CN107589069B - 一种物体碰撞恢复系数的非接触式测量方法 - Google Patents

Abstract

本发明涉及一种物体碰撞恢复系数的非接触式测量方法，包括以下步骤：1)构建高速相机摄影测量网络，包括高速相机的布设、照明光源的布设、高速相机参数的标定、平面标志的安放以及控制点测量；2)同步获取在碰撞试验中待测物体的实时序列影像；3)采用椭圆识别与定位方法确定目标点的初始影像坐标，同时通过跟踪匹配获取目标点的序列影像坐标；4)基于标定后的高速相机参数和控制点坐标，采用基于序列影像的整体光束法平差获取目标点的序列三维空间坐标；5)根据目标点的序列三维空间坐标获取待测物体在碰撞试验中的位移数据，并计算获取待测物体的碰撞恢复系数。与现有技术相比，本发明具有非接触、高频率、三维精确测量等优点。

Description

一种物体碰撞恢复系数的非接触式测量方法

技术领域

本发明涉及材料性能领域，尤其是涉及一种物体碰撞恢复系数的非接触式测量方法。

背景技术

碰撞恢复系数是表示碰撞前后物块能量的耗散程度，可被定义为碰撞前后速度或动能与碰撞之前的速度或动能的比值。碰撞过程是材料测试领域最难精确测量的对象之一，其过程往往需要达到微秒级的时间分辨率。由于物块在整个下落碰撞过程中只经历几个毫秒，因此需要把毫秒级的运动过程分解到微秒级别甚至更小的时间单位才能达到精确测量的目的。在传统的材料工程实验中，诸如位移计、加速度计、激光测距仪等传统传感器根本无法对该种碰撞型实验进行测量，而普通的相机帧频又难以满足对碰撞物块运动过程的细微测量。因此对于碰撞型实验，使用非接触式高速视频测量技术是十分必要的。

发明内容

本发明的目的就是为了克服上述现有技术存在的缺陷而提供一种非接触、精确测量的物体碰撞恢复系数的非接触式测量方法。

本发明的目的可以通过以下技术方案来实现：

一种物体碰撞恢复系数的非接触式测量方法，包括以下步骤：

1)构建高速相机摄影测量网络，包括高速相机的布设、照明光源的布设、高速相机参数的标定、平面标志的安放以及控制点测量；

2)对高速相机进行同步控制，获取在碰撞试验中待测物体的实时序列影像；

3)采用椭圆识别与定位方法确定目标点的初始影像坐标，同时通过跟踪匹配获取目标点的序列影像坐标；

4)基于标定后的高速相机参数和控制点坐标，采用基于序列影像的整体光束法平差获取目标点的序列三维空间坐标；

5)根据目标点的序列三维空间坐标获取待测物体在碰撞试验中的位移数据，并计算获取待测物体的碰撞恢复系数。

所述的步骤1)中，高速相机的布设采用两台高速相机交向摄影的方式，其交向角为60-90度，所述的两台高速相机均配设20mm的定焦镜头。

所述的步骤1)中，高速相机参数的标定采用张正友相机标定法获取高速相机的内方位元素和光学畸变参数，所述的内方位元素包括像距和像主点坐标，所述的光学畸变参数包括镜头径向畸变和切向畸变。

所述的步骤3)中，所述的跟踪匹配首先采用最大归一化相关系数在序列影像搜索区域中获取整像素级的粗略点位，其次采用最小二乘法匹配法获取目标亚像素级的精确点位。

所述的步骤4)中，采用基于序列影像的光束法平差将目标点的序列影像坐标和高速相机参数作为一个光束进行整体平差。

所述的步骤5)中，待测物体的碰撞恢复系数的计算式为：

其中，H₁为初始高度，H₂为第一次反弹高度。

所述的高速相机影像分辨率为1280×1024像素，满幅帧频为500帧/秒。

与现有技术相比，本发明具有以下优点：

本发明提出了一种物体碰撞恢复系数的非接触式测量方法。该种测量方法解决了材料碰撞试验中形变参数难于测量甚至不能测量的难题，包括以下步骤：(1)由两台高速相机构建的立体摄影测量网络对动态目标进行全过程记录；(2)通过目标点高精度识别定位、目标跟踪匹配以及全影像光束法平差进行序列影像的三维重建；(3)利用目标点的序列三维空间坐标解算出物体在整个运动过程中的实时位移，并进一步解算出碰撞恢复系数，本发明能够以非接触的方式精确地获取物体碰撞恢复系数。

