阅读说明：本技术 测量物体空间运动的高速摄影数据处理方法 (High-speed photographic data processing method for measuring object space movement ) 是由 颜文选 赵继伟 杨昆劼 张颖 潘武贤 杨建宏 李超 汪玲 于 2019-09-20 设计创作，主要内容包括：本发明提出一种测量物体空间运动的高速摄影数据处理方法,按照图像中的像素点尺寸,对高速摄影得到的物体标记点原始位移-时间数据信息进行划分；提取每个像素点中的第一个数据点作为有效数据,其余数据为无效数据；之后基于相邻两个像素点之间距离非常小,可以将连续两个标记点的变速运动作为匀变速运动的思路对无效数据进行还原,得到真实运动状态,从而解决了一二阶导数的跳变问题,提高系统精度。(The invention provides a high-speed photographic data processing method for measuring object space motion, which divides original displacement-time data information of object mark points obtained by high-speed photography according to the size of pixel points in an image; extracting a first data point in each pixel point as effective data, and taking the rest data as invalid data; and then, based on the fact that the distance between two adjacent pixel points is very small, the variable speed motion of two continuous mark points can be used as the thought of uniform variable speed motion to restore invalid data to obtain a real motion state, so that the problem of jumping of a second-order derivative is solved, and the system precision is improved.)

测量物体空间运动的高速摄影数据处理方法

技术领域

本发明涉及高速摄影技术领域，具体为一种非接触式测量物体空间运动的高速摄影数据处理方法。

背景技术

在研究物体空间位移与姿态角试验中，经常需要对某时间段内的物体的运动位移、速度、加速度等进行高精度动态测量，为后续分析以及优化设计提供数据支持。

采用高速摄影可实现物体运动的非接触式测量，与其他测量方法相比，具有测量精度高、干扰小、对试验环境要求低、可重复使用等优点。目前，高速摄影已被广泛应用于各类测试领域中，如跌落分离偏转角、子弹飞行加速度、炮弹出膛速度、火箭运动姿态等的测量。

高速摄影技术能够自动捕捉物体运动过程中的位移-时间数据，后期希望通过位移-时间数据得到物体标记点的速度-时间、加速度-时间数据，对物体的物理运动过程进行进一步分析。

但是在实际中发现，采用相邻两点位移差除以时间差的方法求得的速度-时间、加速度-时间数据会出现不同程度的数据跳变，这种现象并不符合物体的实际运动状态，需要对这种数据跳变现象进行解释并解决这种跳变问题。

例如在发动机高空跌落实验中，以往都是在得到高速摄影数据后，提取某个标记点的位移-时间数据，利用相邻两点的位移差除以时间差，得到该时刻标记点的速度值，如图1所示。从图1中可以看出来，标记点的速度随着时间变化，数据不停发生跳变，这与发动机空中跌落物理过程并不符合，说明采集到的位移-时间数据需要进行特殊处理。而且通过对以往的多次试验数据进行分析中发现速度-时间、加速度-时间均会出现不同程度的数据跳变现象。

采用常用的多点平滑、滤波等常用数据处理方法，并不能消除数据跳变，试验数据分析得到的结果与物体实际运动不符，无法得到物体的速度和加速度随时间的变化关系。查阅相关文献并未有现有技术解释这种数据跳变问题。

发明内容

要解决的技术问题

如上背景技术所述，利用高速摄影数据中的位移-时间数据得到的速度-时间、加速度-时间均会出现不同程度的数据跳变现象，而且采用多点平滑、滤波等常用数据处理方法，并不能消除数据跳变，对此申请人考虑是否是因为采样率过低，丢失了发动机运动过程中的一部分有效数据而导致出现上述情况，所以我们尝试通过提高采样率的方法来消除这种数据跳变。通过试验发现，当采样率提高时，这种数据跳变现象并未得到解决，甚至有加剧的趋势，进而分析这种跳变现象并不是由于采样率过低引起的。

从图1中可以看出，速度-时间中随着时间变化，物体的速度多次出现零值，即物体在空中出现运动停止。由相邻两点求速度可以知道，出现速度为零说明相邻时刻标记点的位移值相同。因此对标记点的原始位移-时间数据进行分析，如图2所示。从图2中发现，物体的位移-时间图像上有连续“台阶”的出现，台阶值的出现正是物体速度-时间曲线出现多次零值，发生跳变的原因。

