CN106872011A - 用于高速视频振动分析的模块化设备 - Google Patents

用于高速视频振动分析的模块化设备 Download PDF

Info

Publication number
CN106872011A
CN106872011A CN201611130511.0A CN201611130511A CN106872011A CN 106872011 A CN106872011 A CN 106872011A CN 201611130511 A CN201611130511 A CN 201611130511A CN 106872011 A CN106872011 A CN 106872011A
Authority
CN
China
Prior art keywords
plane
speed
data
video
vibration
Prior art date
Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
Granted
Application number
CN201611130511.0A
Other languages
English (en)
Other versions
CN106872011B (zh
Inventor
东尼奥·佩雷斯·阿卡尔
詹卢卡·马尔西利亚
达尼埃莱·纳达卢蒂
Current Assignee (The listed assignees may be inaccurate. Google has not performed a legal analysis and makes no representation or warranty as to the accuracy of the list.)
Airbus Defence and Space GmbH
Original Assignee
Airbus Defence and Space GmbH
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by Airbus Defence and Space GmbH filed Critical Airbus Defence and Space GmbH
Publication of CN106872011A publication Critical patent/CN106872011A/zh
Application granted granted Critical
Publication of CN106872011B publication Critical patent/CN106872011B/zh
Active legal-status Critical Current
Anticipated expiration legal-status Critical

Links

Classifications

    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
    • G06T7/00—Image analysis
    • G06T7/20—Analysis of motion
    • G06T7/292—Multi-camera tracking
    • H—ELECTRICITY
    • H04—ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
    • H04N—PICTORIAL COMMUNICATION, e.g. TELEVISION
    • H04N13/00—Stereoscopic video systems; Multi-view video systems; Details thereof
    • H04N13/20—Image signal generators
    • H04N13/204—Image signal generators using stereoscopic image cameras
    • H04N13/246—Calibration of cameras
    • G—PHYSICS
    • G01—MEASURING; TESTING
    • G01H—MEASUREMENT OF MECHANICAL VIBRATIONS OR ULTRASONIC, SONIC OR INFRASONIC WAVES
    • G01H9/00—Measuring mechanical vibrations or ultrasonic, sonic or infrasonic waves by using radiation-sensitive means, e.g. optical means
    • G—PHYSICS
    • G01—MEASURING; TESTING
    • G01B—MEASURING LENGTH, THICKNESS OR SIMILAR LINEAR DIMENSIONS; MEASURING ANGLES; MEASURING AREAS; MEASURING IRREGULARITIES OF SURFACES OR CONTOURS
    • G01B11/00—Measuring arrangements characterised by the use of optical techniques
    • G01B11/16—Measuring arrangements characterised by the use of optical techniques for measuring the deformation in a solid, e.g. optical strain gauge
    • G—PHYSICS
    • G01—MEASURING; TESTING
    • G01M—TESTING STATIC OR DYNAMIC BALANCE OF MACHINES OR STRUCTURES; TESTING OF STRUCTURES OR APPARATUS, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
    • G01M7/00—Vibration-testing of structures; Shock-testing of structures
    • G01M7/02—Vibration-testing by means of a shake table
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
    • G06T17/00—Three dimensional [3D] modelling, e.g. data description of 3D objects
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
    • G06T7/00—Image analysis
    • G06T7/20—Analysis of motion
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
    • G06T7/00—Image analysis
    • G06T7/20—Analysis of motion
    • G06T7/262—Analysis of motion using transform domain methods, e.g. Fourier domain methods
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
    • G06T7/00—Image analysis
    • G06T7/50—Depth or shape recovery
    • G06T7/55—Depth or shape recovery from multiple images
    • G06T7/593—Depth or shape recovery from multiple images from stereo images
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
    • G06T7/00—Image analysis
    • G06T7/80—Analysis of captured images to determine intrinsic or extrinsic camera parameters, i.e. camera calibration
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
    • G06T7/00—Image analysis
    • G06T7/80—Analysis of captured images to determine intrinsic or extrinsic camera parameters, i.e. camera calibration
    • G06T7/85—Stereo camera calibration
    • H—ELECTRICITY
    • H04—ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
    • H04N—PICTORIAL COMMUNICATION, e.g. TELEVISION
    • H04N13/00—Stereoscopic video systems; Multi-view video systems; Details thereof
    • H04N13/20—Image signal generators
    • H04N13/204—Image signal generators using stereoscopic image cameras
    • H04N13/207—Image signal generators using stereoscopic image cameras using a single 2D image sensor
    • H04N13/214—Image signal generators using stereoscopic image cameras using a single 2D image sensor using spectral multiplexing
    • H—ELECTRICITY
    • H04—ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
    • H04N—PICTORIAL COMMUNICATION, e.g. TELEVISION
    • H04N13/00—Stereoscopic video systems; Multi-view video systems; Details thereof
    • H04N13/20—Image signal generators
    • H04N13/271—Image signal generators wherein the generated image signals comprise depth maps or disparity maps
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
    • G06T2207/00—Indexing scheme for image analysis or image enhancement
    • G06T2207/10—Image acquisition modality
    • G06T2207/10016—Video; Image sequence
    • G06T2207/10021—Stereoscopic video; Stereoscopic image sequence
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
    • G06T2207/00—Indexing scheme for image analysis or image enhancement
    • G06T2207/10—Image acquisition modality
    • G06T2207/10028—Range image; Depth image; 3D point clouds
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
    • G06T2207/00—Indexing scheme for image analysis or image enhancement
    • G06T2207/10—Image acquisition modality
    • G06T2207/10141—Special mode during image acquisition
    • G06T2207/10152—Varying illumination
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
    • G06T2207/00—Indexing scheme for image analysis or image enhancement
    • G06T2207/20—Special algorithmic details
    • G06T2207/20016—Hierarchical, coarse-to-fine, multiscale or multiresolution image processing; Pyramid transform
    • H—ELECTRICITY
    • H04—ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
    • H04N—PICTORIAL COMMUNICATION, e.g. TELEVISION
    • H04N13/00—Stereoscopic video systems; Multi-view video systems; Details thereof
    • H04N2013/0074—Stereoscopic image analysis
    • H04N2013/0081—Depth or disparity estimation from stereoscopic image signals
    • H—ELECTRICITY
    • H04—ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
    • H04N—PICTORIAL COMMUNICATION, e.g. TELEVISION
    • H04N13/00—Stereoscopic video systems; Multi-view video systems; Details thereof
    • H04N2013/0074—Stereoscopic image analysis
    • H04N2013/0085—Motion estimation from stereoscopic image signals

Landscapes

  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • Physics & Mathematics (AREA)
  • General Physics & Mathematics (AREA)
  • Multimedia (AREA)
  • Theoretical Computer Science (AREA)
  • Computer Vision & Pattern Recognition (AREA)
  • Signal Processing (AREA)
  • Mathematical Physics (AREA)
  • Spectroscopy & Molecular Physics (AREA)
  • Computer Graphics (AREA)
  • Geometry (AREA)
  • Software Systems (AREA)
  • Length Measuring Devices By Optical Means (AREA)
  • Studio Devices (AREA)
  • Processing Or Creating Images (AREA)

