高速視覺測量系統(tǒng)關(guān)鍵技術(shù)研究.pdf

1、高速運動目標大量存在于航空航天、交通安全、軍事偵察、靶場測試、目標攔截、工業(yè)流水線檢測、生物與力學(xué)研究等領(lǐng)域。這些目標具有運動速度快、環(huán)境多樣、軌跡復(fù)雜、不易跟蹤等特點。當(dāng)使用基于視覺的方式對這些目標進行測量時，要求視覺測量系統(tǒng)在具備高分辨率以保證測量精度的同時，還要具有較高的數(shù)據(jù)更新率來滿足系統(tǒng)的實時性。而高分辨率與高幀頻帶來了巨大的數(shù)據(jù)處理任務(wù)，成為制約高速視覺測量技術(shù)發(fā)展的主要因素。如何將大數(shù)據(jù)通過高密度運算進行實時處理，成為高速

2、運動目標的視覺測量中亟待解決的難點之一。本論文“高速視覺測量系統(tǒng)關(guān)鍵技術(shù)研究”的主要目的是將并行運算技術(shù)引入視覺測量過程，通過并行結(jié)構(gòu)與快速算法，脫離傳統(tǒng)計算機，獨立的解決高速數(shù)據(jù)流下特征的實時提取、識別與匹配問題。
　　通過對嵌入式視覺測量系統(tǒng)各算法執(zhí)行過程的分析，提出了高實時性要求下，高速視覺測量系統(tǒng)的設(shè)計思想，并以此為依據(jù)完成了基于模塊化的MIMD結(jié)構(gòu)嵌入式系統(tǒng)原型設(shè)計。通過基于重疊流水的高速視覺測量系統(tǒng)多算法結(jié)構(gòu)優(yōu)化，完成

3、了系統(tǒng)級流水線布局的算法結(jié)構(gòu)和多任務(wù)分配。根據(jù)各部分算法對運算能力的需求，以硬件加速能力為核心對運算單元進行選型，為大規(guī)模數(shù)據(jù)并行、算法并行以及定點/浮點集中運算提供完善的系統(tǒng)平臺。其中，數(shù)據(jù)傳輸一直是影響視覺系統(tǒng)實時性的關(guān)鍵因素之一，單純對于傳輸速度的提升無法從根本上解決其耗時問題。對此，論文中提出一種基于傳輸流水的數(shù)據(jù)共享方式，在不同處理器之間實現(xiàn)了存儲資源共享，將數(shù)據(jù)傳輸過程的耗時降低為納秒級。
　　對于視覺系統(tǒng)的圖像處理過

4、程，其耗時最長的關(guān)鍵路徑通常為全局搜索或鄰域搜索中的反復(fù)迭代環(huán)節(jié)。合作目標的搜索過程可歸結(jié)為在符合目標特征分布的二值圖像中對連通域的搜索與特征分析。對此，論文中提出一種基于多維金字塔結(jié)構(gòu)的分布式運算節(jié)點陣列，可利用與圖像傳輸過程重疊流水的方式，對每個時鐘周期的并行相關(guān)數(shù)據(jù)實現(xiàn)實時的連通域標記與特征提取。針對連通域的搜索與標記過程，提出一次遍歷三重掃描的快速標記方法，結(jié)合后端一維標簽 PE陣列，可解決實時處理中的連通域標記、特征統(tǒng)計、沖突

5、標簽特征融合等問題。結(jié)合上述方法，提出了并行運算中各處理單元的結(jié)構(gòu)模型與組織方式。實驗表明，上述方法可在有限流水線周期內(nèi)實現(xiàn)全局搜索與特征提取，具有較好的實時性和魯棒性。
　　在多剛體標記點的幀間匹配中，首先通過對標記點集合特征向量的分析，對干擾目標和標記點的異常狀態(tài)進行識別，獲得當(dāng)前幀中有效標記點集合，而后對集合內(nèi)的標記點進行匹配。這一過程不僅需要對每個標記點完成幀間匹配，還需根據(jù)標記點之間的時空相關(guān)性，對標記點進行歸類。其中，

6、每個標記點的幀間匹配過程是一個與標記點數(shù)量相關(guān)的大規(guī)模查表過程，不利于系統(tǒng)幀頻的穩(wěn)定。對此，論文提出標記點幀間的兩步匹配原則，首先通過 Kalman濾波對標記點的幀間運動狀態(tài)進行估計，獲得基于標記點鄰域的粗匹配，而后通過幀間線束交比的不變性，實現(xiàn)了鄰域中標記點的二次匹配。通過算法復(fù)雜度分析表明，當(dāng)標記點數(shù)量增加時，兩步匹配可有效的減少標記點的匹配次數(shù)。在多剛體的標記點歸類中，采用標記點的空間特征及運動特征的夾角余弦進行相似度度量，完成標

7、記點的聚類。
　　在系統(tǒng)驗證部分，對硬件加速環(huán)節(jié)中，特征提取的正確性、魯棒性和時序特性進行驗證，并分析了算法結(jié)構(gòu)對資源占用的影響。最后對整個系統(tǒng)進行動態(tài)測量和實時性驗證。實驗結(jié)果表明，硬件加速技術(shù)的應(yīng)用可有效解決高分辨率圖像中目標的全局搜索與特征提取環(huán)節(jié)的實時運算問題，輔以特征匹配的快速算法，在5點靶標、2048×2048分辨率、583μs曝光下的雙目測量中，系統(tǒng)的數(shù)據(jù)更新率可達137.8FPS，使雙目視覺系統(tǒng)可實現(xiàn)1.1Gpix