基于双目立体视觉的结构模态参数识别系统

摘要

本发明公开了一种基于双目立体视觉识别结构模态参数的系统。其包括：搭建双目立体视觉系统，标定获取两个摄像单元的内外参数，进行三维立体校正；对被测结构表面建立易识别的关键点；加载冲击力让被测结构自由运动，获取同步的图像序列文件，依次对每一帧图像识别所有关键点的三维坐标，最终得到整个测试时间内所有关键点的三维运动数据；通过所有关键点的三维运动数据使用特征系统实现算法进行模态识别，获得被测结构的模态参数，输出结果。与传统技术相比，本发明能够非接触地或对被测结构施加较小影响地测量被测结构的模态参数，其成本低、速度快、精度高，尤其适合不方便布置传感器的大型质轻结构的模态参数测量。

主权项

一种使用基于双目立体视觉的结构模态参数识别系统进行模态测量的方法，所述基于双目立体视觉的结构模态参数识别系统包括摄像装置、数据采集和处理装置；所述摄像装置包括两个摄像单元和一个触发信号发生装置，所述两个摄像单元基本以平行方式设置，左右相隔一定距离，固定在支撑单元上；两个摄像单元能够在所述触发信号发生装置的同步下对被测结构进行同步拍摄，从而生成同步图像序列文件；所述数据采集和处理装置能够从所述摄像装置获得所述同步图像序列文件，并进行处理，获得所述被测结构的结构模态参数；其特征在于，所述方法包括如下步骤：步骤一：对两个摄像单元进行标定，获得两个摄像单元各自的内参数和它们之间的外参数；通过三维立体校正，获得图像的消除畸变的行对齐映射和重投影矩阵；步骤二：建立被测结构表面的关键点，加载冲击载荷让被测结构自由运动，同时使用标定完的双摄像单元摄像被测结构受冲击载荷后的自由运动，获得同步图像序列文件；步骤三：处理摄像单元的同步图像序列文件，获得测试时间内，关键点的三维运动数据；步骤四：通过所有关键点的三维运动数据，以特征系统实现算法识别被测结构的模态；步骤五：根据识别结果，图形化显示各阶模态的无阻尼频率、阻尼比、阵型、模态置信度(MAC)和模态相位共线性(MPC)；所述步骤一中，记Q为某点在摄像单元坐标系中的三维坐标；为它在此摄像单元上的以齐次坐标表示的理想成像位置，x_p和y_p是图像上的水平方向x坐标和竖直方向y坐标，其中水平方向以向右为正，竖直方向以向上为正；为考虑成畸变后真实的位置，x_d和y_d是图像上的x坐标和y坐标；M为内参数矩阵，f_x，f_y，c_x，c_y为摄像单元的x向焦距、y向焦距和光轴中心坐标；F为畸变向量；T，R为右摄像单元相对左摄像单元的平移向量和旋转向量；s是一个尺度比例：$Q=\left[\begin{array}{c}X\\ Y\\ Z\end{array}\right],{\tilde{x}}_p=\left[\begin{array}{c}{x}_p\\ y_p\\ 1\end{array}\right],{\tilde{x}}_d=\left[\begin{array}{c}{x}_d\\ y_d\end{array}\right],M=\left[\begin{array}{ccc}{f}_x& 0& c_x\\ 0& f_y& c_y\\ 0& 0& 1\end{array}\right]$F＝[k₁ k₂ p₁ p₂ k₃]T＝[t_x t_y t_z]^TR＝[R₁ R₂ R₃]这些参数间满足关系式：${\tilde{x}}_p=sMQ$$\left[\begin{array}{c}{x}_p\\ y_p\end{array}\right]=(1+k_1{r}^2+k_2{r}^4+k_3{r}^6)\left[\begin{array}{c}{x}_d\\ y_d\end{array}\right]+\left[\begin{array}{c}2p_1{x}_d{y}_d+p_2\left(r^2+2{x_d}^2\right)\\ 2p_2{x}_d{y}_d+p_1\left(r^2+2{y_d}^2\right)\end{array}\right]$通过标定获得内外参数：M_left，M_right，F_left，F_right，R，T。