Abstract

本发明公开了一种用于高速视频振动分析的模块化设备。本公开通常涉及振动分析的领域。更具体地，本公开涉及一种用于结构的模块化高速视频振动分析的技术。用于高速视频振动分析的设备的实施例包括适于生成结构的至少两个高速视频流的摄像机装置，以及连接至摄像机装置的数据分析器单元。数据分析器单元包括处理单元，其适于通过考虑所估计的被捕获的结构的至少一部分沿着第一平面的变形以及所确定的被捕获的结构的至少一部分沿着不同于第一平面的第二平面或者沿着包括在第二平面中的轴线的深度信息，提取被捕获的结构的至少一部分的振动数据。

Description

用于高速视频振动分析的模块化设备
技术领域
本公开通常涉及振动分析的领域。更具体地，本公开涉及一种用于结构的高速视频振动分析的技术。
背景技术
当今，在工业中的振动和结构健康测试、并且更具体地在航空工业中的地面和飞行测试基本上是基于被称为加速度计的设备。尽管非常精确和可靠，但是加速度计需要长的准备和安装时间，要求有高资质的操作员，用它们自己的质量加载待测结构(因此改变了结构的振动响应)并且仅可以在离散点处测量。
更现代化的非接触技术以激光多普勒振动仪(LDVs)为代表。LDVs主要应用在汽车工业中，尽管航空、民用、声学、国防和安全领域也可以在某些程度上使用该技术。LDVs的主要缺点是可购性(非常高的价格)，可操作性(LDVs的性能随着暴露至外部日光而变坏并且当至目标的距离增大时快速降低)，以及多功能性(它们是有源光学系统，特征在于高功耗并且通常“大体积”，也即它们无法工作在有限空间中或者距离表面太远而无法观测)。
此外，仅可以用LDVs测试具有有限大小(通常大约一平方米)的目标，并且待观测表面必须垂直于激光束。
因此，需要用于结构的振动分析的改进技术。
发明内容
根据第一方面，提供了一种用于结构的高速视频振动分析的设备。该设备包括摄像机装置和数据分析器单元。摄像机装置适于生成该结构的至少两个高速视频流。数据分析器单元连接至摄像机装置并且包括处理单元。处理单元适于从至少两个高速视频流中的至少一个估计被捕获的结构的至少一部分沿着第一平面的变形。处理单元进一步适于从至少两个高速视频流确定被捕获的结构的至少一部分沿着不同于第一平面的第二平面、或者沿着包括在第二平面中的轴线的深度信息。处理单元进一步适于通过考虑所估计的被捕获的结构的至少一部分沿着第一平面的变形和所确定的被捕获的结构的至少一部分沿着第二平面或沿着包括在第二平面中的轴线的深度信息而提取被捕获的结构的至少一部分的振动数据。
以此方式，可以实现基于高速视频处理的结构的振动分析。在此处，术语“高速视频”可以理解为用高的时间分辨率记录的任何视频，例如是结构的感兴趣振动的最大时间频率的至少两倍。用于高速视频振动分析的设备可以基于高速视频处理而执行无接触/非接触振动分析。换言之，设备可以适于执行结构的基于高速视频的非接触振动分析。用于高速视频振动分析的设备也可以被称为用于高速视频振动分析的模块化设备。
前述结构的部分可以是相同的，例如可以具有相同大小、形状和/或位置。例如，处理单元可以适于从至少两个高速视频流中的确切一个估计被捕获的结构的至少一部分沿着第一平面的变形。包括在第二平面中的轴线可以是外平面轴线，或者可以平行于外平面轴线。以下将更详细描述外平面轴线。
变形可以涉及结构的变形，其可以由在可以导致振动数据的任意种类变化、运动或振动的高速视频流中被捕获的结构的变形来表示。
处理单元可以适于通过将被捕获的结构的该至少一部分沿着第一平面的变形和被捕获的结构的该至少一部分沿着第二平面的深度信息进行组合，提取被捕获的所述结构的该至少一部分的振动数据。
考虑变形的估计和深度信息的确定(例如其组合)，使其可以从两个正交平面提取振动数据。结果，能够在空间中沿任意方向检测结构的任何振动，其中摄像机装置(例如一个或多个高速摄像机)能够也在日光条件下工作。摄像机装置的一个或多个高速摄像机可以是光学无源传感器，其中无需能量散发并且可以通过简单地调节光学设置(例如焦距和视场)而处理至结构和/或结构空间延伸的距离。
在一个或多个实施例中，数据分析器单元可以进一步包括采集单元，该采集单元适于控制摄像机装置和/或同步至少两个高速视频流。
处理单元可以进一步适于将至少两个高速视频流修正至第一平面上。
处理单元可以进一步被配置成检测与所估计的被捕获的结构的该至少一部分沿着第一平面的变形相关联的振动模式。
处理单元可以进一步被配置成通过将所估计的被捕获的结构的该至少一部分沿着第一平面的变形、所检测与所估计的被捕获的结构的该至少一部分沿着第一平面的变形相关联的的振动模式、以及所计算的被捕获的结构的该至少一部分沿着第二平面的变形进行组合，提取被捕获的结构的该至少一部分的振动数据。
摄像机装置可以包括至少一个高速摄像机。例如，摄像机装置可以包括至少两个高速摄像机。每个摄像机可以被设置成并且适于捕获该结构并且生成至少两个高速视频流的高速视频流。
如上所述，第二平面不同于第一平面。第二平面可以垂直于第一平面。例如，第一平面可以包括或者是摄像机装置的平面，例如所谓的内平面，例如捕获的例如成像结构和可能的结构的周围投影至其上的摄像机装置的平面。换言之，第一平面可以被称为表示捕获结构及其周围投影至高速摄像机的成像平面上的内平面。
第二平面可以是或者包括外平面。外平面可以垂直于内平面并且可以由高速摄像机中的至少一个观察的方向产生。第二平面可以是或者包括外平面轴线，例如摄像机装置的光轴。在摄像机装置包括至少两个高速摄像机的情况下，至少两个摄像机可以通过基线相互分隔，基线可以形成第一平面(例如内平面)的一部分，其中基线可以具有正交轴线，其可以形成第二平面(例如外平面)。进一步可能的是，基线可以构造第二平面，并且相应地，对应的垂直平面可以是第一平面。此外，第二平面可以是或者包括垂直于第一平面的轴线，或者第一平面可以是或者包括垂直于第二平面的轴线。
用于高速视频振动分析的设备可以包括显示单元。显示单元可以适于显示以下中的至少一个：用户输入、用户设置、至少两个高速视频流中的一个或多个、所提取的被捕获的结构的该至少一部分的振动数据、所估计的变形的和/或所确定的深度信息的合成或基于模型的表示。显示单元可以进一步经由专用高带宽数据链路和数据总线中的至少一个而连接至数据分析器单元。
用于高速视频振动分析的设备可以包括图形用户界面。图形用户界面可以适于输入并显示基于模型的结果并且将基于模型的结果与所提取的振动数据对齐，例如由图形用户界面的专用控件和窗口。图形用户界面可以适于输入并显示由第三方软件产生的基于模型的结果。图形用户界面可以进一步适于由图形用户界面的专用控件和窗口将基于模型的结果与所提取的振动数据对齐。控件和窗口可以是显示在图形用户界面上的按钮和滑块，为用户提供影响了处理单元的控制参数。控件和窗口可以是用于剪辑至少两个高速视频流的帧以选择被捕获的结构的至少一部分的点或区域的选择器。控件和窗口可以是用于规定在第一平面和/或第二平面中待调查方向的控件。用户可以使用显示单元以控制图形用户界面。
摄像机装置可以包括被配置成工作在可见光谱中的高速视频摄像机以及被配置成工作在非可见光谱中的高速视频摄像机。用于高速视频振动分析的模块化设备可以适于支持工作在可见光谱或例如远/中/近红外、紫外的非可见光谱中的不同类型的视频外围设备。可能的是，显示视频速率可以从25Hz变化高达120Hz直至比120Hz更高的高速帧速率，例如每秒1000或10000帧或者更高。外围设备的混合配置的使用是与传感器融合技术协力采用的选项。
用于高速视频振动分析的设备可以进一步包括公用接口单元。公用接口单元可以连接至数据分析器单元。公用接口单元可以适于执行用户输入并且可以包括触摸显示器、专用键盘、鼠标和通用串行总线中的至少一个。
用于高速视频振动分析的设备可以进一步包括存储器存储单元。存储器存储单元可以经由专用高带宽数据链路和数据总线中的至少一个连接至数据分析器单元。存储器存储单元可以适于存储高速视频流。
用于高速视频振动分析的设备可以包括冷却单元。冷却单元可以连接至数据分析器单元，并且可以被设置成并适于散热。
用于高速视频振动分析的设备可以包括电源单元。电源单元可以被设置成并适于向例如至少两个高速摄像机的摄像机装置、数据分析器单元和冷却单元提供电力。
