基于事件相机的振动测量方法、装置、设备及存储介质制造方法及图纸

本申请提供了一种基于事件相机的振动测量方法、装置、设备及存储介质，该方法包括：将事件相机所采集的对应于振动物体的事件流转换为复数图像；将复数图像分解为不同尺度和方向的多个子带；结合每个子带的相位信息计算振动物体的相位变化信号；根据相位变化信号确定振动物体的振动频率。通过本申请方案的实施，采用非接触式测量方式测量物体的振动频率，且事件相机具有高时间分辨率和高动态的特性，可支持在低亮度条件下捕捉物体的高速运动，另外，所采集的数据仅与物体运动相关而降低了数据冗余度，因此，有效提高了振动测量结果的准确性，降低了数据处理量。降低了数据处理量。降低了数据处理量。

【技术实现步骤摘要】
基于事件相机的振动测量方法、装置、设备及存储介质


[0001]本申请涉及振动检测
，尤其涉及一种基于事件相机的振动测量方法、装置、设备及存储介质。

技术介绍

[0002]振动测量是判断设备工作状态是否正常、是否存在安全隐患的关键技术，从而结构的振动频率的检测对设备振动分析起着重要作用。
[0003]传统的振动测量方式通常为接触式测量方式，也即将加速度计固定在待测物体之上，以对振动物体的振动信号进行采集，然后基于加速度和振动力的线性关系分析待测物体的振动频率。然而，加速度计的重量会对待测物体的振动行为产生影响，在对轻质物体进行振动测量时影响尤甚，导致最终所测量的振动频率的准确性相对较低。