进一步通过对高速摄影自动捕捉物体运动轨迹的原理进行分析发现，高速摄影测量是采用物体标记点所处的像素点坐标代替标记点的实际位置。由于高速摄像机的分辨率有限，标记点可能会在连续时刻处落在同一像素点上，高速摄影系统会将落在一个像素点上的位置用相同数据处理，即像素点的坐标值代替标记点的实际位置。这就是高速摄影直接得到的位移-时间数据就出现台阶状的根本原因。由此导致后期进行数据处理中位移-时间的一阶(速度)、二阶(加速度)数据会出现不连续，并且多点数据跳变。而常用的多点平滑、滤波数据处理方法是不能消除这种跳变的，导致试验数据与物体实际运动不符。

台阶值的出现恰恰说明是在分辨率一定的情况下，由于系统的采样率过高而导致台阶值现象的出现。当采样率过高时，标记点在连续几个时间间隔都处在同一个像素点上，系统会自动判定在这段时间内标记点未发生移动。因此需要通过选择合适的采样率来消除台阶值的出现，采样率的大小和物体的运动速度以及分辨率相关。但在实际情况下，对物体采用高速摄影进行拍摄记录时，由于物体的运动过程是未知的，所以无法预判合适的采样率，同时大多数情况下，物体的运动状态也是不停变化的，导致整个运动过程的合适采样率也是不能确定的。

本发明针对上述新问题，在找到影响数据关键因素的基础上，提出了一种新的测量物体空间运动的高速摄影数据处理方法，通过识别关键数据点，剔除试验数据中的干扰数据点，消除高速摄影自动捕捉标记点位置所引入的误差，还原真实运动状态，解决了一二阶导数的跳变问题，提高系统精度。

本发明的技术方案为：

所述一种测量物体空间运动的高速摄影数据处理方法，其特征在于：包括以下步骤：

步骤1：获取高速摄影得到的物体标记点原始位移-时间数据信息；

步骤2：按照图像中的像素点尺寸，对步骤1中得到的原始位移-时间数据信息进行划分；提取每个像素点中的第一个数据点作为有效数据，其余数据为无效数据；

步骤3：剔除无效数据，并通过以下过程对无效数据进行还原：

步骤3.1：记物体标记点在连续时刻t₀，t₁，t₂，t₃…..t_m+n+k的位置点为

P₀,P₁,P₂,…,P_m,P_m+1,…,P_m+n-2,P_m+n-1,P_m+n,P_m+n+1,…,P_m+n+k-1,P_m+n+k,

每个标记点位置距离设定的坐标原点的距离为S₀，S₁，S₂…S_m+n+k；根据步骤2中的划分，其中P₀,P₁,P₂,…,P_m-1落在第一像素点上，P_m,P_m+1,…,P_m+n-1落在第二个像素点上，P_m+n,P_m+n+1,…,P_m+n+k-1落在第三个像素点上，P_m+n+k落在第四个像素点上；其中P₀,P_m,P_m+n,P_m+n+k为有效数据点，相应的S₀,S_m,S_m+n,S_m+n+k是有效距离，其余为无效数据点；

步骤3.2：对落在第一像素点中的数据点进行还原：

取i＝0,1,2·····m-1，为还原后的落在第一像素点中的标记点距离设定的坐标原点的距离，则

其中T为相邻时间间隔，

S¹ ₀＝S₀，S¹ _m＝S_m，S¹ _m+n＝S_m+n；

步骤3.3：对落在第二像素点中的数据点进行还原：

取i＝m,m+1,m+2,…,m+n-1，为还原后的落在第二像素点中的标记点距离设定的坐标原点的距离，则

其中

S¹ _m＝S_m，S¹ _m+n＝S_m+n，S¹ _m+n+k＝S_m+n+k；

步骤3.4：重复步骤3.1～步骤3.3，完成对每个像素点中数据点的还原，得到还原后的位移-时间数据[s¹ ₀，s¹ ₁，…..]；

步骤4：对还原后的位移-时间数据进行数据拟合，得到标记点的位移-时间拟合函数S＝f(t)，进而求得标记点的速度v＝df(t)/dt,加速度a＝d²f(t)/dt²。