用于高速视频振动分析的设备的数据分析器单元可以包括监视和控制单元以及计算机符号生成器中的至少一个。监视和控制单元可以适于同步数据分析器单元的数据传输和数据处理。计算机符号生成器可以适于将所提取的振动数据与至少两个高速视频流、用户输入、用户设置和/或由第三方软件产生的基于模型的结果中的至少一个进行组合。
摄像机装置和数据分析器单元可以是机械地和电气地模块化的。摄像机装置和数据分析器单元可以经由专用高带宽视频链路和专用电力链路连接。
远程控制(例如手持式平板计算机)根据经由无线数据链路可以是可连接的或者可连接至数据分析器单元。在这点上，数据分析器单元可以用作扩展坞以用于对远程控制的电池充电。用于高速视频振动分析的设备可以适于存储或可存储在便携式硬件箱体中。
用于高速视频振动分析的设备可以包括传感头单元。传感头单元可以设置成并适于承载能够沿方位角和仰角方向旋转以由数据分析器单元控制的至少两个高速摄像机。换言之，摄像机装置(例如一个或多个摄像机)可以安装在可以连接至数据分析器单元的传感头单元上或者封装在其中。传感头单元可以包括用于滑动一个或多个(例如至少两个)高速摄像机的导轨。
数据分析器单元可以适于同步传感头单元并且控制至少两个高速摄像机之间的距离、传感头单元的朝向、以及至少两个高速摄像机至目标/结构的对准。
用于高速视频振动分析的设备可以包括固态加速度计和/或陀螺仪传感器。固态加速度计和/或陀螺仪传感器和/或运动传感器。固态加速度计和/或陀螺仪传感器和/或运动传感器可以位于传感头单元处或传感头单元中，以用于传感头单元的振动补偿。在传感头单元里面，加速度计和/或陀螺仪传感器和/或运动传感器还可位于摄像机装置处和/或摄像机装置中。因而，加速度计和/或陀螺仪传感器和/或运动传感器可以适于检测传感头单元和/或摄像机装置的自振动。传感头单元可进一步适于提供能够读取由加速度计、陀螺仪和运动传感器产生的模拟/数字信号的采集过程。自振动采集过程可进一步适于与视频采集过程同步(也就是说，给定高速摄像机帧速率，将可以进一步将在时刻ti,ti+1,…ti+N处从高速摄像机采集的视频帧关联至加速度计、陀螺仪和运动传感器在时刻ti,ti+1,…ti+N处的输出)。传感头单元还可以进一步适于加工加速度计、陀螺仪和运动传感器采集的信号，从而将它们转换/处理/合并成我们在此称为自振动数据的合适的数据流。可进一步修改传感头单元，使得自振动数据流与视频数据流一起提供或使得自振动数据流嵌入在视频数据流内。传感头单元可进一步适于向数据分析器单元提供与传感头单元和/或摄像机装置相关的自振动数据。处理单元可进一步适于采集和处理自振动数据，从而修正被监视的结构部分的所估计的变形和/或所确定的深度信息。
用于高速视频振动分析的设备可以包括可移动平台，摄像机装置被设置在可移动平台上。可移动平台可以是机器人平台。可以远程地控制平台的移动。
可移动平台可以包括其自身的传感器。例如，平台可以包括加速度计和/或陀螺仪传感器和/或运动传感器中的至少一个。加速度计和/或陀螺仪传感器和/或运动传感器可以适于检测可移动平台和/或摄像机装置的自振动。加速度计和/或陀螺仪传感器和/或运动传感器可进一步适于将检测的(最终)自振动数据或检测的自振动提供至数据分析器单元。自振动数据或检测的自振动可以与传输至数据分析器单元的视频数据流一起提供，或嵌入在传输至数据分析器单元的视频数据流内；或者可以与提供至数据分析器单元的至少两个高速视频流一起提供，或嵌入在提供至数据分析器单元的至少两个高速视频流内。处理单元可进一步适于基于可移动平台和/或摄像机装置的所检测的自振动，修正被监视的结构部分的振动数据。
第二方面针对根据第一方面的用于高速视频振动分析的设备在航天飞行器或者例如机器、汽车、建筑物或桥梁的其他种类设备或结构的非接触振动分析中的使用。
根据第三方面，提供了一种用于结构的高速视频振动分析的方法。方法包括由摄像机装置生成结构的至少两个高速视频流。方法进一步包括，由数据分析器单元的处理单元从至少两个高速视频流中的至少一个估计结构的至少一部分沿着第一平面的变形。方法进一步包括，由处理单元从至少两个高速视频流确定结构的至少一部分沿着不同于第一平面的第二平面、或沿着包括在第二平面中的轴线的深度信息。方法进一步包括，由处理单元通过考虑所估计的被捕获的结构的该至少一部分沿着第一平面的变形和所确定的被捕获的结构的该至少一部分沿着第二平面或沿着包括在第二平面中的轴线的深度信息而提取被捕获的结构的该至少一部分的振动数据。
被捕获的结构的该部分可以是结构的用户选择的点和/或区域。
估计步骤、确定步骤和提取步骤可以以用户选择的顺序执行。
根据第一、第二和第三方面的振动数据可以转换为叠加至高速视频流的、合适的输出的集合，例如在感兴趣的区域/点处的合成标记。另一合适的输出可以是叠加至结构的视频并且根据它们的振幅而着色的虚拟偏转。另一合适的输出可以是在频率、振幅、速度、加速度和傅立叶变换的运行时间中具有演进的动态图形和曲线。另一合适的输出可以是数据文件，其中存储了所有用户设置、输入视频流和相关处理输出。另一合适的输出可以是由用户定义事件触发的音频警告，例如当在感兴趣的特定区域/点处的估计的振幅或偏转超过经由图形用户界面配置的预定阈值时。另一合适的输出可以是表格和/或3D模型，其中来自之前分析的数据(例如FEM研究)被比较和/或叠加至输入的高速视频流。叠加的步骤可以由计算机符号生成器单元执行。
本文所提及的结构可以是航天飞行器(例如飞机、直升机或卫星)或另一结构。据此，结构的该部分可以是结构的区域、结构的一部分和/或结构的部件。
通常，本文所述的任一方法方面的步骤可以等同地执行在一个或多个合适的部件、设备或单元中，例如在振动分析设备的适合部件(例如数据分析器单元、处理单元、摄像机装置等)中。
根据第四方面，提供了一种计算机程序。计算机程序包括，当计算机程序运行在计算机系统上或者一个或多个计算设备上时，用于使得本文所述的任一方法方面的步骤执行的程序代码部分。计算机程序可以存储在计算机可读记录介质上，或者可以作为信号而可下载。
附图说明
在下文中，将参照附图中所图示的示例性实施例进一步描述本公开，其中：
图1是用于高速视频振动分析的模块化设备的实施例的示意图；
图2是要由两个高速摄像机捕获的结构的示意图；
图3是图示为包括两个高速摄像机的万向节系统的传感头单元的示意图；
图4是具有万向节传感头单元的用于高速视频振动分析的模块化设备的实施例的示意图；
图5是具有连接至增强的数据分析器单元的、捕获目标的两个万向节传感头单元的方案的示意图；
图6是在具有空气入口的数据分析器箱体的顶部上的显示单元和公用接口单元的示意图；
图7是可由本文描述的数据分析器使用的可拆卸手持式设备和扩展坞的示意图；
图8是用于结构的基于高速视频的非接触振动分析的方法实施例的示意流程图；
图9a是用于结构的基于高速视频的非接触振动分析的方法实施例的示意流程图；
图9b是可以是用于结构的基于高速视频的非接触振动分析的实施例的一部分的校准过程的示意流程图；
图9c是可以是用于结构的基于高速视频的非接触振动分析的实施例的一部分的视频采集过程的示意流程图；
图9d是具有多个可以是用于结构的基于高速视频的非接触振动分析的实施例的一部分的一致性处理的视频采集过程的示意流程图；
图9e是可以是用于结构的基于高速视频的非接触振动分析的实施例的一部分的立体一致性过程的示意流程图；
图9f是可以是用于结构的基于高速视频的非接触振动分析的实施例的一部分的预处理过程的示意流程图；
图9g是可以是用于结构的基于高速视频的非接触振动分析的实施例的一部分的匹配点计算的示意流程图；
图9h是可以是用于结构的基于高速视频的非接触振动分析的实施例的一部分的三角测量过程的示意流程图；
图9i是可以是用于结构的基于高速视频的非接触振动分析的实施例的一部分的位移计算的示意流程图；以及
图9j是可以是用于结构的基于高速视频的非接触振动分析的实施例的一部分的3D模型分析的示意流程图。
具体实施方式
在下面的描述中，为了解释和非限制的目的，阐述了具体细节(诸如具体算法)，以便于提供对本公开的全面理解。对于本领域技术人员来说明显的是，本公开可以在脱离这些具体细节的其他实施例中进行实践。例如，尽管本公开主要参照两个高速摄像机来描述，但是任意数目的高速摄像机是可设想的。
