论文纲要：鉴于手持相机和SFM算法的巨型曲面精细坐标丈量本领接洽

兵戈隐身本能尝试对创造收缩场提出了急迫需要，巨型高精度地线曲射面是收缩场的要害元件，其大尺寸、型面精度诉求庄重的特性给面板的安排、加工、安置和型面精度检验和测定形成了很大艰巨。跟着收缩场的处事频次普及到300GHz之上，曲射面包车型的士型面精度诉求已渐渐到达并胜过现有精细坐标丈量本领的极限，丈量本领不及仍旧变成创造高本能巨型亚毫米波收缩场的瓶颈题目。 正文对准这一课题对巨型曲面包车型的士精细坐标丈量举行了深刻接洽，因为视觉坐标丈量本领的便宜及其处置巨型亚毫米波地线曲射面丈量题目的潜伏大概性，正文中心接洽鉴于视觉道理的精细坐标丈量本领，提出新的三维重修算法，为进一步的工程化供给坚忍的表面普通。 文中开始体例比拟了视觉坐标丈量本领的两个范围：拍照丈量和计划机视觉，从本领演化的观点来证明二者的表面普通是普遍的，在此普通上，对准巨型曲面包车型的士坐标丈量提出鉴于手持相机自在拍摄的视觉丈量计划，并从数学的观点刻画了丈量道理，创造一个不妨同声包括拍照丈量和计划机视觉的视觉表面框架，该框架由五个局部构成，辨别是丈量模子、优化算法、特性配合、迭代初值、丈量不决定度，它们形成了正文的一条干线。正文对特性配合、迭代初值和丈量不决定度三个题目举行了深刻接洽。 为实行机动配合，对准巨型无特性曲面包车型的士当场丈量提出了一种新的源代码目的，并实行了机动辨别算法。与现有的源代码目的比拟，该源代码目的的特性是沿用实足二进制源代码，没有消息冗余；惟有圆一种基础形势，并沿用空腹和实心表白二进制0和1，源代码消息真实、不受图像蜕化的感化，而且解码算法大略一致，辨别功效和精确率高。 迭代初值题目是指怎样给出物点坐标、相机参数的估量值动作非线性优化的迭代初始值，正文按照顶点的本质提出了一种新的两视图由疏通回复构造（Structure From Motion, SFM）算法，其特性是好多意旨精确，算法大略宁静。仿真试验和什物丈量试验均证领会该算法的精确性。在此普通上推导了多视图的SFM算法，中心处置新减少视图的回旋矩阵正交化和投影矩阵的比率因子题目，提出了两种处置本领。 为了保护丈量截止的可溯源性和确凿度，必需对丈量不决定度举行定量刻画。须要商量两个档次的不决定度：一是坐标丈量不决定度，二是拟合参数的不决定度。对于坐标丈量不决定度的评介题目，在归纳现有本领的普通上提出了一套坐标丈量不决定度评介本领。另一上面，沿用面向工作的不决定度观念来刻画拟合参数的不决定度评介题目，体例接洽了沿用Monte-Carlo模仿本领评介面向工作的丈量不决定度的基础道理。因为巨型曲射面地线多沿用二次曲面，文中中心计划了二次曲面拟划算法，沿用Monte-Carlo模仿本领处置了二次曲面拟合参数不决定度的评介题目。