全景航空相机性能检测系统设计

为实现全景航空相机对地面目标的检测要求,根据其工作原理设计出一套可完成高精度、多参数航空相机的室内检测系统。首先在分析其性能指标和工作原理的基础上,给出了该检测系统的总体方案。详细设计了系统的主要组成部分:远目标模拟系统即大视场平行光管,动态图形发生系统等结构。提出平行光管和动态图形发生器核心参数的测试方法后,对所设计的检测系统进行实际测试,结果显示其整体性能满足所提设计要求。     

基于PSO-RBF的航空相机电源板故障诊断技术研究

针对机载航空相机电源板故障率高,传统故障诊断方法技术不足而造成的相机维护难度大的实际问题,提出一种基于PSO-RBF神经网络的电源板故障诊断方法。考虑选取RBF网络训练算法中隐含层节点数和中心参数的难题,采用实用粒子算法约简了RBF神经网络,设计了航空相机电源板故障诊断系统方案,并给出了诊断系统的软件模块和实现方法,实现了从计算机仿真到工程应用的电源电路故障诊断。仿真与实际检测实验结果均表明,系统在不依赖任何标准设备和附加测点时,可对航空相机电源板进行实时、全自动化故障检测,其故障现象的检测覆盖率为100%,故障诊断平均可靠性可达到97.73%,故障器件定位率可达到96.89%。     

基于机器视觉的微小零件形貌检测方法

针对当前工业生产中人工对微小异形零件形貌参数测量精度低、速度慢的问题,提出了一种基于机器视觉的检测方法,并开发了一款基于开源计算机视觉库OpenCV的检测软件。该检测方法首先使用CMOS相机采集被测零件的图像,并结合频谱特征对其进行滤波、阈值分割等预处理;然后选取效率高、边缘跨度为单像素的Canny边缘检测算法对预处理之后的图像进行边缘检测;最后采用Ramer算法对零件轮廓进行递归细分,拟合出几何基元,并结合测量焦距下的系统标定系数计算出零件实际的形貌参数。实验结果表明:通过该检测方法对长、宽均为毫米量级的Ω型微小零件进行形貌检测,检测精度达到10μm以下,具有精度高、速度快的优点,可为工业化生产提供可靠依据。     

飞行器红外物理成像仿真优化计算方法

为满足红外成像探测系统研制过程中的高精度仿真图像需求,建立了飞行器红外物理成像辐射传输模型,并采用光线跟踪方法实现辐射亮度图像仿真。针对飞行器蒙皮反射特性与辐射源分布特性的差异,提出了直接光照多重重要性采样蒙皮辐射亮度计算优化方法;针对飞行器尾焰发射能力强、消光能力弱的特点,提出了混合积分尾焰辐射亮度计算优化方法。通过仿真实验对物理成像模型和计算优化方法的正确性与有效性进行了验证,蒙皮辐射计算相对误差优于0.05%,尾焰辐射计算相对误差优于0.1%,相比于传统光线跟踪方法,计算优化方法具有更快的收敛速度和更强的适应性。对隐身飞机进行了红外成像仿真和辐射特性分析,仿真结果表明,红外隐身技术能够降低中波和长波谱段的辐射强度,会增加短波谱段的反射辐射强度。