技术领域
[0001] 本
发明涉及
图像分析处理领域，尤其涉及一种基于经验小波变换的物体变形测量方法，可以应用于物体表面
质量检测与控制领域。
背景技术
[0002] 随着航空、航天、核工业和军工业等高科技、尖端技术的发展，一系列新材料、新结构及新工艺也随雨后春笋般的发展起来，面对这些材料新工艺的不断涌现，对检测的范围、
精度等要求的提高，促使人们不断研究新的检测方法以适应实际需求。数字散斑干涉技术是一种全场光测量技术，它具有非
接触、实时测量、高精度以及高灵敏度等特点，因此在
无损检测、
生物医学检测、精密机械制造、振动测量和变形测量等领域获得广泛应用。数字散斑干涉技术主要是通过测量散斑干涉
信号的
相位变化来测量粗糙物体表面的变形，其测量灵敏度取决于相位的测量灵敏度，因此，相位提取是数字散斑干涉技术的难点，也是重点研究的内容。
[0003] 目前国内外散斑相位提取技术主要分为两类：一类是基于单幅散斑图的相位提取技术，即空间载波法，一类是以
相移法为代表的基于多幅散斑图的相位提取技术。与采用多幅散斑图的相移法相比，空间载波技术是在某一时刻只采集一幅图像，受环境扰动的影响较小，更适合动态测量。
[0004] 采用合适的
信号处理方法对散斑图片进行处理，对提高空间载波相位提取法的测量精度具有重要意义。传统的
傅立叶变换和小波变换不具有自适应性，不能有效的获得准确相位信息；由于经验模态分解过程中完全基于信号本身特性，无需人为选择基函数，因此获得广泛应用，但该方法也存在一些缺点，例如：模态
混叠、缺乏理论
支撑等，不能有效的提取相位信息。
发明内容
[0005] 本发明提供了一种基于经验小波变换的物体变形测量方法，本发明在单幅散斑图前提下避免EMD(经验模态)分解过程中存在的模态混叠现象，采用EWT(经验小波变换)对单幅散斑图进行处理，降低相位误差，获得精确的变形信息，详见下文描述：
[0006] 一种基于经验小波变换的物体变形测量方法，所述物体变形测量方法包括以下步骤：
[0007] 对变形前后的干涉散斑图分别进行经验小波分解，获得一系列的模态函数分量,即调频调幅成分；
[0008] 计算调频调幅成分和原散斑图之间的互信息值，根据互信息值提取包含变形信息的主分量，去除噪声分量；
[0009] 根据主分量、Hilbert变换法计算包裹相位，并根据质量导向进行相位解包裹；
[0010] 利用Zernike多项式拟合消除相位解包裹中的载频获得真实相位；对变形前后的真实相位进行相减获得物体变形信息。
[0011] 其中，所述对变形前后的干涉散斑图分别进行经验小波分解，获得一系列的模态函数分量的步骤具体为：
[0012] 首先利用Meyer小波构造经验尺度函数和经验小波函数；对经验尺度函数和经验小波函数进行卷积获得图片的高频成分和低频成分；
[0013] 根据高频成分和低频成分获得分解后的调频调幅分量。
[0014] 其中，所述计算调频调幅成分和原散斑图之间的互信息值，根据互信息值提取包含变形信息的主分量，去除噪声的分量的步骤具体为：
[0015] 计算原图片、与分解后调频调幅分量之间的互信息；通过互信息，定义图片的调频调幅分量的敏感因子；
[0016] 按照敏感因子从小到大的顺序将所有调频调幅分量进行重新排序；
[0017] 获取相邻两个调频调幅分量敏感因子之差，通过最小差值获取主分量，去除噪声的分量。
[0018] 其中，所述通过最小差值获取主分量，去除噪声的分量的步骤具体为：
[0019] 利用最小差值找出排序后的敏感因子，由排序后的敏感因子对应的序列获取原序列fk(t)，从第fk+1(t)分量开始以后的分量都为噪声分量，前n个分量为主要变形信息的分量。
[0020] 其中，所述根据主分量、Hilbert变换法计算包裹相位，并根据质量导向进行相位解包裹的步骤具体为：
[0021] 将包含变形信息的主分量进行希尔伯特变换，并通过反正切获得包裹相位；计算包裹相位图的质量图，并对所有
像素点的质量值进行排序；
[0022] 通过质量图、像素点的质量值获取用于存放起始点的4个相邻点的质量值的毗邻队列；通过毗邻队列、像素点的质量值对毗邻队列重新排序。
[0023] 其中，所述通过质量图、像素点的质量值获取用于存放起始点的4个相邻点的质量值的毗邻队列的步骤具体为：
[0024] 从质量图中取出质量值最高的点作为相位展开的起始点，将起始点标记为已展开点，起始点的4个相邻点分别以起始点为参照点进行相位展开，标记4个相邻点为已展开点；将4个相邻点按质量值的高低排序存放到一个毗邻队列中。
