ТЕХНОЛОГИЯ СУДОСТРОЕНИЯ И МАШИНОСТРОЕНИЯ
СУДОСТРОЕНИЕ 3'ÜOOO
ширить область компьютерного моделирования параметров вибраций судовых конструкций. При серийном строительстве судов появляется возможность коррекции компьютерной модели по результатам ходовых испытаний. В этих условиях даже сравнительно простая компьютерная модель может оказаться весьма эффективной.
Проблема вибрационных условий обитаемости на транспортных судах может быть решена лишь на основе комплексного применения различных средств и методов борьбы с повышенной вибрацией.
Литература
1. Александров В Л. Борьба с ходовой вибрацией в процессе постройки танкера//Су-достроение. 1993. № 5-6.
2. Палий О. М„ Поляков 8. И., Шавров Ю. И. Пути улучшения вибрационных условий обитаемости на транспортных судах//Судостроение. 1987. №2.
3. Постное 8. А., Хархурим И. Я. Метод конечных элементов в расчетах судовых конструкций Л.: Судостроение, 1974.
4. Чувиковский В. С. Численные методы в строительной механике корабля. Л.: Судостроение, 1976.
5. Постное В. А., Калинин В. С., Ростовцев Д. М. Вибрация корабля. Л.: Судостроение, 1983.
6. Александров В. Л. Влияние технологических факторов на вибрацию конструкций кор-пуса//Сб. трудов НТО им. академика
А. Н. Крылова. 1993. №23.
7. Александров 8. Л. Конструктивно-технологические и организационные проблемы повышения конкурентоспособности танкеров отечественной постройки на внешнем рынке. Науч. докл. на соиск. ученой степ. канд. техн. наук. СПб., 1994.
8. Александров 8. Л., Метлах А. П., Поляков В. И. Опыт борьбы с вибрацией в обитаемых помещениях на головном танкере пр. 15966 «Пулково»//Сб. трудов НТО им. академика А. Н. Крылова. 1995. № 24.
9. Александров В. Л., Матлох А. П., Поляков В. И. Приближенная оценка значения основной частоты надстройки танкера в процессе его постройки//Сб. трудов НТО им. академика А. Н. Крылова. 1993. № 23.
10. Поляков В. И., ^елов И. М., Бояновский В. С. Расчетное прогнозирование уровней вибрации надстроек транспортных судов//Судостроение. 1986. № 5.
МЕТОД ОПРЕДЕЛЕНИЯ ДВУМЕРНЫХ КООРДИНАТ ТОЧЕК СТЕРЕОПАР ПРИ СТЕРЕОФОТОГРАММЕТРИЧЕСКОМ КОНТРОЛЕ ФОРМЫ СУДОВЫХ КОНСТРУКЦИЙ
В. В. Макаров, докт. техн. наук, Д. В. Мансуров,
канд. техн. наук, Ф.В. Черепенин, канд. техн. наук (СЕВМАШВТУЗ), О. С. Куклин, докт. техн. наук
(ГНЦ ЦНИИТС) УДК 681.518.3.087:629.5
Метод измерения пространственных координат по стереосним-кам известен давно [ 1 ], но широкое применение его в промышленности, в частности судостроительной, было затруднено из-за трудоемкости обработки фотоснимков на ручных или полуавтоматических стереокомпараторах. Создание промышленных цифровых видеокамер позволило автоматизировать процесс обработки стереоснимков, благодаря чему появились видеограмметрические системы таких фирм, как Leica, Geodetic, Rolleymetric. Однако эти системы адаптированы только к условиям западного производства и имеют высокую стоимость.
В то же время возможно создание для отечественной промышленности не уступающей по точности зарубежным аналогам стереофото-грамметрической информационно-измерительной системы на основе менее дорогостоящих видеокамер.
Определение формы сложных поверхностей методом видеограм-метрии сводится к решению следующих основных задач: идентификация реперных точек по видеоснимкам, определение двумерных координат точек, калибровка сис-
двумерных координат реперных точек, расчет которых и рассматривается в данной работе
Информационно-измерительная система создана на основе длиннофокусных видеокамер на матрицах с разрешением 758 х 586 и платы сопряжения с ПЭВМ, разработанной НИИ телевидения Санкт-Петербурга.
Для разработки метода измерения двумерных координат точек использовалось калибровочное устройство (рис. 1).
темы на основе полученных данных, ориентация снимков по отношению к фокальной плоскости, расчет трехмерных координат реальных точек контролируемой поверхности, восстановление поверхности по репер-ным точкам, сопоставление физической модели с математической и определение расхождения между требуемой и реальной формой измеряемого объекта.
Выходной документ стереофо-тограмметрической информационно-измерительной системы представляет собой перечень отклонений геометрии объекта от требуемого стандарта. Среднеквадратические погрешности измерения пространственных координат точек объекта 2, X и У определяются следующими уравнениями:
аг2 = Щ/Ы)2 У2 + ио/В!2)2 У4 + (о2/П2 У2, ох2 = (хувп2 У2 + (Хсув^)2 У4 + (0Х/П2 У2, о/ = (ув)2У2+(увп2У2,
где В — базис съемки; f — фокусное расстояние объектива.
Точность измерения системы зависит от точности определения
Рис 1. Калибровочное устройство
Поскольку интенсивность реперных точек значительно отличается от общего фона снимка, то их идентификация по видеоснимкам не представляет особого труда. Определение двумерных координат точек является более сложной задачей из-за нестабильности видеокамер (разброс по интенсивностям составляет примерно 5%); нестабильности интенсивности фона, зависящей, в первую очередь, от освещенности (искусственной и естественной); разности условий получения видеоснимков ввиду отсутствия у используемых видеокамер затвора с выдержкой до 1 с.
