基于機器視覺的薄壁件振動模態(tài)測試方法研究.pdf

1、薄壁件具有重量輕、可靠性強和結(jié)構(gòu)效率高等優(yōu)點，已日益廣泛地應(yīng)用于工業(yè)生產(chǎn)的各個領(lǐng)域。但薄壁件的壁厚相對整體尺寸小，面積大且剛度低，在機械系統(tǒng)運行過程中極易產(chǎn)生振動，形成振動噪聲甚至引起機械故障，所以必須對薄壁件進行模態(tài)測試和動力學(xué)預(yù)測。傳統(tǒng)的接觸式測量方法由于引入傳感器的附加質(zhì)量會改變薄壁件的原有動力學(xué)特性，同時接觸式傳感器獲取的信息量有限，不容易實現(xiàn)全場測量。單點激光逐點測振的模態(tài)測試方法存在操作費時、勞動量大、測量周期長等問題。激光

2、連續(xù)掃描測振的模態(tài)測試方法雖然彌補了單點激光模態(tài)測試的不足，但是此方法對于被測物體的表面質(zhì)量要求高，需要復(fù)雜的光路系統(tǒng)和運動控制裝置，且測量結(jié)果易受外界振動的影響，難以滿足實驗?zāi)B(tài)和工作模態(tài)測試的需求。針對此情況，本文提出了基于機器視覺的薄壁件振動模態(tài)測試方法。
　　本文首先研究了基于機器視覺的振動測量基礎(chǔ)理論。運用工業(yè)相機成像的基本原理，建立了物體成像的數(shù)學(xué)模型,研究了工業(yè)相機模型參數(shù)的標定方法；研究了視覺振動測量技術(shù)相關(guān)的圖像

3、預(yù)處理方法，包括ROI確定、圖像濾波和圖像特征增強算法，針對常用圖像濾波方法的不足，對小波圖像去噪方法進行了深入研究；研究了圖像分割和Blob分析結(jié)合的特征點振動信息提取方法。
　　其次研究了基于機器視覺的薄壁梁實驗?zāi)B(tài)測試方法。設(shè)計了薄壁梁模態(tài)測試系統(tǒng)，包括工業(yè)相機、光學(xué)鏡頭、光源和模態(tài)激振儀等組成的硬件系統(tǒng)，實現(xiàn)了工業(yè)相機模型參數(shù)的標定，并對薄壁梁進行視覺振動測量實驗，獲取了薄壁梁的振動參數(shù)，通過與傳統(tǒng)加速度傳感器測量結(jié)果進行

4、對比分析，表明該系統(tǒng)能準確地實現(xiàn)視覺振動測量；通過模態(tài)激振儀對被測物體進行掃頻，實現(xiàn)了基于機器視覺的薄壁梁實驗?zāi)B(tài)測試，獲取了薄壁梁的前兩階固有頻率和固有頻率下的模態(tài)振型，并通過使用薄壁梁有限元模態(tài)分析對測試結(jié)果進行了對比分析與驗證。
　　最后研究了基于機器視覺的薄壁梁工作模態(tài)測試方法。運用隨機子空間模態(tài)參數(shù)識別理論，研究了協(xié)方差驅(qū)動的隨機子空間模態(tài)參數(shù)識別方法，以薄壁梁為實驗對象，進行了工作模態(tài)測試實驗，獲取了未知激勵條件下薄壁