本领域技术人员将进一步知晓，本文以下解释的功能可以使用单个硬件电路、使用结合已编程微处理器或通用计算机的软件功能、使用专用集成电路(ASIC)和/或使用一个或多个数字信号处理器(DSP)来实现。还应该知晓的是，当本公开描述为方法时，其也可以具体化在计算机处理器以及联接至处理器的存储器中，其中用一个或多个程序编码存储器，以在存储器由处理器执行时使得处理器执行本文所公开的方法。
图1示意性地图示用于高速视频振动分析的设备的实施例，该用于高速视频振动分析的设备在下面被称为用于高速视频振动分析的模块化设备100。用于高速视频振动分析的模块化设备100包括两个高速摄像机10，其在此实施例中形成了摄像机装置的一部分。模块化高速摄像机10经由电力线和数据线连接至数据分析器单元20。尽管通过示例的方式在图1中示出了两个摄像机，但本公开不限于两个高速摄像机。通过图1中示例的方式，数据分析器单元20包括采集单元11、处理单元12、存储器存储单元13、监视和控制单元14、以及计算机符号生成器15。采集单元11控制高速摄像机操作并且控制来自高速摄像机10的高速视频流的抓取。
处理单元12包括两个主流水线级，被称为预处理级和后处理级。预处理级通过图像处理技术执行输入视频流的时空滤波。后处理级通过提取被捕获的结构的运动/振动而对预处理后的视频流操作，被捕获的结构的运动/振动(本文中被称为变形)沿着观测平面(内平面轴线)和/或与其正交(外平面轴线)而成像/捕获。外平面运动可以通过现有技术的立体视觉处理技术而外推(例如与统计模型耦合的视差图像)，以处理所计算像素深度(推断深度)的不确定性。涉及所观测表面/结构的坐标系的运动数据通过正则几何变换可以指另一坐标系，例如摄像机x-y-z系统。处理单元12可以采用图形处理单元和中央处理单元的可扩展群集以实现对输入高速视频流的并行处理。
存储器存储单元13经由高带宽数据链路和专用电力链路连接至数据分析器单元，存储所抓取/捕获的视频会话/高速视频流，并且提供其以用于重放。存储器单元13进一步适于存储如由用户所需要的测试设置、输入和输出。对存储器存储单元内容的访问可以经由设备的基于软件的图形用户界面。存储在存储器存储单元中的数据的备份/上传可以由经由类似通用串行总线的商业标准接口而连接至设备的外部商业成品存储器单元来实现。
监视和控制单元14同步化数据传输、数据处理以及数据分析器单元20的所有有线/无线输入和输出。计算机符号生成器15将处理单元12的输出(例如频率和振幅)与所采集的视频、用户输入和用户设置、基于模型的振动分析结果(如果可获得的话)进行组合。
图1通过示例的方式进一步图示电源单元16、冷却单元17、公用接口单元18以及显示单元19，每个均与数据分析器单元20分离。电源单元16向冷却单元17、高速摄像机10和数据分析器单元20提供电力。冷却单元17为数据分析器单元20提供散热。公用接口单元18提供专用键盘、鼠标和/或通用串行总线端口。显示单元19为用户输入和用户设置、输入视频(例如重放模式)、所提取振动数据、后处理的视频和/或任何合成或基于模型的所检测运动/振动/变形的表示提供显示。用于高速视频振动分析的模块化设备100的所有单元可以是机械地、电气地和程序地模块化的。
图2示意性地图示包括两个高速摄像机10的装置和待成像的结构1，其中“成像”可以理解为意味着由两个高速摄像机10捕获结构。可能多于两个摄像机10捕获结构1。可替代地，可以仅设置一个摄像机10以捕获结构，其中摄像机10可以是可移动的，以从不同视角捕获结构10，和/或摄像机10自身包括光学元件以生成与从不同视角获取的图像对应的图像。装置图示了经由基线而相互分离的两个高速摄像机10。两个高速摄像机10从不同角度捕获结构1并且高速摄像机10中的每一个生成高速视频流。两个高速摄像机连接至数据分析器单元(诸如数据分析器单元20)，并且由数据分析器单元(例如数据分析器单元20)同步。高速摄像机10可以经由专用高带宽视频链路和专用电力链路连接至数据分析器单元(例如数据分析器单元20)。高速摄像机10图示为安装在类似三脚架2的可移动平台上，与数据分析器单元(例如数据分析器单元20)分离，对准至结构1的感兴趣的视点。
图3示意性地图示传感头单元21，其为用于高速视频振动分析的模块化设备100提供了的位于传感头单元21上的两个摄像机10。它还提供了仰角电动机和方位角电动机，其允许仰角摆动/旋转以及方位角摆动/旋转(或者偏航和节距)。传感头单元21图示为安装在数据分析器单元20上，但是也可以定位为独立设备或者安装在类似三脚架的分离结构上。传感头单元21包括具有用于高速摄像机10的滑动附接点的可扩展导轨。两个高速摄像机10经由基线相互分离。调节基线的长度以用于立体视觉处理，这提供了用于控制待捕获结构的推断深度的总精度的机制。传感头单元21可以进一步沿仰角方向和方位角方向移动，这提供了在空间中的照明。传感头单元21提供朝向待监视结构部件的最佳朝向，并且提供了测试条件的更宽范围。当使用专用变焦光学元件用于高速摄像机10时，可以分析位于与操作者实质上任何实际距离处的结构。高速摄像机10被认为可容易地从传感头单元21拆卸，导致改进的设备可维护性/可维修性。基线位移和传感头单元的万向节旋转可以人工设置或者由数字分析器单元20经由电动机和促动器有源地控制。获得了额外使用附接至电机化万向节平台和/或无源倾卸器的、运动稳定的、有源控制的传感头单元21的固态加速度计和/或陀螺仪传感器和/或运动传感器，并且允许自发运动补偿(例如飞行测试)，以便于消除不期望的振动。加速度计和/或陀螺仪传感器和/或运动传感器使用于高速视频振动分析的模块化设备能够记录传感头单元21和/或电机化万向节平台和/或高速摄像机10的振动。因而，将传感头单元21和/或电机化万向节平台和/或高速摄像机10的自振动与被监视的结构部分的自振动隔离是可能的。这是因为如下事实，无论何时，被监视的结构部分的振动传播回摄像机装置，摄像机自身将被该振动刺激。在估计高速摄像机10相对于观察的环境和/或待监视的结构部分的准确位置时，运动传感器可选择性地用于提高精度以及用于减少处理数量。平台是容易地可存储在适合的便携式硬件/加固箱体中的，这导致易于安装的系统。
图4示意性地图示用于高速视频振动分析的模块化设备100，用于高速视频振动分析的模块化设备100具有安装在具有仰角万向节和方位角万向节、以及提供可变基线距离的两个滑轨的万向节系统21上的高速摄像机10。对图1补充，图4还图示用于传感头单元21的控制，在该实施例中其是万向节系统21。数据分析器单元20接收传感头单元状态并且通过控制传感头的朝向而对状态做出反应。
图5示意性地图示用于高速视频振动分析的模块化设备100的实施例，由安装在(或封装在)分离独立结构的、万向节系统上的两个分离高速摄像机系统21捕获/成像目标结构1。目标结构1由两个传感头单元21捕获，两个传感头单元21以直角相互对准。另外，提供具有两个采集单元11的增强的数据分析器单元20以控制并连接来自多个独立传感头单元21的同步采集。此装置提供了目标结构的变形/振动/运动的精确表示，例如在翼片剖面上的耦合扭转/弯曲。此系统架构允许从不同视角计算的振动数据(内平面/外平面模式以及变形)的交叉验证，例如比较了结构沿着正视图和侧视图的变形。此系统架构进一步允许多个传感头单元21的振动数据的合并，改进了用于高速视频振动分析的模块化设备的输出精度和健壮性(传感器融合)。
图6示意性地图示包括显示单元19、公用接口单元18以及数据分析器单元20的用于高速视频振动分析的模块化设备100的一部分，其中数据分析器单元20提供在硬件/加固箱体内。显示单元19图示为集成在笔记本电脑中，其连接至具有用于冷却问题的空气入口的数据分析器单元20。
图7示意性地图示手持式无线显示器19(例如平板电脑设备)、扩展坞和公用接口单元18。其显示了将手持式无线显示器19抽出或插入至扩展坞的可能性，其中扩展坞连接至数据分析器单元20。计算机可以是笔记本电脑、平板电脑或类似设备，其可以有线或无线地连接至数据分析器单元20。平板电脑设备将用户输入界面和显示单元19组合在一个单独便携式物品中。扩展坞用作用于平板电脑的电池的电池充电的扩展坞。这对于远程控制是有用和合适的，因为任意时刻设备将用于危险/安全关键区域中，其中操作员的安全是主要关注。