有益效果

通过本发明提出的新方法中，首先选用较高的采样率进行高速摄影拍摄，得到试验过程中尽可能多的试验信息，然后对系统自动采集到物体的位移-时间数据按照像素点进行识别划分，找到关键数据点，将无效的数据点进行真实还原，再对得到的还原位移-时间数据进行多项式拟合，消除台阶数据以及一阶、二阶数据多点跳变现象，消除高速摄影自动捕捉标记点位置引入的误差，提高系统精度。

本发明的附加方面和优点将在下面的描述中部分给出，部分将从下面的描述中变得明显，或通过本发明的实践了解到。

附图说明

本发明的上述和/或附加的方面和优点从结合下面附图对实施例的描述中将变得明显和容易理解，其中：

图1高速摄影相邻两点求速度-时间图像；

图2高速摄影原始位移-时间图像；

图3高速摄影测试现场示意图；

图4物体水平运动不同时刻标记点位置；

图5数据处理算法流程图；

图6标记点位移-时间图像；

图7标记点速度-时间图像；

图8标记点加速度a1-时间图像；

图9标记点加速度a2-时间图像。

具体实施方式

如图3所示，试验前，使三脚架支开角度适中平稳，接着将安装好镜头的高速摄影主机通过云台固定在三脚架上，接通电源。调整使相机镜头正对被测物体。在被测物体上可被高速摄影机拍摄的侧面进行标记，在试验需要研究的位置作标记点，在标记点位置粘贴靶点，计算机可以对标记点运动进行自动跟踪，捕捉记录标记点的坐标信息。取物体可被相机拍摄的侧面几何两端做两个标记点，把这两个标记点之间的实际距离记录下来作为标尺的实际距离。被测物体开始运动，相机同时进行高速摄影，直到整个试验结束。

试验后在高速摄影机的软件控制界面中首先设定比例尺，在待测量的图片上点击标尺的起始点和终点(即被测物体可被相机拍摄侧面的几何两端)，计算机会自动求出标尺起始点和标尺终点的图像距离。在弹出的对话框中输入参照标尺的实际尺寸，系统将自动算出当前视频单位像素代表的实际尺寸。计算机软件会对所采集的图像和数据进行分析和处理，可以对被拍摄物体的标记点自动跟踪、快速测量，得到不同时刻标记点的位置坐标。

上述过程都是现有高速摄像方法中的常规处理过程。

由于高速摄影拍摄的照片是由多个像素点组成，每个像素点的位置范围是确定的，高速摄影自动捕捉到的标记点位置坐标数据可以按照像素点区域来进行划分。由于采用计算机自动捕捉，系统将标记点所在的像素位置作为标记点的实际位置，导致当标记点不同时刻落在同一像素点上时，系统读取到标记点始终处于同一位置。因此，本申请方法中，除去每个像素点中出现的第一个标记点坐标数据，其余各点的坐标数据都认为是无效的干扰数据。因此，本发明提出方法中，首先提取每个像素点上的第一个数据(包括对应的位移和时刻)，删除其他的无效干扰数据，然后对删除的数据点进行还原，将还原后的数据作为标记点的实际位移-时间。

如图4，以物体水平方向运动为例，标记点在时刻t₀,t₁,t₂,…,t_m+n+k+j-1时刻的位置点P₀,P₁,P₂,…,P_m,P_m+1,…,P_m+n-2,P_m+n-1,P_m+n,P_m+n+1,…,P_m+n+k-1,P_m+n+k,P_m+n+k+1,…,P_m+n+k+j-1，其中P₀,P₁,P₂,…,P_m-1落在第一像素点上，P_m,P_m+1,…,P_m+n-1落在第二个像素点上，P_m+n,P_m+n+1,…,P_m+n+k-1落在第三个像素点上，P_m+n+k,P_m+n+k+1,…,P_m+n+k+j-1落在第四个像素点上。