技术实现思路

[0004]本申请实施例提供了一种基于事件相机的振动测量方法、装置、设备及存储介质，至少能够解决相关技术中采用接触式测量方式进行物体振动测量，所导致的测量结果的准确性相对较低的问题。
[0005]本申请实施例第一方面提供了一种基于事件相机的振动测量方法，包括：将事件相机所采集的对应于振动物体的事件流转换为复数图像；将所述复数图像分解为不同尺度和方向的多个子带；结合每个子带的相位信息计算所述振动物体的相位变化信号；根据所述相位变化信号确定所述振动物体的振动频率。
[0006]本申请实施例第二方面提供了一种基于事件相机的振动测量装置，包括：转换模块，用于将事件相机所采集的对应于振动物体的事件流转换为复数图像；分解模块，用于将所述复数图像分解为不同尺度和方向的多个子带；计算模块，用于结合每个子带的相位信息计算所述振动物体的相位变化信号；确定模块，用于根据所述相位变化信号确定所述振动物体的振动频率。
[0007]本申请实施例第三方面提供了一种电子设备，包括：存储器及处理器，其中，处理器用于执行存储在存储器上的计算机程序，处理器执行计算机程序时，实现上述本申请实施例第一方面提供的基于事件相机的振动测量方法中的各步骤。
[0008]本申请实施例第四方面提供了一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，计算机程序被处理器执行时，实现上述本申请实施例第一方面提供的基于事件相机的振动测量方法中的各步骤。
[0009]由上可见，根据本申请方案所提供的基于事件相机的振动测量方法、装置、设备及存储介质，将事件相机所采集的对应于振动物体的事件流转换为复数图像；将复数图像分解为不同尺度和方向的多个子带；结合每个子带的相位信息计算振动物体的相位变化信号；根据相位变化信号确定振动物体的振动频率。通过本申请方案的实施，采用非接触式测量方式测量物体的振动频率，且事件相机具有高时间分辨率和高动态的特性，可支持在低
Vision Sensor)是一种新型传感器，其模拟人类的视网膜，响应由于运动产生的亮度变化的像素点脉冲，也即事件相机101异步地记录像素点上的亮度变化，当亮度变化超过一定阈值后便输出一个包括坐标(x,y)、时间戳(t)和事件极性(p，取值为+1和
‑
1，分别表示亮度的增加和减少)的事件，每个事件以e＝(t,x,y,p)的形式表示，因此它能够以极高的帧率捕获场景的亮度变化(也即光强变化)，记录特定时间点和图像中特定位置的事件，形成事件流而不是帧流，从而可以解决传统相机信息冗余、数据存储量和实时处理量较大等问题。另外，电子设备102是具备数据处理功能的各种终端设备，包括但不限于智能手机、平板电脑、膝上型便携计算机和台式计算机等。
[0026]在相关技术中，当使用传统相机进行非接触式振动测量时，通常所采用的方案有两种，一种是使用数字图形相关法，该方法需要在待测物体表面标记用于跟踪的斑点图案，整体测量流程较为繁冗；另一种是基于相位的方法，也即通过计算传统视频帧之间的相位变化来获取振动信息，该方法受到传统相机成像原理的限制，对高速运动物体的信息捕捉能力较差，且在低亮度环境下无法有效捕捉运动信息，同时还会产生大量冗余数据。
[0027]而在本实施例图1所示的应用场景中，通过事件相机101针对振动物体采集对应的事件流，然后事件相机101将所采集的事件流发送至电子设备102。电子设备102针对所接收的事件流，执行如下基于事件相机的振动测量方法的流程：首先，将事件相机所采集的对应于振动物体的事件流转换为复数图像；然后，将复数图像分解为不同尺度和方向的多个子带；接下来，结合每个子带的相位信息计算振动物体的相位变化信号；最后，根据相位变化信号确定振动物体的振动频率。由于事件相机具有高时间分辨率和高动态的特性，可支持在低亮度条件下捕捉物体的高速运动，另外，所采集的数据仅与物体运动相关而降低了数据冗余度，因此，本实施例有效提高了振动测量的准确性，降低了数据处理量，能够更高效快速地处理得到物体振动频率。
[0028]如图2所示为本申请一实施例提供的一种电子设备的结构示意图。该电子设备主要包括：存储器201及处理器202，处理器202的数量可以是一个或多个，存储器201上存储有可在处理器202上运行的计算机程序203，存储器201和处理器202通信连接，处理器202执行该计算机程序203时，实现前述基于事件相机的振动测量方法的流程。
[0029]应当说明的是，存储器201可以是高速随机存取记忆体(RAM，Random Access Memory)存储器，也可为非不稳定的存储器(non
‑
volatile memory)，例如磁盘存储器。存储器201用于存储可执行程序代码，处理器202与存储器201耦合。
[0030]本申请一实施例还提供了一种计算机可读存储介质，该计算机可读存储介质可以是设置于前述电子设备中，该计算机可读存储介质可以是前述图2所示实施例中的存储器。
[0031]该计算机可读存储介质上存储有计算机程序，该计算机程序被处理器执行时可实现前述基于事件相机的振动测量方法的流程。进一步的，该计算机可存储介质还可以是U盘、移动硬盘、只读存储器(ROM，Read
‑
Only Memory)、RAM、磁碟或者光盘等各种可以存储程序代码的介质。
[0032]如图3为本申请一实施例提供的基于事件相机的振动测量方法的基本流程图，该振动测量方法可以由图1或图2中的电子设备执行，具体包括以下的步骤：
[0033]步骤301、将事件相机所采集的对应于振动物体的事件流转换为复数图像。
[0034]如图4所示为本实施例提供的一种事件流的示意图，在本实施例的振动测量过程
中，振动物体可以为任意待测量其振动行为的物体，事件相机相对于振动物体采集事件流，事件流的公式化描述如下：
[0035][0036][0037]应当理解的是，事件流中一个事件数据由(x,y,p,t)构成，其中，x,y表示像素坐标位置，p表示事件极性，t表示时间戳，L(t)表示t时刻的亮度(也即光强)，c表示事件相机的亮度变化阈值。
[0038]在实际应用中，事件相机包括由多个像素组成的像素阵列，其每个像素独立工作，当像素检测到亮度变化本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种基于事件相机的振动测量方法，其特征在于，包括：将事件相机所采集的对应于振动物体的事件流转换为复数图像；将所述复数图像分解为不同尺度和方向的多个子带；结合每个子带的相位信息计算所述振动物体的相位变化信号；根据所述相位变化信号确定所述振动物体的振动频率。2.根据权利要求1所述的振动测量方法，其特征在于，所述将事件相机所采集的对应于振动物体的事件流转换为复数图像的步骤，包括：基于预设的图像转换模型，将事件相机所采集的对应于振动物体的事件流转换为复数图像；所述图像转换模型表示为：其中，A表示幅度，表示相位向量，(x,y)表示像素坐标位置，j表示虚数单位，e表示自然常数，fft表示傅里叶变换，T表示所述事件流的时长，t0表示所述事件流的起始时刻，E(x,y,t)表示t0时刻至t时刻的事件极性之和，c表示所述事件相机的亮度变化阈值。3.根据权利要求1所述的振动测量方法，其特征在于，所述结合每个子带的相位信息计算所述振动物体的相位变化信号的步骤，包括：对每个子带在不同位置的相位向量进行相位加权计算，得到加权相位；将不同所述子带的所述加权相位添加预设时间偏移量，得到对齐后的加权相位；将所有所述对齐后的加权相位进行集成，得到所述振动物体的相位变化信号。4.根据权利要求3所述的振动测量方法，其特征在于，所述对每个子带在不同位置的相位向量进行相位加权计算，得到加权相位的步骤，包括：按照预设加权计算公式，对每个子带在不同位置的相位向量进行相位加权计算，得到加权相位；所述加权计算公式表示为：其中，Φ
i
(r,θ,t)表示所述加权相位，A表示幅度，表示所述相位向量，(x,y)表示像素坐标位置，r表示所述尺度，θ表示所述方向，t表示时序信号，i表示子带索引。5.根据权利要求4所述的振动测量方法，其特征在于，所述将不同所述子带的所述加权相位添加预设时间偏移量，得到对齐后的加权相位的步骤之前，还包括：基于预设时间偏移量计算公式计算所述时间偏移量；所述时间偏移量计算公式表...

【专利技术属性】
技术研发人员：沈益冉，陈宁，邓坚，
申请(专利权)人：深圳锐视智芯科技有限公司，
类型：发明
国别省市：