图8图示用于结构的基于高速视频的非接触振动分析的方法实施例的示意流程图。方法实施例可以由本文所述的高速视频振动分析设备100的任何合适的实施例来实现。摄像机装置生成(在步骤S1中)结构的至少两个高速视频流。处理单元从至少两个高速视频流中的至少一个估计(在步骤S2中)结构的至少一部分沿着第一平面的变形。处理单元进一步从至少两个高速视频流确定(在步骤S3中)结构的至少一部分沿着第二平面的深度信息。第二平面不同于第一平面。处理单元进一步通过将所估计的被捕获的结构的至少一部分沿着第一平面的变形和所确定的被捕获的结构的至少一部分沿着第二平面的深度信息进行组合，提取(在步骤S4中)被捕获的结构的至少一部分的振动数据。
图9a至图9j可以分别是结构的基于高速视频的非接触振动分析的方法实施例的一部分。包括分别在图9a至图9j中图示的一个或多个方法的方法实施例可以视作是图8的方法实施例的更详细版本。包括分别在图9a至图9h中图示一个或多个方法的方法实施例可以由本文所述的高速视频振动分析设备100的任何合适的实施例来实现。
图9a图示结构的基于高速视频的非接触振动分析的方法实施例的示意流程图。图9a的方法实施例通过示例的方式包括：视频修正步骤(步骤S14，在图9c和图9d中详细图示)，立体一致性处理步骤(步骤S16，在图9e中详细图示)，光流位移计算步骤(步骤S40，在图9i中详细图示)以及3D模型分析步骤(步骤S54，在图9j中详细图示)。
结构的基于高速视频的非接触振动分析的这些过程步骤在图9b至图9j的至少一些中详细图示。
图9b图示用于高速视频振动分析的模块化设备100的校准过程(S11)的示意流程图。一个或多个已知的校准图案1a经由当前光场1和光场2通过视频采集(步骤S10)捕获。视频采集可以视作是高速摄像机10和采集单元11的组合步骤，其将原始视频1和原始视频2提供至离线校准过程(步骤S12)。校准过程(步骤S12)结果提供了立体校准数据。离线校准过程(步骤S12)计算本征参数，例如焦距、图像中心和透镜畸变。离线校准过程(步骤S12)进一步计算非本征参数，例如定义了在高速摄像机之间对准的仿射矩阵。立体校准数据提供至视频修正过程(视频变换和滤波)、预处理级(基于逐帧增强SNR)、三角测量过程(计算像素深度，推断深度)、以及在3D模型分析内重构3D位移向量的步骤(估计振动数据)。
图9c图示目标/结构1的捕获过程(步骤S13)的示意流程图，目标/结构1经由光场1和光场2通过视频采集(步骤S10)捕获。接着，原始视频1和原始视频2被提供至视频修正过程(步骤S14)。视频修正过程(步骤S14)被提供有立体校准数据，并且视频修正过程(S14)输出修正后的视频1和修正后的视频2至立体一致性过程。视频修正过程(S14)通过使用透镜畸变移除技术和凹版转印技术(3D物体空间至2D摄像机平面)将原始立体视频配对转换至标准形式。
图9d图示由至少另一光场视频采集(S10)和多个一致性过程(S16)替代图9c中立体一致性过程的、图9c的采集过程的扩展的示意流程图。由已经由视频修正过程(S14)修正过的多个修正后的视频提供多个一致性过程。
图9e图示立体一致性过程(S16)的示意流程图，其目标在于在输入的视频配对中找到同质的“匹配”点。其由修正后的视频1和修正后的视频2馈送。预处理步骤(步骤S18，在图9f中详细图示)包括基于逐帧增强SNR(信噪比)。预处理后的视频金字塔配对由预处理级输出。此后，借助于用户从图形用户界面(GUI)选择(步骤S24)的感兴趣的点和区域，计算匹配点(步骤S20，在图9g中详细图示)。作为该计算的结果，输出精细化的视差图和精细化的匹配点，并且由三角测量过程(步骤S22，在图9h中详细图示)使用，三角测量过程本身输出计算的深度图时间变化量Δdepth(i)，本文指随时间变化的推断深度和估计深度变化。
图9f图示通过针对具有NG个子取样水平的帧i计算图像金字塔(S26)并且随后针对高速视频流的每个帧i进行图像2D滤波(S28)(例如光度校正或边缘增强)而基于逐帧增强SNR的预处理(步骤S18)的示意流程图。图像金字塔可以例如是高斯金字塔或拉普拉斯金字塔或者其组合。在构建了图像金字塔(步骤S26)之后，仅发布一个视频流以用于位移计算，但是可以扩展至两个或更多视频流。在图像2D滤波(步骤S28)之后，预处理后的视频金字塔配对(Pyr1(i,p)和Pyr2(i,p))传递至匹配点计算。
图9g图示匹配点计算(步骤S20)的示意流程图，其中计算是基于预处理后的视频金字塔配对以及用户从图形用户界面(GUI)选择的感兴趣的点/区域(步骤S24)。匹配成本计算/合计(步骤S30)由感兴趣的点/区域提供并且为视差计算(步骤S32)提供在视频金字塔配对中找到的匹配点。由视差计算方法计算(步骤S32)粗略视差图，并且精细化(步骤S34)粗略视差图，这导致精细化后的匹配点和精细化后的视差图的输出。这两个输出提供至三角测量过程，其中精细化后的匹配点另外提供至位移计算。
图9h图示具有精细化后的视差图和精细化后的匹配点的输入的三角测量过程(S22)的示意流程图，其中三角测量过程(步骤S22)被馈送有立体校准数据。三角测量过程(步骤S22)计算(步骤S36)深度图，计算接下来的深度图时间变化(步骤S38)，并且为3D模型分析提供像素深度的改变(推断的深度ΔDepth(i))。
图9i图示位移计算(步骤S40)的示意流程图，其仅由包括图像金字塔(帧)的一个视频流发起。首先，提取(步骤S42)本地图像特征(例如本地相位和振幅)，其中可以任选地计算运动放大(步骤44)并且可以生成运动放大的视频。接着，借助于精细化后的匹配点而估计(步骤S46)在精细化后的匹配点周围的位移速率。此后，增强(步骤S48)SNR并且重构位移信号(步骤S50)，这导致馈送至3D模型分析过程的内平面位移信号。经由内平面位移信号检测振动模式(步骤S52)，其为3D模型分析提供振动模式。
这两个信号在3D模型分析中组合(步骤S54)，在图9j中图示为示意流程图。两个信号在带通时间滤波器中组合(步骤S56)，该步骤具有高速视频流的每个帧的推断深度差Δdepth(i)的附加输入。在带通时间滤波(S56)之后，重构3D位移向量(步骤S58，针对每个模型频率内平面/外平面位移，在每个感兴趣的点/感兴趣的区域周围)。3D模型分析的结果输出作为振动数据。
借助于如上所述实施例，可能监视并操作基于视频的传感器，该基于视频的传感器能够早期检测/早期报警危险结构振动/变形的，这可以应用在汽车、航天(飞行器、直升机、卫星)、民用(建筑物结构、桥梁、道路、轨道)、运输工具(火车、轮船)、国防和安全中，例如电-光和电-声传感器，该基于视频的传感器能够通过分析产生在周围环境中的光学/声学振动而检测(追踪)远/快速/低的可观测物体以及医疗成像，也即红外发射物报警器或地雷检测器。可以由用于高速视频振动分析的模块化设备执行针对大和/或复杂结构的振动测试并且不限于性能和便携性。另外，高速摄像机可以是不发射能量并且实现非常高数字分辨率的光学无源传感器。可以预见研发、制造、测试和维护成本的可感觉到的减小以及相关联的“非质量”成本的可感觉到的减小。因此，它显著地减小了人工成本以及与非质量(维护和修理)相关联的成本。
据此，与借助于LDVs的当前成就相比，用户体验至少被保持。此外，提供了与LDVs相比显著的优点，例如在直接成本方面可供应性远远更大并且在操作条件方面更通用。
更进一步，本文所述的设备可以是用于室内和室外用途，可以位于至目标的实际上任何朝向和距离处，并且可以监视任意大小的结构。
更进一步，可以减小所制造物品/结构的研发、制造和非质量成本，并且同时可以改进产品质量。这可以导致减少在类似工程设计、运转和制造方面经常面对的许多问题(即，时间约束或缺乏空间和资源)。
更进一步，本文所述的非接触振动分析技术可以：
a)要求更快速地和成本有效地实现的设置时间(如果与加速度计相比)，以及
b)对于操作更通用，在室内和室外两者的测试环境中以及对于地面和空中测试。