附图说明

图1为本发明的方法流程图。

图2为交向摄影测量网络。

图3为序列影像跟踪匹配流程图。

图4为目标点在单张影像轨迹和合并在一张影像内的示意图。

图5为待测物块碰撞结构图。

图6为目标点分布图，其中，图(6a)为大物块和中物块的目标点分布图，图(6b)为小物块的目标点分布图。

图7为实验场景示意图。

图8为橡胶大物块X方向时程位移图。

图9为橡胶大物块Y方向时程位移图。

图10为橡胶大物块Z方向时程位移图。

具体实施方式

下面结合附图和具体实施例对本发明进行详细说明。

实施例

一、实验技术方案

本发明采用两台高速相机以交向摄影的方式记录整个实验过程，首先在采集的序列影像中通过椭圆圆心提取方法获取目标点位坐标，然后利用由粗到细的匹配策略实现多目标跟踪匹配，最后将这些同名目标的序列影像坐标纳入到同一共线方程中进行全影像整体光束法平差，进而高精度地获取目标点的序列三维空间坐标。此外，以目标点的三维坐标为基础数据，可推算出运动物体的位移和碰撞恢复系数。其方法流程图如图1所示。

二、高速相机测量网络构建

如图2所示，两台高速相机采用交向摄影方式来获取更高的影像重叠度，以此达到更高的测量精度。为了保证测量精度，其联测相机的交向角一般设定为60°至90°之间。相机摆放位置可以根据实验现场进行微调，直至调整到所拍影像正好包含整个模型即可。两台高速相机皆配置20mm的定焦镜头以增大视场范围，并且在实验之前通过张正友相机检校方法来获取高速相机的像距、像主点坐标等内方位元素以及镜头径向畸变、切向畸变等光学畸变参数。

三、序列影像三维重建

1、目标识别与跟踪匹配

人工标志作为目标观测点可以有效提高视频测量的精度和目标跟踪速度。在一般平面标志中，圆形标志在目标跟踪中体现出良好的鲁棒性，继而成为最常用的人工标志。在获取的二维序列影像中，可在初始时刻的影像上进行椭圆圆心提取，以此确定目标的初始点位，其操作步骤如下：(1)目标影像灰度增强以及图像二值化；(2)圆形标志亚像素级边缘提取；(3)最小二乘椭圆拟合确定最终精确点位。此外，通过人工点位配对可确定左右影像目标点的同名关系。

目标点跟踪匹配是为了获得同名目标点在时序中的二维影像坐标。由于本次实验结果需要高精度的亚像素级匹配结果，因此本发明使用由粗到精的匹配策略。粗匹配是利用最大归一化相关系数(Normalized Cross Correlation，NCC)在序列影像搜索区域获取整像素级粗略点位，精匹配则通过最小二乘匹配方法(Least-square Matching，LSM)来确定亚像素级精确点位。其中最小二乘匹配方法以相关系数最大为目标并将影像变形视为仿射变换，利用窗口内的灰度信息和位置信息进行最小二乘迭代平差处理，从而可达到1/10甚至1/100像素的匹配精度，其目标函数方程如公式(1)。在前述的目标识别中，已经确定了初始影像中目标点的位置，因此将初始帧的目标影像作为匹配模板，后续的各帧影像应与该基准影像进行跟踪匹配，跟踪匹配计算流程如图3所示。

g₀(x,y)+n₀(x,y)＝h₀+h₁g_i(a₀+a₁x+a₂y,b₀+b₁x+b₂y)+n_i(x,y) (1)

