体视2D-3cPIV相机标定方法研究
1 引 言
三维PIV(Particle image velocimetry)能更好地揭示流场内部复杂的三维结构,能更深刻地反映流场的流动机理,是当今PIV研究的重要方向之一。按照光源对流场的照明方式,已出现的三维PIV可分为两大类:对某个切面内三维速度的测量[1,2](2D-3cPIV,片光照明);对某个容积内体流动的三维速度测量[3](3D-3cPIV,体积光照明)。目前,2D-3cPIV的主要思路是计算粒子的空间坐标,然后再根据相邻时刻粒子的空间位移得到三维速度矢量。前者的关键是建立相机数学模型并获取该模型的参数,后者的核心是粒子的匹配。在基于标定的三维速度(位移)重建方法中[4],对相机模型参数的计算也就是相机标定,其精度是影响三维PIV测量精度的主要因素之一,因此相机标定技术在2D-3cPIV中占据了重要地位。目前在机器视觉领域已发展了数种基于针孔相机光学模型的标定方法,其分类标准也不尽相同,总的来讲可分为两大类,即传统标定法和自标定法。应用广泛的有直接线性变换DLT[5]、Tsai.s算法[6]、Zhang.s[7]算法、自标定技线性,计算简单,精度较高;自标定方法允许片光和标定板之间存在一定程度的旋转和平移,灵活性较强,适合于被测流场中无法设置标定板的场合;Zhang.s算法介于传统法和自标定法之间,既保持了适当的标定精度,同时又具有一定的灵活性。虽然Tsai.s算法较为经典,但最近几年才被应用到PIV领域[5]。本文针对双目体视2D-3cPIV技术,以共线方程作为相机数学模型,重点研究了基于Tsai.s算法的相机标定方法,给出了三维速度重建流程。通过对标准图像的仿真实验,表明该标定方法精度高、过程快捷、不需要相机布局参数,是一种适合于多种流动对象的2D-3cPIV测量。
2 体视2D-3cPIV原理
目前,多数2D-3cPIV系统采用两部高速CCD相机的布局形式(两个光轴)。在测量前首先标定相机,分别确定出两部相机的内外参数。撤离标定装置后,在被测流场中布撒合适的示踪粒子,在激光片光源照明下采集流场图像。根据相机模型和粒子在不同像平面上的投影提取粒子的三维空间坐标。对不同相机获取的流场序列图像应用了粒子匹配算法,通过求出相邻时刻粒子的空间坐标得到了三维空间位移。图1所示为2D-3cPIV坐标系示意图。Ol表示左相机的光学中心,f为焦距。P点代表流场中被片光照明的真实粒子,它在三维空间坐标系OwXwYwZw下的坐标为(Xw, Yw,Zw),在像平面像中心、相机光学中心和粒子像中心在一条直线上)反映了粒子的像平面坐标与三维空间坐标的映射关系,其矩阵表达式为
式中,u0,v0是相机光轴与像平面的交点(一般为图像中心)坐标;fx,fy分别为u,v方向上的等效焦距。这四个参数由相机的内部结构决定,称为内部参数。rij(i,j=1,2,3)为正交旋转矩阵R3@3的元素,是由三个独立的倾角参数计算的;tx,ty,yz是平移矩阵T3@1的元素。这六个参数描述了相机在三维空间中的方位,称为外部参数。
相关文章
- 2023-11-19轴类零件的高精度形状误差检测方法研究
- 2023-12-14浅谈减压阀的结构设计
- 2023-03-09铜氨液流量测量的改进
- 2023-12-10吸收式制冷循环系统的热力学分析
- 2023-07-20光栅投影轮廓测量的系统标定技术
请自觉遵守互联网相关的政策法规,严禁发布色情、暴力、反动的言论。