[0025] 其中，所述通过毗邻队列、像素点的质量值对毗邻队列重新排序的步骤具体为：
[0026] 取出毗邻队列中质量值最高的点，以质量值最高点的一个已展开的相邻点为参考点进行相位展开，标记该点为已处理点，把已处理点的4相邻点中未被处理的点放入毗邻队列中，并按质量值高低对毗邻队列重新排序。
[0027] 进一步地，所述方法还包括：
[0028] 搭建数字散斑干涉测量系统，采集被测物变形前后的干涉散斑图。
[0029] 进一步地，所述数字散斑干涉测量系统具体为：
[0030]
激光器出射的激光经过分光镜后，一束光照射被测物表面，另一束光经过耦合透镜沿光纤传输作为物光；
[0031] 被测物的漫反射光依次经过光澜、成像透镜，与所述物光形成散斑干涉，通过CCD相机采集散斑干涉图。
[0032] 本发明提供的技术方案的有益效果是：
[0033] 1、本发明采用EWT
算法，它是在小波
框架内对信号进行处理，既可以有效的避免EMD分解过程中模态混叠问题，同时也保留了EMD处理非平稳信号的优势，提取出固有模态分量；
[0034] 2、针对采集的散斑图中包含噪声分量，本发明提出基于EWT的互信息自适应法，可以剔除图像中的噪声分量，获得包含变形信息的主要分量；
[0035] 3、本发明采用质量导相位解包裹算法(该算法为本领域技术人员所公知，本发明
实施例对此不做赘述)和Zernike多项式拟合算法对相位进行处理，获得了准确的相位信息，降低了相位误差，提高了变形测量精度。
附图说明
[0036] 图1为基于经验小波变换的物体变形测量方法的
流程图；
[0037] 图2为数字散斑干涉测量系统的结构示意图；
[0038] 图3为被测圆盘的示意图；
[0039] 图4(a)为变形前采集的散斑图的示意图；
[0040] 图4(b)为变形后采集的散斑图的示意图；
[0041] 图5为相位质量图的示意图；
[0042] 图6为根据质量值高低对队列Q重新排序的示意图；
[0043] 图7为变形相位图；
[0044] 图8为变形解调后的相位示意图；
[0045] 图9为变形三维图。
具体实施方式
[0046] 为使本发明的目的、技术方案和优点更加清楚，下面对本发明实施方式作进一步地详细描述。
[0047] 实施例1
[0048] 一种基于经验小波变换的物体变形测量方法，参见图1，该物体变形测量方法包括以下步骤：
[0049] 101：对变形前后的干涉散斑图分别进行经验小波分解，获得一系列的模态函数分量,即调频调幅成分；
[0050] 102：计算调频调幅成分和原散斑图之间的互信息值，根据互信息值提取包含变形信息的主分量，去除噪声分量；
[0051] 103：根据主分量、Hilbert变换法计算包裹相位，并根据质量导向进行相位解包裹；
[0052] 104：利用Zernike多项式拟合消除相位解包裹中的载频获得真实相位；对变形前后的真实相位进行相减获得物体变形信息。
[0053] 其中，步骤101中的对变形前后的干涉散斑图分别进行经验小波分解，获得一系列的模态函数分量的步骤具体为：
[0054] 首先利用Meyer小波构造经验尺度函数和经验小波函数；对经验尺度函数和经验小波函数进行卷积获得图片的高频成分和低频成分；
[0055] 根据高频成分和低频成分获得分解后的调频调幅分量。
[0056] 其中，步骤102中的计算调频调幅成分和原散斑图之间的互信息值，根据互信息值提取包含变形信息的主分量的步骤具体为：
[0057] 计算原图片、与分解后调频调幅分量之间的互信息；通过互信息，定义图片的调频调幅分量的敏感因子；
[0058] 按照敏感因子从小到大的顺序将所有调频调幅分量进行重新排序；
[0059] 获取相邻两个调频调幅分量敏感因子之差，通过最小差值获取主分量，去除噪声的分量。
[0060] 其中，步骤103中的根据主分量、Hilbert变换法计算包裹相位，并根据质量导向进行相位解包裹的步骤具体为：
[0061] 将包含变形信息的主分量进行希尔伯特变换，并通过反正切获得包裹相位；计算包裹相位图的质量图，并对所有像素点的质量值进行排序；
[0062] 通过质量图、像素点的质量值获取用于存放起始点的4个相邻点的质量值的毗邻队列；通过毗邻队列、像素点的质量值对毗邻队列重新排序。
[0063] 在步骤101之前，该方法还包括：
[0064] 搭建数字散斑干涉测量系统，采集被测物变形前后的干涉散斑图。