其中，g₀(x,y)表示初始帧目标影像灰度分布，g_i(x,y)表示后续帧目标影像灰度分布，n₀(x,y)与n_i(x,y)分别表示g₀与g_i中存在的随机噪声，h₀与h₁表示影像线性辐射畸变参数，(a₀,a₁,a₂,b₀,b₁,b₂)表示影像几何畸变参数。

2、基于全影像的光束法平差

目标点三维空间坐标的精度将直接决定了对测量物体进行运动分析的精度，因此在获取目标点的影像坐标后，需要采用最合适、精确的方法计算目标点的三维空间坐标。本发明采用的基于序列影像的光束法平差将目标点的影像坐标和相机参数作为一个光束进行整体平差，获取的结果最为精确。光束法平差的基本数学模型是共线条件方程，如公式(2)所示。

其中，(X_p,Y_p,Z_p)表示目标点物方坐标，(x_p,y_p)表示目标点像平面坐标，(X₀,Y₀,Z₀)表示相机的外方位线要素，(a_i,b_i,c_i)是由三个外方角元素

组成的旋转矩阵元素，(x₀,y₀)表示相机内方位元素中的像主点坐标，(Δx,Δy)表示相机内方位元素中的镜头畸变参数，包括切向畸变和径向畸变，f表示相机内方位元素中的像距。而相机的内方位元素已通过高精度的相机标定获取。

一般说来，控制点应均匀地分布在待测物体的三维空间中，且需用全站仪测量这些控制点的三维坐标。在光束法平差方法中，可以把控制点坐标视为真值，目标点的三维空间坐标和相机的外方位参数视为未知值，联合求解目标点的物方空间坐标和相机的外方位参数。因此，线性化的观测方程可以写为：

V＝At+BX-L (3)

其中，V是由影像像点列出的误差方程式组；t为由影像外方位元素组成的列矩阵，A为矩阵t的参数矩阵；X为模型中全部待定点坐标改正数组成的列矩阵，B为矩阵X的参数矩阵；L为误差方程式的常数项。

在采集序列影像时，高速相机和控制点在整个测量过程中是保持静止不动的，所以每个相机获取的影像序列中跟踪点的运动轨迹可以看成是在同一张像片上的运动过程，或者认为是影像序列中跟踪点在同一张像片上不同的目标点。如图4，可根据黑色目标点在每帧影像的像平面坐标位置，认为是一张影像上四个不同的目标点。因此在已知所有同名像点坐标和相机内方位标定参数后，使用前述的误差方程联合平差解算相机的外方位元素和目标点的序列三维空间坐标。

四、碰撞实验参数解算

物***移和碰撞恢复系数是描述碰撞过程中重要的响应参数，通过多个运动参数的组合分析，可以很直观、详细、准确地获取运动物体的动态响应过程。目标点的位移是通过高速相机测量获取的影像序列中目标点的三维空间坐标进行解算，而碰撞恢复系数则根据求得的位移进行解算。

1、位移参数

目标点位移是指该点在序列影像某一帧图像中的空间位置与该点初始位置的距离差。一般情况下，将目标点的初始位置的位移值定义为0mm，则该目标点在第n帧图像中的X，Y和Z的位移值计算公式如下：

其中，

和

分别表示目标点在X，Y和Z方向上时刻n的位移值；X₁，Y₁和Z₁分别表示目标点在X，Y和Z方向初始时刻的坐标值；X_n，Y_n和Z_n分别表示目标点在X，Y和Z方向时刻n的坐标值。

2、碰撞恢复系数

碰撞恢复系数是表征碰撞中能量损失的重要参数。在物块垂直下落过程中，不考虑其横向位移，如图5所示,当球体由高度为H₁处以速度V₁撞击在碰撞面上；并以速度V₂，回弹至最高点H₂时,此时碰撞恢复系数e为:

