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旋转对称三角传感器智能信号处理系统研究

作　者: 王晓嘉
导　师: 高隽；Peter Ott
学　校: 合肥工业大学
专　业: 信号与信息处理
关键词: 旋转对称三角传感器智能信息处理物体表面特性神经网络混合模型
分类号: TP274.2
类　型: 博士论文
年　份: 2007年
下　载: 173次
引　用: 8次
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内容摘要

随着现代化生产的推进，市场国际化的加剧。工业质量控制成为日益重要的课题。它决定了企业乃至国家的生存和发展。传感器技术作为产品质量检测技术的测量手段，是实现工业质量控制的基础。传感器的智能信号处理系统研究是传统传感器技术和智能信息处理交叉的产物，表现为以传感器技术和特性为基础，利用智能信息处理的方法，实现测量的精确性，鲁棒性，使得传感器展示出智能性。它是充分实现传感器本身的功能的基础，是进一步提升传感器性能的手段，因此，传感器智能信号处理系统的研究是非常重要的。论文针对旋转对称三角传感器，解决了传感器信号处理的基本问题，并以物体表面特性对传感器特性的影响分析为基础，从智能系统的框架角度考虑，设计实现了传感器的智能信号处理系统，完成了物体表面特性识别和距离检测这两个传感器的主要信号处理任务。论文的主要工作如下：(1)给出了旋转对称光学传感器的光学设计和实验原型的介绍，从智能系统的角度考虑，设计了传感器的智能信号处理系统的框架；(2)研究了旋转对称三角传感器系统基本信号处理问题：设计了理想成像的亚像素圆环拟合算法，在现有条件下设计实现了用于传感器标定的高精度全自动标定系统；完成了传感器的标定实验，分析并给出了传感器系统原型的基本参数；(3)研究了物体表面特性对于旋转对称传感器信号处理的影响，并着重研究了表面倾斜对于传感器的影响，从理论上推导了矩形孔径下倾斜对于传统光学三角法的影响的函数表达式，以此为基础推导了倾斜对于旋转对称传感器的影响，并通过光线追迹仿真实验验证了结论的有效性；(4)研究了旋转对称三角传感器系统智能信号处理方法：设计了传感器成像信号的特征提取算法以及基于神经网络的物体表面分类器；结合了物体表面特性对于传感器信号的影响，研究了传感器测量的鲁棒性算法，特别的针对在强干扰产生的情况，基于其产生的物理背景，提出了基于自适应平滑和混合概率模型的检测算法；(5)设计并执行了采用智能信号处理系统的旋转对称三角器和商业传感器的测量对比实验，通过实验证明了信号处理的有效性分析了传感器系统的性能；实现了传感器智能信号处理系统软件；完成了对于实际物体的三维重建实验。

全文目录

摘要  9-10
Abstract  10-18
第一章绪论  18-28
  1.1 研究背景  18-19
  1.2 研究领域及其相关进展  19-26
    1.2.1 视觉测量  19-21
    1.2.2 激光三角法  21-24
    1.2.3 智能传感器  24-26
  1.3 论文主要工作及章节安排  26-28
第二章旋转对称三角传感器信号处理系统  28-42
  2.1 旋转对称三角传感器  28-33
    2.1.1 传感器的光学设计  29-31
    2.1.2 传感器的系统原型实现  31-33
  2.2 传感器的智能信号处理系统框架  33-36
    2.2.1 传感器系统信号处理的主要问题和任务  33-34
    2.2.2 智能信号处理框架  34-36
  2.3 智能信息处理方法  36-40
    2.3.1 神经网络分类器与自组织特征映射网络  36-39
    2.3.2 混合模型和EM算法  39-40
  2.4 本章小结  40-42
第三章传感器的基本信号处理  42-58
  3.1 理想成像下的亚像素圆环检测算法  42-49
    3.1.1 检测算法设计  42-46
    3.1.2 检测算法讨论  46-47
    3.1.3 仿真图像实验  47-49
  3.2 标定系统设计  49-51
    3.2.1 高精度的自动化移动平台  49-50
    3.2.2 激光控制  50-51
  3.3 标定实验  51-56
    3.3.1 传感器分辨率实验  52-54
    3.3.2 传感器的重复性实验  54-55
    3.3.3 非标准漫反射表面实验  55-56
    3.3.4 传感器实验原型的基本参数  56
  3.4 本章小结  56-58
第四章物面特性对传感器信号处理的影响研究  58-70
  4.1 基本物体表面特性  58-61
    4.1.1 物体表面的光学散射特性  58-60
    4.1.2 其他物体表面特性  60-61
  4.2 依赖于物面特性的RSTS成像特性  61-64
    4.2.1 物面特性和RSTS的成像特性之间的关系  61-62
    4.2.2 物面特性对RSTS的信号处理的影响分析  62-64
  4.3 物体表面倾斜对于RSTS信号处理的影响研究  64-69
    4.3.1 物体表面倾斜对于传统光学三角法的影响  64-66
    4.3.2 物体表面倾斜对于RSTS信号处理的影响  66-68
    4.3.3 物体表面倾斜实验  68-69
  4.4 本章小结  69-70
第五章传感器的智能信号处理  70-94
  5.1 智能信号处理  70-71
  5.2 粗半径检测算法研究  71-76
    5.2.1 粗半径检测算法设计  71-74
    5.2.2 粗检测算法实验  74-76
  5.3 物面特性识别和分类  76-82
    5.3.1 阶越边缘的识别  76-77
    5.3.2 基本物体表面特性识别  77-79
    5.3.3 基于SOFM的物体表面分类  79-82
  5.4 基本精检测算法  82-83
  5.5 针对强干扰的检测算法  83-92
    5.5.1 自适应平滑  84-86
    5.5.2 基于混合模型和EM算法的滤波方法  86-89
    5.5.3 针对强干扰检测算法的实验  89-92
  5.6 本章小结  92-94
第六章传感器信号处理的实验分析及应用实现  94-116
  6.1 传感器信号处理实验对比  94-111
    6.1.1 测量实验设计  94-98
    6.1.2 对比实验  98-111
    6.1.3 测量实验结果分析  111
  6.2 信号处理软件系统设计与实现  111-113
  6.3 实际物体的三维重建  113-115
  6.4 本章小结  115-116
第七章总结和展望  116-118
  7.1 总结  116
  7.2 展望  116-118
参考文献  118-124
攻读博士学位期间发表论文及参加科研情况  124-125

旋转对称三角传感器智能信号处理系统研究

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