陈明军，张丽艳

(南京航空航天大学 机电学院，江苏 南京 210016)

0 引言

机器视觉是工程领域中常用的用于缺陷检测、三维外形测量的有效技术手段，具有非接触、便携、速度快等诸多优点，现已经被广泛用于各类工程实践中。

现有的大多数视觉测量算法都是以所拍摄目标的图像具有清晰边缘和轮廓为基础的，虽然使用高速相机可以提高相机帧频进而拍摄到高速运动目标的清晰图像，但是随之而来的问题是曝光量不足导致的严重图像噪声问题。过度的噪声无疑会大幅降低目标三维外形的测量精度，而在航空航天等领域的一些应用中，需要对高速运动目标的三维形态进行精确的三维重建。例如，旋翼桨叶是直升机最重要的运动部件之一，在飞行中受到复杂载荷的作用而具有复杂的非周期运动形式和三维变形形态，而桨叶运动中的三维变形形态与桨叶所受的气动载荷直接相关，因此测量运动中的桨叶三维外形形态对于非线性气弹特性研究、非定常气动载荷识别具有十分重要的意义[1]。而在基于视觉的测量方法中常用的提高测量精度的手段是在待测目标上布设人为设计的主动视觉特征点，使用普通的工业相机拍摄的高速运动目标图像通常具有一定程度的运动模糊效应，这种运动模糊效应也是影响三维视觉测量精度的最重要因素。因此，在测量运动目标三维外形形态研究中首先遇到的问题就是如何准确识别布设于运动目标上的具有一定程度的运动模糊效应的主动视觉特征点。……