SUSAN角点检测和匹配算法在高温变形测量中的应用

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1、航空学报ActaAeronauticaetAstronauticaSinicaMay252013Vol。34No．51064-1072ISSN1000—6893ON11-1929／Vhttp：Hhkxb．buaa．edu．C13hkxb@buaa．edu，cnSUSAN角点检测和匹配算法在高温变形测量中的应用于合龙1’2，苏恒强1’2，汪岩2，冯雪1’*1．清华大学航天航空学院，北京1000842．吉林农业大学信息技术学院，吉林长春130118摘要：高温变形测量是材料力学性能实验方法研究中的重点和热点之一。为了能够实现在高温环境下精确

2、地进行变形测量，将最小核值相似区(SUSAN)角点检测和光流跟踪匹配技术应用到位移和应变测量方面，设计了基于SUSAN角点特征的高温变形测量算法。该算法充分发挥了SUSAN角点特征的优点，具有测量精度高、抗干扰能力强等优点。在普通环境下，经过模拟散斑图数据的验证，利用该算法进行变形测量，误差在1％以内，精度高、稳定性好。通过高温力学实验发现，该算法能够适用于高温变形测量。本研究扩展了图像识别等技术在非接触测量技术中的应用。关键词：高温；应变测量；机器视觉；图像匹配；特征提取中图分类号：V4t6．4；034文献标识码：A文章编号：100

3、0—6893(2013)05—1064—09目前各种新型复合材料不断涌现，针对这些复合材料的研究也日益增多。在这些研究中，一些能够适应高温环境的耐热复合材料受到了极大的关注。针对这些材料的高温力学性能研究，是目前实验力学研究中的热点和重点之一。然而，目前针对高温材料热变形的研究还不成熟，研究成果较少。在高温环境下进行相关力学性能实验是了解这些材料高温力学性能的重要手段。材料的高温力学性能实验任务，主要就是在高温环境下对材料的热变形进行准确测量。其结果对于深入掌握材料的高温力学性能、热物理性能、抗热震性和耐烧蚀性能水平等都有重要的价值。

4、在力学实验中常用的变形测量方法主要分为接触式测量和非接触式测量两大类。由于高温环境下温度较高，环境比较恶劣，因此接触式测量方法很难应用于高温环境下，而此时非接触测量则具有相当大的优势。云纹干涉、电子散斑干涉、相干梯度敏感(CGS)方法和数字图像相关(DIC)等光学测量方法是一类应用广泛的非接触测量方法n’7]，具有非接触、高精度和高灵敏度等优点口。3]。国内外专家学者利用这些光学测量方法对高温环境下材料力学性能等进行了相关实验研究，取得了一些成果。金观昌H1应用全息干涉法及散斑干涉法对800℃高温复合材料的力学性能进行了测试研究。Du

5、descu等邸3利用高灵敏度的相移电子散斑干涉法测量了单向和双向碳纤维增强板不同方向的热变形和热膨胀系数。Lyons等邸1在1996年利用数字图像相关方法进行高温条件下的变形测量。王国搜L81研制出了用于高温变形实时测量的高温云纹干涉测试系统。Dong等[91发展了CGS方法，并在高温力学实验中获取了曲率等力学性能数据。收稿151期：2012一D6—13；退修日期：2012—09—12；录用日期：2012—10-24；网络出版时间：2012—11—2711：16网络出版地址：WWW．cnki．nel／kcms／detail／11192

6、9V20121127．1110．005html基金项目：国家自然科学基金(90816007，9t116006，10902059)*通讯作者．Tel．：010-62781465E-mail：fengxue@tsinghua．edu．cn弓

7、用格武；YuHL．suHo．WangY．eta1．ApplicationofSUSANcornerdetectionandmatchingalgorithm’nhIghtemperaturedeformationn"asurement．ActaAeronauticaetAstronautica$ini

8、ca，2013，34(5)：1064-1072．于合龙，求每疆，荭岩，等．SUSAN角，点橙删和匹配算法在高温变形溺量中的应用．航空学报．2013，34(5)：1064—1072．于合龙等：SUSAN角点检测和匹配算法在高温变形测量中的应用但这些光学测量方法在高温环境下进行变形测量时，还存在一些问题。譬如云纹干涉法和电子散斑干涉法的测量精度高，测量结果直观，但测量光路复杂，对测量环境要求苛刻[5灌]，同时也易受高温环境的气流等干扰。基于图像处理的光学测量方法测量条件少，成本小，其中，数字图像相关方法是目前常用的基于图像处理的变形测量方

9、法，但由于它利用变形前后散斑图像的相关性来进行变形测量，当超过一定温度后，材料表面会发生很明显的变化，从而导致变形前后散斑图像相关性大大降低，甚至消失，因此造成数字图像相关方法的测量精度无法保证。目前在机器视觉领域中图像