基于高速视觉的微振动提取与振型可视化方法研究

As an important part of non-contact measurement techniques, vision-based measurement method has broad application prospects in vibration extraction, material analysis and non-destructive testing. Based on high-speed imaging, a subtle vibration extraction algorithm by using singular value decomposition is proposed in this project. Subtle vibration signals in image sequence are efficiently acquired and analyzed, then modal shapes of structure can be visualized intuitively through phase-based Eulerian video magnification. Mainly research contents are as follows: (1) The realization of singular value decomposition based subtle vibration extraction algorithm, enable high efficiency vibration signal detection and analysis; (2) Decompose all video images with complex shareable pyramid, extract multi-scale local phase variations in temporal range according to modal parameters acquired from subtle vibration analysis, then magnify motions in certain range of frequencies and rebuilt visualized modal shape video by using Eulerian video magnification algorithm;(3) Explore effective approaches to handle environmental noises issue during subtle vibration signal extraction and Eulerian video magnification through simulation and experiment. Contents in this project accumulate theory explorations and solid technical reserves for high-speed vision-based measurement.

视觉测量作为非接触测量技术的重要组成部分，在振动提取、材料分析和无损检测领域应用前景广阔。本项目以高速视觉成像技术为基础，提出采用基于奇异值分解的微振动提取算法，高效提取并分析视频图像序列内的微小运动信号，进而通过相位欧拉视频放大算法实现结构模态振型的可视化。主要研究内容如下：（1）引入基于奇异值分解的快速微振动提取算法，实现结构振动位移信息的快速测量与分析；（2）使用复方向可调金字塔对视频图像进行分解，根据微振动信号的模态参数分析结果，提取视频图像多尺度下的相位时序变化信息，通过欧拉视频放大重构可视化的结构模态振型视频；（3）针对微振动提取与振型可视化过程中的环境噪声问题，结合仿真与实验对多环境因素作用下的噪声信号特点与控制方法进行研究。项目研究内容为高速视觉测量技术的发展与应用提供必要的理论探索和技术储备。

项目以高速视觉成像技术为技术基础，以视觉振动测量与欧拉运动放大算法为研究对象，探究基于视觉的高精度振动提取方法与模态参数辨识方法，主要研究内容与研究成果如下：（1）引入奇异值分解与稀疏盲辨识算法，实现结构振动信息的快速提取与解耦，实现高质量模态振型可视化视频重构；（2）使用运动放大思想优化上采样互相关匹配算法，使得视觉测振平台在高精度测量需求下拥有更高的效率；（3）探究振型可视化流程中的噪声抑制问题，使用傅里叶变换轮廓术优化空间权值，实现像素域可控运动放大，进而优化相位运动放大流程；（4）探究扩展运动放大系数的方法，以混合式方法扩展运动放大系数，突破相位框架下的放大阈值限制。依托项目成果，所搭建的实验平台可以实现面内高精度结构振动测量，在理论精度为0.0001像素时效率提升28倍，优化后的欧拉运动放大算法提升了在模态振型视频重构时的可控性，对噪声的控制能力也得到提升。项目研究内容探讨了视觉振动测量方法在轻质、柔性材料结构振动测量时的应用价值，并实际应用于大型铁路桁架桥梁车-桥耦合测振等案例中。项目研究内容为高速视觉测量技术的发展与应用提供必要的理论探索和技术储备。