电活性聚合物(Electro Active Polymer,EAP)具有巨大的研究价值与应用价值,可以实现机械能与电能的相互转化。通过电活性聚合物制造柔性机械是现代工业的新兴领域。电活性聚合物的应用领域非常广泛,包括柔性机器人、锂离子蓄电池、电活化分离膜、便携式发电机及驱动器材料等。由于电活性聚合物的形变是高电压下的小形变,如何在无接触的条件下测量这个微小的形变是需要解决的首要难题。针对上述问题,本文提出一种基于图像分析的电活性聚合物形变检测研究方法。通过数码相机获取不同情况下电活性聚合物电致形变的数字图像,通过改进的数字图像增强算法,突出实验图像形变区域与参照标尺的细节信息。通过改进的图像分割算法,将实验材料形变区域从背景中分割出来。然后通过图像分析算法,提取增强后实验图像的标尺区域,通过标尺刻度线等细节信息,标定出单个像素在实际空间中的物理尺寸。最终得到电活性聚合物准确的电致形变数据。主要完成的研究工作如下:(1)在数码相机采集实验图像的过程中,难免会出现图像过暗、光照不均、细节不清的情况,严重影响到后续操作的准确性。为了解决这个问题,本文对实验图像进行图像增强处理。本文对传统多尺度Retinex算法进行改进,提出一种基于引导滤波及Gamma校正的多尺度Retinex图像增强算法。实验证明,本文算法不仅能抑制不均匀光照,而且实现了图像细节信息的增强、突出了实验图像的边缘。(2)针对传统分水岭分割算法的过分割现象,本文将图像分割前的预处理与分割后的过分割区域合并相结合。本文通过粘性形态学选取合适的结构元素对实验图像进行形态学梯度重建,对重建后的图像进行分水岭分割。最后,将得到的分割图像通过SOM-K算法进行聚类,将相似区域合并,减少过分割的影响。实验证明本文分割方法不仅解决了传统分水岭分割算法的过分割问题,而且材料形变区域与标尺区域的边界定位准确清晰。(3)通过本文分割算法,电活性聚合物形变区域已经从背景区域分割出来。但是分割结果仍然存在刻度尺区域及噪声的影响。为了解决该问题,本文通过基于形态学的连通区域提取算法将电活性聚合物形变区域提取出来。通过二值形态学开操作,将一些较小的干扰区域去除,平滑图像边缘并将形变区域与干扰区域的狭窄连接断开。最后,通过连通区域提取算法将材料区域提取出来,便于后续的操作与测量。(4)本文将标尺作为参照物进行像素在实际空间中尺寸的标定。通过标尺区域刻度线密集这一特征,结合边缘检测、干扰线过滤等方法对标尺区域进行提取。由于在实验中无法保证标尺刻度线的绝对垂直,所以为了保证实验的准确度,本文算法将边缘检测、形态学细化与Radon变换相结合,提出一种改进算法对标尺进行矫正。然后对矫正后的标尺区域进行行扫描,通过跳变点信息确定单个像素的实际尺寸。最后,通过公式对电活性聚合物形变区域进行面积计算。