直升机桨叶运动参数测量是直升机研制、生产和维护过程中的重要检查项目,挥舞量是桨叶运动参数之一,因此,研究高精度的挥舞量测量技术对保障直升机安全运行具有重要的实际意义。本文利用图像超分辨率重建方法开展直升机桨叶挥舞量测量技术研究,本文主要工作内容和研究成果如下:(1)本文对课题组研发的基于四目立体视觉的直升机旋翼运动参数测量系统进行改进,增强了系统的可操作性,完善了系统功能。在硬件方面,根据实验场地条件和各项技术指标的需求,构建了高速工业相机、计算机、倍频同步器、无频闪摄影灯和远程控制计算机等硬件设备;在软件方面,在课题组设计的原有系统基础上,添加了桨叶运动参数测量软件子系统,包括全局坐标系坐标转换、桨毂坐标系建立、桨毂坐标系坐标转换和桨叶运动参数计算等功能模块,并实现了各模块功能。经过实际测量实验,表明了该系统达到设计指标,能满足实际测量需求。(2)研究了基于图像内部学习的桨叶图像超分辨率重建方法。针对桨叶图像中标记点所占像素少,导致定位精度不高的问题,研究并实现了基于图像内部学习的桨叶图像超分辨率重建方法。首先,设计了用于图像超分辨重建的全卷积网络模型,通过实验确定了模型结构;其次,利用待进行超分辨率重建的桨叶图像,通过数据增强生成训练数据集;再次,利用训练数据集对网络模型进行训练后,将待重建桨叶图像作为网络输入,生成超分辨图像;最后,利用真实桨叶图像为实验数据,开展了与基于深度学习的超分辨重建方法对比实验,实验结果验证了本文方法的有效性;开展了三维坐标测量精度验证实验,与原始桨叶图像相比,通过本文方法进行超分辨率重建的桨叶图像中标记点横向距离平均绝对误差降低了0.014mm,纵向距离的平均绝对误差降低了0.321mm。实验结果表明,本文方法能够满足桨叶运动参数测量需求。(3)研究了基于图像超分辨率的直升机桨叶挥舞量测量技术。首先,将重建后桨叶图像中检测到的标记点三维坐标转换到全局坐标系下;其次,利用全局坐标系下标记点三维坐标进行桨毂坐标系建立;然后,将全局坐标系下标记点三维坐标转换到桨毂坐标系下;最后,利用桨毂坐标系下标记点三维坐标对桨叶运动参数进行测量。通过在某直升机研究所旋翼实验塔进行的大量旋翼桨叶挥舞量测量实验,验证了本文方法的可行性和有效性,通过与文献[3]方法对比,验证了本文方法能够提升桨叶挥舞量测量精度。