Claims (15)

1.一种用于高速视频振动分析的设备，所述设备包括：
摄像机装置，所述摄像机装置适于生成结构的至少两个高速视频流；
连接至所述摄像机装置的数据分析器单元，所述数据分析器单元包括：
处理单元，所述处理单元适于：
从所述至少两个高速视频流中的至少一个估计被捕获的所述结构的至少一部分沿着第一平面的变形，
从所述至少两个高速视频流确定被捕获的所述结构的至少一部分沿着不同于所述第一平面的第二平面、或者沿着包括在所述第二平面中的轴线的深度信息，并且
通过考虑所估计的变形和所确定的深度信息而提取被捕获的所述结构的至少一部分的振动数据。
2.根据权利要求1所述的设备，其中所述数据分析器单元包括采集单元，所述采集单元适于控制所述摄像机装置和/或同步所述至少两个高速视频流。
3.根据权利要求1所述的设备，其中所述处理单元适于将所述至少两个高速视频流修正至所述第一平面上。
4.根据权利要求1所述的设备，其中所述处理单元被配置成检测与所估计的被捕获的所述结构的所述至少一部分沿着所述第一平面的变形相关联的振动模式。
5.根据权利要求4所述的设备，其中所述处理单元被配置成通过将所估计的被捕获的所述结构的所述至少一部分沿着所述第一平面的变形、所检测的与所估计的被捕获的所述结构的所述至少一部分沿着所述第一平面的变形相关联的振动模式和所计算的被捕获的所述结构的所述至少一部分沿着所述第二平面的变形进行组合，提取被捕获的所述结构的所述至少一部分的振动数据。
6.根据权利要求1所述的设备，其中所述摄像机装置包括至少两个高速摄像机，其中每个摄像机被设置成并适于捕获所述结构并且生成所述至少两个高速视频流中的一高速视频流。
7.根据权利要求1所述的设备，其中所述第二平面垂直于所述第一平面。
8.根据权利要求1所述的设备，进一步包括：
显示单元，所述显示单元适于显示以下中的至少一个：用户输入、用户设置、所述至少两个高速视频流中的一个或多个、所提取的被捕获的所述结构的所述至少一部分的振动数据、以及所估计的变形和/或所计算的深度信息的合成或基于模型的表示。
9.根据权利要求1所述的设备，进一步包括：
图形用户界面，所述图形用户界面适于输入并显示基于模型的结果，并由所述图形用户界面的专用控件和窗口将所述基于模型的结果与所提取的振动数据对齐。
10.根据权利要求1所述的设备，其中所述摄像机装置包括被配置成工作在可见光谱中的高速视频摄像机以及被配置成工作在非可见光谱中的高速视频摄像机。
11.根据权利要求1所述的设备，包括可移动平台，所述摄像机装置被设置在所述可移动平台上。
12.根据权利要求11所述的设备，所述可移动平台包括加速度计和/或陀螺仪传感器和/或运动传感器中的至少一个，所述至少一个适于检测所述可移动平台和/或所述摄像机装置的自振动，并且进一步适于将最终自振动数据提供至所述数据分析器单元，其中所述处理单元进一步适于基于所检测的自振动而修正被监视的结构部分的振动数据。
13.一种根据权利要求1所述的用于高速视频振动分析的设备在航天飞行器或例如机器、汽车、建筑物或桥梁的其他种类设备或结构的非接触振动分析中的使用。
14.一种用于结构的高速视频振动分析的方法，所述方法包括：
由摄像机装置生成所述结构的至少两个高速视频流；
由数据分析器单元的处理单元从所述至少两个高速视频流中的至少一个估计所述结构的至少一部分沿着第一平面的变形；
由所述处理单元从所述至少两个高速视频流确定所述结构的至少一部分沿着不同于所述第一平面的第二平面、或者沿着包括在所述第二平面中的轴线的深度信息；以及
由所述处理单元通过考虑所估计的变形和所确定的深度信息而提取被捕获的所述结构的至少一部分的振动数据。
15.根据权利要求14所述的方法，其中被捕获的所述结构的所述部分是所述结构的用户选择的点和/或区域；和/或其中估计步骤、确定步骤和提取步骤以用户选择的顺序执行。
CN201611130511.0A 2015-12-10 2016-12-09 用于高速视频振动分析的模块化设备 Active CN106872011B (zh)