При наиболее жестких условиях измерения (дальность свыше 10 м,
:УДОСТРОЕНИЕ 3'2000
ТЕХНОЛОГИЯ СУДОСТРОЕНИЯ И МАШИНОСТРОЕНИЯ
Погрешности измерений координат точек снимка
Номер точки Охх 10"3 аух8 10"3
1 0,0092/0,00362 0,132/0,00375
2 0,00987/0,00517 0,01130/0,00510
3 0,01244/0,0052 0,01246/0,00540
4 0,01291/0,0057 0,01295/0,00550
5 0,01384/0,00633 0,01374/0,00628
6 0,01517/0,0071 0,01514/0,0075
Среднеквадратичная оценка 0,122х 10"4/0,52х Ю"4 0,105 х 10"3/0,45 х 10"4
Примечание. В числителе приведены значения оценки точек без обработки, в знаменателе — с обработкой.
расстояние между видеокамерами 300 мм, фокусное расстояние объективов 1 00 мм) и точности определения двух координат до 0,001 мм получаем ошибку порядка 5 мм; при точности до 0,0001 мм ошибка снижается на порядок и составляет 0,5 мм. Кроме этого, использование видеокамер с фокусным расстоянием 20—50 мм (обычно в измерительных системах применяются именно такие объективы) уменьшает ошибку до 0,1 мм при той же дальности 10 м. Следовательно, для повышения точности необходимо как можно точнее определять двумерные координаты центров измеряемых точек.
В нашем случае координаты точек определялись в два этапа. На первом этапе по критерию отбора, равному 0,75 В , определялся центр точки в нулевом приближении. Затем формировался прямоугольник с центром нулевого приближения. Размеры прямоугольника на 3 пиксела больше, чем диаметр точки. На втором этапе в заданном прямоугольнике рассчитывались точные координаты точки: Ус = Мо)/Мо0; Х^- = М10/М00 (где М01, М)0 — моменты первого порядка, М00 — момент нулевого порядка). Эти моменты определяются из известного для моментов (а+ (З)-го порядка выражения
Мар = ЯхауР B(x,y)dxdy,
(11
где а, Р =0, 1, ..., В(х, у) — функция яркости.
Интеграл в формуле (1) вычислялся методом Гаусса. Для получения точности порядка 0,0001 мм прежде всего требуется полная идентичность снимков. Попытки достичь этого при помощи фильтров различного типа (низкочастотных, высокочастотных, медианных) [2] не дали положитель-
I = 1п/.„ = In/'„ + 1пг„ .
У ЛУ ЛУ
(2)
т=1чу]+р[1пгху].
Использование весовой функции \у(п) для нелинейной обработки спектральных составляющих позволит увеличить контрастность, а также подавление шумов и подчеркивание границ. В результате
/ = Н{Ф]} = Н{Фху w(n)] +
+ F[lnrxyw(n)]};
(3)
ного результата, хотя различие в координатах точек на снимках составляло десятки микрон. В связи с этим была использована гомоморфная фильтрация каждой реперной точки. Фильтрация данного типа используется для обработки речевых сигналов, голографических снимков и тому подобных объектов [3, 4].
По нашим данным, ранее гомоморфная фильтрация для повышения точности измерения двумерных координат не применялась. Сущность данного метода состоит в том, что яркость изображения рассматривается как произведение функций освещенности и отражательной способности. Функция освещенности описывает освещенность спектра в различных точках, и ее можно считать независимой от предметов, расположенных в пределах снимаемого пространства, так называемой сцены. Функция отражательной способности характеризует детали сцены и может считаться независимой от освещенности. Таким образом, изображение может быть представлено как двумерный пространственный сигнал: /ху = ; гху.
Не вдаваясь в детали описания коэффициентов | , гху [5], можно отметить, что для уменьшения влияния фона и разброса интенсивно-стей требуется раздельное определение переменных / гху для каждой измеряемой точки путем логарифмирования:
Дальнейшая обработка заключается в использовании обратного преобразования Фурье (ОПФ) с учетом уравнения (3)
Ф] - F['xy w(n)] + F[lnrxy w(n)].
В качестве весовой функции использовалось усеченное гауссов-ское окно [8].
Восстановление обработанного изображения описывается как /в = ехр(/).
В общем виде блок-схема гомоморфной обработки следующая:
ехо
На рис. 2 приведены кривые распределения интенсивности в сечении центра точки без обработки и с обработкой. Как видим, гомоморфная обработка позволяет выровнять распределение интенсивностей.
300 250 200 ISO 100 50 0
J Г Л
\
*
Поскольку функция освещенности имеет низкочастотный характер, а функция отражательной способности — высокочастотный, то для решения поставленной задачи целесообразно применить преобразование Фурье (ПФ) [6, 7]. Тогда уравнение (2) будет иметь вид
Рис. 2. Распределение интенсивностей по сечению точки:
♦ ♦ « « — исходная; ■ИЧ — обработанная
Влияние гомоморфной обработки проверялось на четырех снимках с вычислением средней квадратичной оценки <?х, ау для каждой точки. Результаты проверки приведены в таблице. Коэффициент 8 • 1 0_3 связан с размерами матрицы, используемой в видеокамерах. Как видим, гомоморфная обработка изображений существенно умен
Для дальнейшего прочтения статьи необходимо приобрести полный текст. Статьи высылаются в формате PDF на указанную при оплате почту. Время доставки составляет менее 10 минут. Стоимость одной статьи — 150 рублей.