[0065] 进一步地，数字散斑干涉测量系统具体为：
[0066] 激光器出射的激光经过分光镜后，一束光照射被测物表面，另一束光经过耦合透镜沿光纤传输作为物光；
[0067] 被测物的漫反射光依次经过光澜、成像透镜，与物光形成散斑干涉，通过CCD相机采集散斑干涉图。
[0068] 综上所述，本发明实施例通过上述步骤101-步骤104实现了在单幅散斑图前提下避免EMD分解过程中存在的模态混叠现象，采用EWT对单幅散斑图进行处理，降低相位误差，获得精确的变形信息。
[0069] 实施例2
[0070] 下面结合具体的计算公式、实例、图2-图9对实施例1中的方案进行进一步地介绍，详见下文描述：
[0071] 201：结合图2搭建数字散斑干涉测量系统，利用系统内的CCD相机采集被测圆盘变形前后的散斑图；
[0072] 该步骤的详细操作为：
[0073] 1)搭建数字散斑干涉测量系统，该测量系统由CCD相机、成像透镜、激光器等组成；
[0074] 其中，该测量系统的光路如图2所示，激光器出射的激光经过分光镜分成两束光，一束光照射被测物表面，另一束光经过耦合透镜沿着光纤传输作为物光，被测物的漫反射光依次经过光澜、成像透镜，与物光形成散斑干涉，通过CCD相机采集散斑干涉图。
[0075] 具体实现时，CCD相机采用日本SENTECH公司生产的STC-CL152A，该CCD相机的靶面尺寸为1.27cm(1/2英寸)，成像区域h×v＝6.4mm×4.8mm，成像镜头采用日本腾龙公司的焦距f为8mm的镜头(镜头规格为2/3英寸)即可实现测量，
光源采用一个
波长为532nm的单纵模绿光激光器，被测圆盘面板的材料是
铜片。
[0076] 其中，本发明实施例对铜片的尺寸不做限制，根据实际应用中的需要进行设定。
[0077] 2)首先利用CCD相机采集被测圆盘(即铜片，参见图3)变形前的干涉散斑图，然后对铜片施加精确的变形
力，使其发生变形，打开光源，利用CCD相机采集铜片变形后的干涉散斑图。采集的变形前后散斑图如图4(a)和图4(b)所示。
[0078] 其中，本发明实施例对光源、CCD相机等的型号不做限制，只要能完成上述功能的器件均可。
[0079] 具体实现时，本发明实施例对施加到铜片上的变形力的大小不做限制，根据实际应用中的需要进行设定。
[0080] 202：对变形前后干涉散斑图分别进行经验小波分解，获得一系列的模态函数分量,即调频调幅成分,该步骤的详细操作为：
[0081] EWT方法是在小波框架内通过对散斑图片的
频谱自适应分割，获取具有紧支撑傅里叶频谱的调频调幅成分。
[0082] 1)首先利用Meyer小波(为一种小波基，为本领域技术人员所公知，本发明实施例对此不做赘述)构造经验尺度函数 和经验小波函数
[0083]
[0084]
[0085] 式中：ω为
频率；γ为常数；ωn为相邻极大值点的均值；β(x)为辅助函数(即为x)；n为极值点个数。
[0086] β(x)＝x4(35-84x+70x2-20x3)
[0087]
[0088] 其中，x为[0,1]。
[0089] 2)通过经验尺度函数和经验小波函数对图片进行卷积，获得图片的高频成分和低频成分
[0090]
[0091]
[0092] 其中，f(t)为图片；ψn(t)为经验小波函数；f(ω)为图片的傅立叶变换； 为经验尺度函数；F-1为傅立叶逆变换。
[0093] 3)根据高频成分和低频成分获得分解后的调频调幅分量fk(t)。
[0094]
[0095]
[0096] 其中，f0(t)为第一个调频调幅分量； 为高频成分；ψk(t)为经验尺度函数；k为分解后的分量个数。
[0097] 203：计算调频调幅分量和原散斑图之间的互信息值，根据互信息值自适应的提取包含变形信息的主分量，去除噪声分量；
[0098] 1)计算原图片f(t)、与分解后调频调幅分量(即fk(t),k＝1,2,3...N)之间的互信息μk(t)；
[0099] μ＝<μk>,k＝1,2,3...N
[0100] 其中，该步骤的计算过程为本领域技术人员所公知，本发明实施例对此不做赘述。
[0101] 2)定义图片f(t)的调频调幅分量的敏感因子Zk；
[0102]
[0103] 3)按照敏感因子从小到大的顺序将所有调频调幅分量进行重新排序，得到新的序列，k＝1,2,3...N，Z1'≥Z'2≥...Z'N-1≥Z'N，Z'k为排序后的敏感因子。