在连续时刻t₀，t₁，t₂，t₃,…,t_m+n+k-1，其中相邻时间间隔相同为T，即高速摄影拍摄两张照片所使用的间隔时间。系统自动捕捉到标记点位置距离坐标原点的水平距离为S₀，S₁，S₂,…,S_m+n+k-1，则在第一个像素点上，除去S₀，其余S₁，S₂,…,S_m-1数据是无效的。在第二个像素点上，除去S_m，其余S_m+1，S_m+2,…,S_m+n-1数据是无效的。在第三个像素点上，除去S_m+n，其余S_m+n+1，S_m+n+2,…,S_m+n+k-1数据是无效的。

由于现在高速摄影的分辨率都很高，对于相邻两个像素点之间距离非常小，可以将连续两个像素之间标记点的变速运动作为匀变速运动进行研究。

记S¹ ₀，S¹ ₁,…,S¹ _m+n为t₀，t₁,…,t_m+n时刻的标记点距离原点还原后的位移。

取S¹ ₀＝S₀，S¹ _m＝S_m，S¹ _m+n＝S_m+n，记t₀时刻标记点速度为v₁，从t₀到t_m+n时刻标记点做水平加速度为a₁的匀变速运动，则有

由以上两式可以求得

因此

其中i＝0,1,2·····m-1，得到落在第一个像素点上所有标记点的位置坐标。

同样记S¹ _m，S¹ _m+1,…,S¹ _m+n+k为匀变速运动过程中t_m，t_m+1,…,t_m+n+k时刻的标记点距离原点还原后的水平位移。

取S¹ _m＝S_m，S¹ _m+n＝S_m+n，S¹ _m+n+k＝S_m+n+k，记t_m时刻标记点速度为v₂，从t_m到t_m+n+k时刻标记点做水平加速度为a₂的匀变速运动，则有

由以上两式可以求得

因此

其中i＝m,m+1,m+2,…,m+n-1，得到落在第二个像素点上的标记点位置坐标。

按照上述方法，可以重新得到标记点运动过程中位置坐标A[s¹ ₀，s¹ ₁，…..]，以这组数据作为标记点还原后的位移数据，可以消除以像素点位置作为标记点位置坐标引入的误差，对物体实际运动过程的坐标数据进行还原。将A[s¹ ₀，s¹ ₁，…..]进行多项式数据拟合，得到标记点的位移-时间拟合函数S＝f(t)，进而求得标记点的速度v＝df(t)/dt,加速度a＝d²f(t)/dt²。

同理，也可以得到标记点的竖直方向还原后的位移-时间、速度-时间、加速度-时间数据。

下面结合具体实施例描述本发明：

根据本发明提出的方法，利用高速摄影对某型号发动机跌落安全性试验过程进行研究，在发动机正对高速相机一侧，质心所在位置作标记点，高速摄影的时间间隔T为0.000666667s。图6为计算机自动捕捉到的标记点的原始位移，以及利用本发明方法进行数据处理，得到的标记点还原位移数据-时间的图像。

从图6可以看出，直接对原始数据进行拟合得到的结果与标记点的实际运动误差较大，而还原数据的拟合结果能够更好的与物体的运动轨迹相吻合。进一步，对原始数据利用相邻两点的位移数据差值除以时间间隔得到标记点的运动速度V₁，同时利用本发明的方法对还原数据拟合结果进行时间一阶求导，得到标记点速度V₂，图7为V₁，V₂与时间的图像。

图7中可以看出，原始数据中求得的速度V₁，物体会出现多个数据跳变，而且物体的速度会出现多次零值。而V2则为平滑曲线。

同样的，对标记点相邻的V₁数值求相差除以时间间隔可以求得标记点的加速度a₁，以及对还原位移数据进行时间的二阶求导可以得到标记点加速度a₂。图8和图9分别为a₁、a₂与时间的图像。

从加速度-时间图中可以进一步发现，利用原始数据处理得到的加速度值已经跳变到10⁴量级，数据不可用。而通过本发明中提出的方法，得到标记点的加速度数值与当地重力加速度十分接近，而且加速度的绝对值在逐渐减小，这是由于物体在空中受到空气阻力引起的，符合物体的实际运动状态。

尽管上面已经示出和描述了本发明的实施例，可以理解的是，上述实施例是示例性的，不能理解为对本发明的限制，本领域的普通技术人员在不脱离本发明的原理和宗旨的情况下在本发明的范围内可以对上述实施例进行变化、修改、替换和变型。