Applications Claiming Priority (2)

Application Number Priority Date Filing Date Title
EP15199331.8A EP3179440B1 (en) 2015-12-10 2015-12-10 Modular device for high-speed video vibration analysis
EP15199331.8 2015-12-10

Publications (2)

Publication Number Publication Date
CN106872011A true CN106872011A (zh) 2017-06-20
CN106872011B CN106872011B (zh) 2019-08-30

Family

ID=55024752

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
CN201611130511.0A Active CN106872011B (zh) 2015-12-10 2016-12-09 用于高速视频振动分析的模块化设备

Country Status (6)

Country Link
US (1) US10127678B2 (zh)
EP (1) EP3179440B1 (zh)
KR (1) KR20170069171A (zh)
CN (1) CN106872011B (zh)
ES (1) ES2686470T3 (zh)
RU (1) RU2743112C2 (zh)

Cited By (11)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN110595601A (zh) * 2019-04-26 2019-12-20 深圳市豪视智能科技有限公司 桥梁振动检测方法及相关装置
CN110617973A (zh) * 2019-04-26 2019-12-27 深圳市豪视智能科技有限公司 振动检测方法及相关装置
CN110672342A (zh) * 2019-04-26 2020-01-10 深圳市豪视智能科技有限公司 洗衣机振动故障检测方法及装置
CN110674700A (zh) * 2019-08-31 2020-01-10 深圳市广宁股份有限公司 基于数字孪生模型的电子设备的智能健康预测方法及装置
CN110806257A (zh) * 2019-10-22 2020-02-18 同济大学 一种基于移动平台的结构振动测量设备
CN110956645A (zh) * 2019-08-28 2020-04-03 深圳市广宁股份有限公司 多模输出的智能振动检测方法及装置
CN110987148A (zh) * 2019-12-05 2020-04-10 浙江理工大学 基于图像示踪点动态跟踪分析的织针振动检测系统及方法
WO2021036631A1 (zh) * 2019-04-26 2021-03-04 深圳市豪视智能科技有限公司 基于视频进行振动分析方法及相关产品
WO2021036671A1 (zh) * 2019-08-29 2021-03-04 深圳市广宁股份有限公司 基于数字孪生的智能振动检测方法及装置
WO2021052020A1 (zh) * 2019-04-26 2021-03-25 深圳市豪视智能科技有限公司 振动检测系统
WO2021052021A1 (zh) * 2019-04-26 2021-03-25 深圳市豪视智能科技有限公司 振动检测系统

Families Citing this family (16)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN109478059B (zh) * 2016-07-12 2021-04-30 三菱电机株式会社 诊断装置及诊断系统
US11519780B2 (en) 2017-11-14 2022-12-06 Nec Corporation Measurement system, correction processing apparatus, correction processing method, and computer-readable recording medium
WO2019097576A1 (ja) * 2017-11-14 2019-05-23 日本電気株式会社 計測システム、補正処理装置、補正処理方法、及びコンピュータ読み取り可能な記録媒体
KR102518400B1 (ko) 2017-11-22 2023-04-06 삼성전자주식회사 진동을 제공하는 방법 및 이를 지원하는 전자 장치
DE102018202559A1 (de) * 2018-02-20 2019-08-22 Fraunhofer-Gesellschaft zur Förderung der angewandten Forschung e.V. Vorrichtungen und verfahren zur vibrationsanalyse
DE102018104913A1 (de) * 2018-03-05 2019-09-05 Prüftechnik Dieter Busch AG Schwingungsüberwachung eines Objekts mittels Videokamera
WO2019186985A1 (ja) * 2018-03-29 2019-10-03 日本電気株式会社 振動計測システム、振動計測装置、振動計測方法、及びコンピュータ読み取り可能な記録媒体
WO2019198534A1 (ja) * 2018-04-10 2019-10-17 シャープ株式会社 振動解析装置、振動解析装置の制御方法、振動解析プログラムおよび記録媒体
CA3110960A1 (en) * 2018-08-30 2020-03-05 Voestalpine Signaling Usa Inc. Railcar acoustic monitoring system and method of use
US20200302025A1 (en) * 2019-03-18 2020-09-24 The Boeing Company Automated Method for Support Material Placement in Additive Manufacturing for Improved Finish Machining Performance
US11483547B2 (en) * 2019-12-04 2022-10-25 Nxp Usa, Inc. System and method for adaptive correction factor subsampling for geometric correction in an image processing system
CN112378507B (zh) * 2020-11-05 2021-10-01 浙江大学 一种基于运动补偿的计算机视觉结构振动监测方法
CN113063484B (zh) * 2021-03-31 2022-10-04 中煤科工集团重庆研究院有限公司 一种振动识别放大方法
CN113340403B (zh) * 2021-05-31 2022-08-16 福州大学 基于圆周条纹和线阵相机的转轴径向振动测量方法
US11961240B2 (en) 2021-06-11 2024-04-16 Mechanical Solutions Inc. Systems and methods for improved observation and detection using time video synchronization and synchronous time averaging
CN114441126A (zh) * 2022-02-10 2022-05-06 上海电气集团股份有限公司 基于数字孪生的振动试验方法、系统、设备和介质