[0104] 4)求出相邻两个调频调幅分量敏感因子之差，之后找出最小差值。
[0105] dk＝Z'k-Z'k+1
[0106] 利用最小差值dk找出Z'k，由Z'k对应的序列k找出其对应的原序列fk(t)，那么分解后从第fk+1(t)分量开始以后的分量都为背景或噪声分量，前n个分量为包含主要变形信息的分量。
[0107] 204：采用Hilbert变换法计算包裹相位，并根据质量导向进行相位解包裹；
[0108] 1)首先将包含变形信息的主分量C(x,y)进行希尔伯特变换，并通过反正切获得包裹相位；
[0109]
[0110] 其中,Re{}与Im{}分别代表
实部和
虚部；fo为频率；ψ(x,y)为相位。
[0111] 2)计算包裹相位图的质量图，并对所有像素点的质量值进行排序，包裹相位为ψ，那么它的质量图为q，其数学表达式：
[0112]
[0113] 其中，qm,n为质量图；m和n为像素点； 和 为相位偏导；ψi,j为相位；i和j为相位图上点的取值。
[0114] 3)从质量图中取出质量值最高的点作为相位展开的起始点，同时把起始点标记为已展开点，把起始点的4个相邻点分别以起始点为参照点进行相位展开，相位展开后标记4个相邻点为已展开点。同时把4个相邻点按其质量值的高低排序存放到一个毗邻队列Q中；
[0115] 参见图5，例如：A点为质量值最高的点，将A点作为相位展开的起始点，同时将A点标记为已展开点，A点的4个相邻点分别为B、C、D和E。将B、C、D和E分别以A点位参照点进行相位展开(具体展开的过程为本领域技术人员所公知，本发明实施例对此不做赘述)，相位展开后，将B、C、D和E点标记为已展开点。同时将B、C、D和E分别按照质量值的高低进行排序，将排序结果存储在一个毗邻队列Q中。
[0116] 其中，Q的取值根据质量值的数量有关，本发明实施例对此不做限制。
[0117] 4)取出毗邻队列Q中质量值最高的点，以质量值最高点的一个已展开的相邻点为参考点进行相位展开，标记该点为已处理点，把它的4相邻点中未被处理的点放入毗邻队列Q中，并按质量值高低对队列Q重新排序。
[0118] 参见图6，例如：A点为质量值最高的点，将A点的已展开的相邻点B点作为参考点，对B点再次进行相位展开，标记B点为已处理点，将B点的4相邻点(例如：为F、G、H和I)中未被处理的点(例如：为G、H和I)放入毗邻队列Q中，同时将按照质量值的高低对队列Q重新排序。
[0119] 5)重复上述步骤直到毗邻队列Q为空。
[0120] 205：利用Zernike多项式拟合消除解包裹相位中的载频获得真实相位，去载频后的相位图如图7所示。该步骤的详细操作为：
[0121] 1)利用Zernike多项式拟合消除载频，将展开后的连续相位表示为n项多项式的组合。首先在参考面区域内利用已知数计算Zernike多项式的系数；
[0122] ψ(x',y')＝a0uo(x',y')+a1u1(x',y')+...+agug(x',y')+...+an-1un-1(x',y')[0123] 其中，ψ(x',y')和ui(x',y')等为已知数据，利用这些已知数据可以计算a0…ag等；a0…ag为多项式的系数。
[0124] 2)记为 写成Zernike多项式的线性组合形式为：
[0125]
[0126] 206：对变形前后的真实相位 进行相减，并利用相位变化量获得物体变形信息，获得变形解调相位如图8所示，物体变形三维图如图9所示。
[0127] 其中，从图8中可以看出本方法可以有效的去除背景光或噪声，获取高质量的相位图；从图7中可以看出本方法能够对物体变形进行测量，获取不同方向的变形信息。
[0128] 综上所述，本发明实施例通过上述步骤201-步骤206实现了在单幅散斑图前提下避免EMD分解过程中存在的模态混叠现象，采用EWT对单幅散斑图进行处理，降低相位误差，获得精确的变形信息。
[0129] 本发明实施例对各器件的型号除做特殊说明的以外，其他器件的型号不做限制，只要能完成上述功能的器件均可。
[0130] 本领域技术人员可以理解附图只是一个优选实施例的示意图，上述本发明实施例序号仅仅为了描述，不代表实施例的优劣。
[0131] 以上所述仅为本发明的较佳实施例，并不用以限制本发明，凡在本发明的精神和原则之内，所作的任何
修改、等同替换、改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。
