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申请/专利权人：四川大学

摘要：本发明依据逆哈特曼波前检测原理，提出了一种基于PMD波前检测的三维流场流动显示方法。该方法利用11台测量相机与4台显示器构成PMD波前检测系统，在显示器上显示正交条纹图案作为结构光光源，流场扰动的存在将导致相机采集到的条纹图案产生畸变，通过基于空间载波正交条纹相位提取算法求解得到相位信息，进而得到显示器坐标，再结合相机和系统标定参数即可实现对三维流场密度分布的高精度高分辨测量。同时，利用4台监控相机构成基于双目立体视觉的监控系统，对显示器的姿态进行实时监测，并对系统标定参数进行调整。因此该方法不仅具有装置简单、检测成本低、精度高和分辨率高的优点，而且在检测过程中对系统振动的影响具有较好的鲁棒性。

主权项：1.一种基于PMD波前检测的三维流场流动显示方法，其特征在于：测量装置包括15台相机、4台显示器、被测流场、检测系统支架、光学平台和一台用于控制和处理数据的计算机；该方法利用其中11台测量相机与4台显示器构成PMD波前检测系统，在显示器上显示正交条纹图案作为结构光光源，11台测量相机同步采集经被测流场出射的正交条纹图案，再通过基于空间载波正交条纹相位提取算法求解得到相位信息，进而得到显示器坐标，再结合相机和系统标定参数完成对被测流场密度分布的测量；同时，另外利用4台监控相机构成基于双目立体视觉的监控系统，对显示器的姿态进行实时监测；具体步骤如下：步骤一：相机和系统的标定将显示器作为平面标定靶，显示上显示的正交条纹图案作为特征图案，通过改变标定靶的姿态，利用立体视觉相机标定方法对所有具有相邻关系的相机两两同时进行标定；在对其中任意两个相邻相机进行标定过程中均拍摄25个不同姿态的图像，利用针孔相机模型和镜头畸变模型来求解相机的内部参数、外部参数和畸变系数，并利用光束法平差对求解得到的参数以及控制点的世界坐标进行优化；完成优化后，选取其中一个相机坐标系作为世界坐标系，利用相邻两相机间的外部参数来获得其它所有相机坐标系与世界坐标系的位姿关系；将所有显示器固定在检测系统支架的显示器固定框架上，并利用双目立体视觉确定显示器的姿态，进而完成相机和系统的标定；同时，其中4台监控相机在测量过程中对显示器的姿态进行实时监测，从而对系统标定参数进行调整；步骤二：光线偏折角的获取显示器上显示的正交条纹图案，在被测流场流动的情况下，所有相机同步进行采集正交条纹图像，利用基于空间载波正交条纹相位提取算法求解得到相位信息，再结合系统标定参数得到显示器坐标Cxs,ys,zs；利用相机和系统标定参数建立光线追迹模型来获得光线经被测流场的出射点坐标Mxm,ym,zm；则出射光线的单位向量为： 由相机和系统标定参数得入射光线的单位向量为： 式中Ri为第i个测量相机的外部参数，为入射光线在第i个测量相机上对应像点的归一化去畸变图像坐标；由此计算得到光线的偏折角εεx,εy,εz： 步骤三：三维流场密度的计算光线的偏折角是密度梯度对路径s的积分，所以第i个测量相机的任意光线路径偏折后的模型为： 式中，K为GladstoneDale常数；n0为被测流场周围空气折射率，在测量过程中为定值；ρ为被测流场密度；μ∈x,y,z；εμ为第i个测量相机上m,n处像素对应光线在μ方向的偏折角；再将步骤三中的第一个公式离散矩阵化可得： 式中，矩阵A为空间有限差分矩阵D和层析投影矩阵T的乘积；被测流场密度的三维分布由最小化目标函数获得： 其中，为正则化项，Δ为离散拉普拉斯算子，λ为正则化参数；采用共轭梯度CG-ConjugateGradients算法可最优化该目标函数，进而获得三维流场密度的分布。

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百度查询： 四川大学 一种基于PMD波前检测的三维流场流动显示方法