● 摘要
武器隐身性能测试对建造紧缩场提出了迫切需求，大型高精度天线反射面是紧缩场的关键部件，其大尺寸、型面精度要求严格的特点给面板的设计、加工、安装和型面精度检测造成了很大困难。随着紧缩场的工作频率提高到300GHz以上，反射面的型面精度要求已逐渐达到并超出现有精密坐标测量技术的极限，测量手段不足已经成为建造高性能大型亚毫米波紧缩场的瓶颈问题。 本文针对这一课题对大型曲面的精密坐标测量进行了深入研究，由于视觉坐标测量技术的优点及其解决大型亚毫米波天线反射面测量问题的潜在可能性，本文重点研究基于视觉原理的精密坐标测量技术，提出新的三维重建算法，为进一步的工程化提供坚实的理论基础。 文中首先系统比较了视觉坐标测量技术的两个领域：摄影测量和计算机视觉，从技术演变的角度来说明二者的理论基础是一致的，在此基础上，针对大型曲面的坐标测量提出基于手持相机自由拍摄的视觉测量方案，并从数学的角度描述了测量原理，建立一个能够同时包含摄影测量和计算机视觉的视觉理论框架，该框架由五个部分组成，分别是测量模型、优化算法、特征匹配、迭代初值、测量不确定度，它们构成了本文的一条主线。本文对特征匹配、迭代初值和测量不确定度三个问题进行了深入研究。 为实现自动匹配，针对大型无特征曲面的现场测量提出了一种新的编码目标，并实现了自动识别算法。与现有的编码目标相比，该编码目标的特点是采用完全二进制编码，没有信息冗余；只有圆一种基本形状，并采用空心和实心表示二进制0和1，编码信息可靠、不受图像退化的影响，并且解码算法简单统一，识别效率和准确率高。 迭代初值问题是指如何给出物点坐标、相机参数的估计值作为非线性优化的迭代初始值，本文根据极点的性质提出了一种新的两视图由运动恢复结构（Structure From Motion, SFM）算法，其特点是几何意义明确，算法简单稳定。仿真实验和实物测量实验均证明了该算法的正确性。在此基础上推导了多视图的SFM算法，重点解决新增加视图的旋转矩阵正交化和投影矩阵的比例因子问题，提出了两种解决方法。 为了保证测量结果的可溯源性和可信度，必须对测量不确定度进行定量描述。需要考虑两个层次的不确定度：一是坐标测量不确定度，二是拟合参数的不确定度。对于坐标测量不确定度的评价问题，在总结现有方法的基础上提出了一套坐标测量不确定度评价方法。另一方面，采用面向任务的不确定度概念来描述拟合参数的不确定度评价问题，系统研究了采用Monte-Carlo模拟方法评价面向任务的测量不确定度的基本原理。由于大型反射面天线多采用二次曲面，文中重点讨论了二次曲面拟合算法，采用Monte-Carlo模拟方法解决了二次曲面拟合参数不确定度的评价问题。