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公开(公告)号:CN118196164A
公开(公告)日:2024-06-14
申请号:CN202410359117.2
申请日:2024-03-27
Applicant: 哈尔滨工程大学
Abstract: 本发明涉及一种基于深度补全重构的面外模态特征提取方法及系统,属于面外模态特征提取技术领域,包括利用深度相机捕获一组连续变化的深度图像序列;利用深度补全处理得到具有完整深度信息的补全图像序列;进行投影变换得到一组矫正图像序列;利用滑动平均滤波得到一组可保留更多细节的降采样图像序列;利用拟合平滑完成对图像数据的平面域信号重构;利用欧拉放大完成对图像数据的时域信号重构;利用Hankel动态模态分解从重构数据中提取出整体模态振型。本发明实现对被测结构全面、准确的面外响应采集和成像畸变矫正。引入滑动平均、多项式拟合、欧拉放大等技术,实现了对深度数据的高质量信号重构,构建出完整、精确的结构模态振型。
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公开(公告)号:CN117522944A
公开(公告)日:2024-02-06
申请号:CN202311405466.5
申请日:2023-10-27
Applicant: 哈尔滨工程大学
Abstract: 本发明涉及一种基于深度感知的自适应面外振动测量系统及方法,属于面外振动测量技术领域。解决传统振动测量算法难以捕获面外振动信息的问题。包括图像采集模块、像素筛选模块、差值计算模块、区域判定模块、振动定位模块、位移提取模块和频率计算模块。本发明所述方法利用双目立体视觉系统作为采集装置,能够在保证非接触的情况下有效捕获到物体的面外深度信息,进而可计算得到振动幅度和频率;本发明无需进行多余的参数调整,整体计算量小,因而可以快速、精准地定位到视场内的振动区域,实现自适应地面外振动测量工作。
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