图像相关法)一种基于DIC技术识别焊缝材料参数的新方法高温三维全场应变测量(3000摄氏度以内)高速拉伸变形技术发展路线高速冲击振动模态分析实验---数字散斑应用圆棒试件疲劳实验汽车车桥的静态变形和数字散斑三维全场应变实验木材压缩和弯曲性能试验----全场应变分析型号和配置------XTDIC数字散斑应变测量分析一般测量步骤 XTDIC数字散斑系统计算步骤-----XTDIC数字散斑系统显示和编辑计算结果----XTDIC散斑系统输出功能------XTDIC数字散斑系统大幅面三维全场应变测量视频----XTDIC三维数字散斑动态应变测量分析系统沙土全场变形实验-相似材料钛合金试件压缩变形三维数字散斑试验拉伸试验三维全场应变测量总体功能--XTDIC三维数字散斑动态应变测量分析系统主要功能---XTDIC三维数字散斑动态应变测量分析系统变形分析功能--XTDIC三维数字散斑动态应变测量分析分析曲线功能---XTDIC三维数字散斑动态应变测量报表功能---XTDIC三维数字散斑动态应变测量分析系统截线分析---XTDIC三维数字散斑动态应变测量分析系统等势线分析--XTDIC三维数字散斑动态应变测量分析XTDIC数字散斑系统与电子引申计比对试验XTDIC三维数字散斑动态应变测量分析系统三维全场应变测量分析重型卡车车架和车门全方位静态变形和全场应变检测发动机活塞缸体受力三维静态变形实验相似材料模型变形实验-标志点变形和全场变形两种方法复合材料节点试验---基于XTSD的三维静态变形测量大型结构件大变形三维摄影测量相似材料模型实验-光学三维变形测量变形分析应用大尺寸大变形静态测量某汽车覆盖件冲压全场应变检测步骤和流程汽车覆盖件(长到6米)板料冲压全场应变三维检测板料成形极限FLC试验板料剪切实验装置大型汽车模具制件的实际板料成形三维全场应变检测数字图像相关法(散斑应变)在板料力学性能测试中的应用板料成形网格应变测量实验快速使用说明---XTSM板料成形应变测量分析系统评估模式说明-----XTSM板料成形分析计算模式-XTSM板料成形网格应变分析系统三维点云处理---XTSM板料成形网格应变分析系统网格模式---XTSM板料成形网格应变分析系统XTSM板料成形应变测量分析系统板料成形网格变形分析楼房振动变形实验飞机风洞模型静态变形测量飞机结构件运动特性的动态视觉测量系统动态变形和运动轨迹汽车模具快速质量检测和比对分析路面构造三维扫描及三维坐标获取TOMS汽车模具摄影测量系统实现汽车模具实型数字化检测汽车模具三维光学系统应用于汽车覆盖件回弹的计算三维检测应用比对分析和质量检测焊接过程高温三维全场应变实时检测焊接失稳变形光学非接触三维检测的研究三维全场变形应变系统在焊接学科的研究和应用焊接过程三维全场应变检测实验采用XTSD静态变形系统的焊接过程三维变形检测实验采用XTOM面扫描系统进行焊接变形实验焊接变形试验--光学三维动态变形测量大尺寸无缝焊接管道三维测量和变形分析焊接变形和应变分析船用螺旋桨叶片检测大型飞机三维光学快速测量建模关键技术研究大型水轮机叶片、汽轮机叶片、船舶螺旋桨的快速检测手机零部件三维测量测量实例三维光学测量的应用领域逆向设计应用客车逆向设计快速建模案例轿车、客车、卡车、火车等车辆的组装后产品质量检测大型挖掘机铲斗模型的建模和测量测量实例 测量系统软件界面三维扫描测量实例 逆向和检测汽车模具检测案例 大型泡沫和铸件快速检测其他测量案例行业应用复杂工况三维全场动态变形 检测技术三维全场变形技术概述应变(strain)工业摄影测量光束平差(捆绑调整)自标定方法数字图像相关法(Digital Image Correlatiom,DIC)工业数字近景摄影测量与机器视觉的关系机器视觉(Machine Vision)工业数字近景摄影测量Photogrametry国内外DIC相关研究链接国内外三维检测Strain Measurement by Digital Image Correlation数字散斑全场应变分析工业近景摄影测量静态大尺寸大变形动态变形和运动轨迹三维扫描和建模板料成形网格变形分析焊接变形和应变分析比对分析和质量检测点云处理和三角化相机标定其他综述
飞机结构件运动特性的动态视觉测量系统