由于物块的加速度都为重力加速度，因此碰撞恢复系数e可转化为：

在实验中，下落的物块和下面的反弹面的材料是相同的，自由下落的物块为橡胶、有机玻璃、石块，物块尺寸有三种：10*10*10cm(大块)，7*7*7cm(中块)，4*4*4cm(小块)。物块上的目标点分布及编号如图6所示，图(6a)为大物块和中物块的目标点分布图，图(6b)为小物块的目标点分布图。

物块碰撞测量实验采用的主要设备是两台采集频率为500帧/秒的高速相机，另外还配置包括同步控制器、高速采集卡、高速存储卡等硬件设备。在实验过程中，通过一台笔记本电脑(总控主机)发射同步拍摄信号，两台高速相机在同步控制器的控制下同时开始拍摄像片，本次实验高速相机测量***实际布设图如图7所示。根据光束法平差的需要，控制点布置在实验支架及其周边，如实验平台上的P1～P8点即为控制点标志。

以橡胶材料数据为例，图8-10为橡胶大物块从29cm高度下落过程中在各方向的时程位移图，其中Z方向垂直向上。可知从下落到第一次反弹最高点的过程中，物块上各目标点没有发生明显的相对位移，其目标点位的垂直方向最大位移约为29cm，且回弹高度约为5cm。在这个过程中五个目标点位的平均横向位移约为3mm，故可认为该物块始终是在垂直方向上运动。因此可获得在整个下落过程中，H₂为0.05098m，H₁为0.29246m，根据公式(6)可获得该工况下物块的碰撞恢复系数为0.4175。

本发明运用高速相机对物块下落的过程进行拍摄，从而能清楚的观察到物块在垂直下落中的空间变化，通过对影像序列的解析,可得出物块任意时刻的位移，并根据位移可以解算出碰撞恢复系数。推而广之，根据本发明介绍的方法，可以应用于短时间触发的测试性实验，比如冲击、***等实验中位移量估算以及和位移相关的参数求解，通过高速视频测量可以更加详细和深刻地了解物体运动和作用的方式和规律，能够更轻松地探究其结构机理。

Claims (4)

1.一种物体碰撞恢复系数的非接触式测量方法，其特征在于，包括以下步骤：

1)构建高速相机摄影测量网络，包括高速相机的布设、照明光源的布设、高速相机参数的标定、平面标志的安放以及控制点测量；

2)对高速相机进行同步控制，获取在碰撞试验中待测物体的实时序列影像；

3)采用椭圆识别与定位方法确定目标点的初始影像坐标，同时通过跟踪匹配获取目标点的序列影像坐标，所述的跟踪匹配首先采用最大归一化相关系数在序列影像搜索区域中获取整像素级的粗略点位，其次采用最小二乘法匹配法获取目标亚像素级的精确点位；

4)基于标定后的高速相机参数和控制点坐标，采用基于序列影像的整体光束法平差获取目标点的序列三维空间坐标，采用基于序列影像的光束法平差将目标点的序列影像坐标和高速相机参数作为一个光束进行整体平差；

5)根据目标点的序列三维空间坐标获取待测物体在碰撞试验中的位移数据，并计算获取待测物体的碰撞恢复系数，待测物体的碰撞恢复系数的计算式为：

其中，H₁为初始高度，H₂为第一次反弹高度。

2.根据权利要求1所述的一种物体碰撞恢复系数的非接触式测量方法，其特征在于，所述的步骤1)中，高速相机的布设采用两台高速相机交向摄影的方式，其交向角为60-90度，所述的两台高速相机均配设20mm的定焦镜头。

3.根据权利要求1所述的一种物体碰撞恢复系数的非接触式测量方法，其特征在于，所述的步骤1)中，高速相机参数的标定采用张正友相机标定法获取高速相机的内方位元素和光学畸变参数，所述的内方位元素包括像距和像主点坐标，所述的光学畸变参数包括镜头径向畸变和切向畸变。

4.根据权利要求1所述的一种物体碰撞恢复系数的非接触式测量方法，其特征在于，所述的高速相机影像分辨率为1280×1024像素，满幅帧频为500帧/秒。

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