Citations (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
WO2006084385A1 (en) * 2005-02-11 2006-08-17 Macdonald Dettwiler & Associates Inc. 3d imaging system
US20130329953A1 (en) * 2012-06-08 2013-12-12 Correlated Solutions, Inc. Optical non-contacting apparatus for shape and deformation measurement of vibrating objects using image analysis methodology
CN104904200A (zh) * 2012-09-10 2015-09-09 广稹阿马斯公司 使用多设备的环境的多维数据捕捉
US20150350617A1 (en) * 2014-05-27 2015-12-03 Airbus Group Sas Method for projecting virtual data and device enabling this projection

Family Cites Families (8)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US7983802B2 (en) * 1997-10-22 2011-07-19 Intelligent Technologies International, Inc. Vehicular environment scanning techniques
UA48774A (uk) * 2001-12-05 2002-08-15 Технологічний Університет Поділля Спосіб безконтактного вимірювання параметрів вібрацій та визначення форм коливань об'єктів
US7193720B2 (en) * 2005-05-17 2007-03-20 Lockheed Martin Coherent Technologies, Inc. Optical vibration imager
US10129658B2 (en) * 2013-07-22 2018-11-13 Massachusetts Institute Of Technology Method and apparatus for recovering audio signals from images
RU2551396C1 (ru) * 2013-11-06 2015-05-20 Российская Федерация, от имени которой выступает Министерство промышленности и торговли Российской Федерации (Минпромторг России) Способ бесконтактных измерений геометрических параметров объекта в пространстве и устройство для его осуществления
US10062411B2 (en) * 2014-12-11 2018-08-28 Jeffrey R. Hay Apparatus and method for visualizing periodic motions in mechanical components
US10108325B2 (en) * 2014-12-11 2018-10-23 Rdi Technologies, Inc. Method of analyzing, displaying, organizing and responding to vital signals
WO2017070629A1 (en) * 2015-10-23 2017-04-27 Fluke Corporation Imaging tool for vibration and/or misalignment analysis

Patent Citations (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
WO2006084385A1 (en) * 2005-02-11 2006-08-17 Macdonald Dettwiler & Associates Inc. 3d imaging system
US20130329953A1 (en) * 2012-06-08 2013-12-12 Correlated Solutions, Inc. Optical non-contacting apparatus for shape and deformation measurement of vibrating objects using image analysis methodology
CN104904200A (zh) * 2012-09-10 2015-09-09 广稹阿马斯公司 使用多设备的环境的多维数据捕捉
US20150350617A1 (en) * 2014-05-27 2015-12-03 Airbus Group Sas Method for projecting virtual data and device enabling this projection

Cited By (16)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN110617973B (zh) * 2019-04-26 2021-08-27 深圳市豪视智能科技有限公司 振动检测方法及相关装置
WO2021052020A1 (zh) * 2019-04-26 2021-03-25 深圳市豪视智能科技有限公司 振动检测系统
CN110672342A (zh) * 2019-04-26 2020-01-10 深圳市豪视智能科技有限公司 洗衣机振动故障检测方法及装置
CN110672342B (zh) * 2019-04-26 2021-10-12 深圳市豪视智能科技有限公司 洗衣机振动故障检测方法及装置
WO2021036638A1 (zh) * 2019-04-26 2021-03-04 深圳市豪视智能科技有限公司 桥梁振动检测方法及相关装置
CN110595601A (zh) * 2019-04-26 2019-12-20 深圳市豪视智能科技有限公司 桥梁振动检测方法及相关装置
CN110617973A (zh) * 2019-04-26 2019-12-27 深圳市豪视智能科技有限公司 振动检测方法及相关装置
WO2021052021A1 (zh) * 2019-04-26 2021-03-25 深圳市豪视智能科技有限公司 振动检测系统
WO2021036631A1 (zh) * 2019-04-26 2021-03-04 深圳市豪视智能科技有限公司 基于视频进行振动分析方法及相关产品
CN110956645A (zh) * 2019-08-28 2020-04-03 深圳市广宁股份有限公司 多模输出的智能振动检测方法及装置
CN110956645B (zh) * 2019-08-28 2023-10-31 深圳市广宁股份有限公司 多模输出的智能振动检测方法及装置
WO2021036671A1 (zh) * 2019-08-29 2021-03-04 深圳市广宁股份有限公司 基于数字孪生的智能振动检测方法及装置
CN110674700A (zh) * 2019-08-31 2020-01-10 深圳市广宁股份有限公司 基于数字孪生模型的电子设备的智能健康预测方法及装置
CN110674700B (zh) * 2019-08-31 2023-07-21 深圳市广宁股份有限公司 基于数字孪生模型的电子设备的智能健康预测方法及装置
CN110806257A (zh) * 2019-10-22 2020-02-18 同济大学 一种基于移动平台的结构振动测量设备
CN110987148A (zh) * 2019-12-05 2020-04-10 浙江理工大学 基于图像示踪点动态跟踪分析的织针振动检测系统及方法

Also Published As

Publication number Publication date
US10127678B2 (en) 2018-11-13
CN106872011B (zh) 2019-08-30
RU2016148422A (ru) 2018-06-09
RU2016148422A3 (zh) 2020-05-15
KR20170069171A (ko) 2017-06-20
EP3179440B1 (en) 2018-07-11
EP3179440A1 (en) 2017-06-14
RU2743112C2 (ru) 2021-02-15
US20170169575A1 (en) 2017-06-15
ES2686470T3 (es) 2018-10-18

Similar Documents

Publication Publication Date Title
CN106872011B (zh) 用于高速视频振动分析的模块化设备
KR102001728B1 (ko) 스테레오 카메라 드론을 활용한 무기준점 3차원 위치좌표 취득 방법 및 시스템
JP6974873B2 (ja) シーンから深度情報を取得するための装置および方法
JP6484729B2 (ja) 無人航空機の奥行き画像の取得方法、取得装置及び無人航空機
CN106949936B (zh) 利用双目视觉位移监测系统分析输电塔结构模态的方法
WO2018086122A1 (zh) 多路传感数据融合的方法和系统
JP5660648B2 (ja) マルチユーザ拡張現実におけるオンライン参照生成および追跡
US20100208941A1 (en) Active coordinated tracking for multi-camera systems
CN106056075A (zh) 基于无人机的社区网格化中重点人员识别及跟踪系统
US20070076090A1 (en) Device for generating three dimensional surface models of moving objects
CN113589833A (zh) 用于视觉目标跟踪的方法
JP6251142B2 (ja) 測定対象物の非接触検知方法及びその装置
CN108139757A (zh) 用于检测和跟踪可移动物体的系统和方法
CN105324792B (zh) 用于估计移动元件相对于参考方向的角偏差的方法
US20200267323A1 (en) Autofocusing camera and systems
CN107809610A (zh) 摄像头参数集算出装置、摄像头参数集算出方法以及程序
US20200029025A1 (en) Imaging system and method of imaging control
US20120183205A1 (en) Method for displacement measurement, device for displacement measurement, and program for displacement measurement
Palonen et al. Augmented reality in forest machine cabin
CN111489392B (zh) 多人环境下单个目标人体运动姿态捕捉方法及系统
CN109035343A (zh) 一种基于监控相机的楼层相对位移测量方法
Nyqvist et al. A high-performance tracking system based on camera and IMU
Grießbach et al. IPS–a system for real-time navigation and 3D modeling
CN116027351A (zh) 一种手持/背包式slam装置及定位方法
JP7437930B2 (ja) 移動体及び撮像システム

Legal Events

Date Code Title Description
PB01 Publication
PB01 Publication
SE01 Entry into force of request for substantive examination
SE01 Entry into force of request for substantive examination
GR01 Patent grant
GR01 Patent grant