摘 要:为了准确获得飞机在飞行状态下的运动数据,本文基于近景摄影测量理论、立体视觉技术,提出并实现了一种针对机身结构件轨迹、姿态、位移、变形等多种运动特性的动态视觉测量方法。主要研究以下关键技术:基于工业近景摄影测量的多相机快速自标定方法;飞行状态下相机动态定位及消除抖动技术;刚性结构件的运动轨迹及姿态的快速求取;通过多相机(>=3)协作实现非编码标志点阵列的精确匹配。在模拟飞行环境下的实验结果表明,该系统的运动轨迹姿态测量精度可达0.01mm/0.25m,关键点位移变形测量精度可达0.01mm/0.25m。基本满足飞机测试行业的精度和可靠性测量标准。


关键词:相机自标定;相机动态定位;轨迹姿态求取;多相机匹配

An optical system for the dynamic measurement of the movement characteristics of aircraft structural parts

Abstract: In order to accurately obtain the movement data of the aircraft in flight, an optical and dynamic measurement method, which can acquire the trajectory, attitude, displacement, deformation and other kinds of movement data of aircraft structural parts, is proposed and implemented based on the theory of close-range photogrammetry and stereo vision technology. The main contents include: Multi-camera self-calibration technique based on close-range photogrammetry; Camera dynamic positioning and jitter eliminating in flight technology; Rapid acquisition technique for the trajectory and attitude of rigid structure; Multi-camera (>=3) collaboration to achieve the matching of non-coding landmarks array. The simulation results show that the trajectory and attitude measurement accuracy of the system can be up to 0.01mm/0.25m, the key point displacement and deformation measurement accuracy is 0.01mm/0.25m. It suggests that the system have met the standards of aircraft testing industry measurement accuracy and reliability.
Key words: Camera self-calibration; Camera dynamic positioning; Trajectory and attitude acquisition; Multi-camera matching


大型飞机机翼空中三维全场变形检测数据

1 引言在现代飞机性能测试中,飞机及其结构件的运动分析绝大多数都是基于理论模拟或者风洞实验来进行的。然而,在实际飞行中,飞机的变形和应变情况复杂多变,尤其是机翼的起伏变形、舱门的开闭轨迹、起落架的伸展姿态等,这些直接影响飞机在空中的安全性以及空气动力性能。因此,通过快速、高精度的在线测量方法,获取飞机飞行过程中的变形分布情况,对提高飞机可靠性和缩短飞机的研发测试周期具有重大意义。


视频测量模型变形VMD[1],即在模型上粘贴标志点,采用一个或多个相机同时拍摄模型表面标志点的变形视频图像,采用摄影测量技术和立体视觉技术,计算出每帧中标志点的三维坐标,从而获得每个标志点在受载时的位移和变形。从上世纪八十年代开始,美国NASA的风洞试验室就开始研究该技术,二十多年来一直进行改进和完善,并逐步应用于各种低速、高速、超高速风洞模型的变形测量和姿态测量[2-8]。德国亚琛大学的Ballmann等在欧洲跨音速风洞对柔性机翼模型进行了高雷诺系数下空气结构动力学测试,成功获得了机翼振动时的位移分布[9]。近几年,随着相机工业的快速发展以及近景摄影测量理论的完善,该方法在国外已经成功应用在实际的飞行测试中,如荷兰的NLR国家航空实验室在2008年利用数字图像相关技术成功的实现了空中客车A380在飞行过程中机翼的变形测量[10]。而国内在这方面的应用还处于起步阶段,本课题组曾在近期与中国空气动力研究与发展中心合作,对大型飞机风洞试验的三维视频动态变形测量方法进行了研究和实验[11,12]。


本系统的开发涉及到以下关键技术:首先,相机标定是确定其内参数的过程,其精度直接影响到最终的测量结果。本文使用一种基于近景摄影测量理论的柔性自标定方法[13],该方法不要求高精度的标定板,只需在刚性标定板上任意的放置多个标志点就可准确地标定出相机的内外参数。其次,在飞行状态下,机载相机的抖动需要予以消除或补偿。本文使用了一种动态定位相机的方法来消除相机的抖动。再次,针对飞机运动轨迹和姿态的测量,王习文、赵立荣[14,15]等提出一系列基于经纬仪测量的方法,该类方法精度较差,采集速度有限制。本文基于单像空间后方交会理论,提出一种动态定位运动目标的方法,该方法能快速并准确地获得刚体的运动轨迹和姿态。最后,在基于标志点检测的三维测量中,常用的双目立体视觉仅适用在以编码标志点为图像匹配基础的情况下或者采用稀疏非编码标志点排布的条件下。而在飞机结构件位移、变形测量中,常常需要对目标区域进行密集的点阵测量,仅使用外极线约束进行标志点匹配的方法出错率很高,已经无法满足需要。本文在普通双目测量方法的基础上,使用多个相机(>=3)进行标志点匹配。由于约束条件的增多,匹配的成功率和精度得到了大大的提升[16]。


图 10 动态测量系统Fig.10 Dynamic Measurement System
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