CCD在外弹道测试领域的应用

介绍了电荷耦合器件(CCD)测试弹道参数的原理,分析了CCD扫描频率对弹道参数测试的可行性。基于某CCD型号,通过对初速为695,192 m/s的弹丸的实际测试,验证了CCD扫描频率对弹道参数测试的可行性,并根据实际测试中出现的问题,分析了原因并给出了解决方法。最后,给出了初速为192 m/s的弹丸恢复图形和弹道参数。     

线阵CCD精度靶图像触发算法设计

针对线阵CCD精度靶测量弹丸坐标时需要额外触发光幕发送触发信号来决定其何时开始采集的问题。在图像采集过程中,设计一种图像触发算法在接收线阵CCD相机的图像数据信号的同时自动检测弹丸并实时发送触发信号。通过研究弹丸图像的特性以及算法在FPGA上的硬件实现方法,利用当前采集到的图像对算法进行了实验验证。实验验证表明,该算法可有效识别弹丸信号,并能排除其它非弹丸信号的干扰。该算法对提高线阵CCD精度靶触发精度,精简线阵CCD精度靶结构具有十分重要的意义。     

传感器技术在水下枪弹速度测量中的应用

介绍了用于测量水下弹丸运动速度的声靶、高速摄影、光电靶测速、线圈靶测速、线阵CCD测速等多种方法 ,从原理、准确度、实现难易程度等方面作了较为详细的比较 ,提出了线圈靶、线阵CCD是较理想的水下弹丸速度的测量方法 ,并给出了实验证明     

弹丸攻角测量方法的研究

为了突破了像元间隙给测量精度带来的限制,提出了一种利用低分辨率面阵CCD实现高精度边缘检测的方法,其实质为运用插值方法对输入图像放大细化,再进行模糊处理,处理的结果显现出更丰富的边缘信息,利用动态算子对其进行边缘提取,以计算出被测弹丸的精确边缘位置信息;经实验证明,该方法能很好地恢复弹形,并较好地计算出弹丸的攻角参数。     

线阵CCD枪弹姿态实时测试系统软件设计

针对小弹丸飞行速度高的特点,结合线阵CCD相机采集图像原理,基于计算机编程技术和图像处理技术,开发了数据采集和处理软件;详细介绍了在WINDOWS环境下,利用VC 语言开发工具和MATLAB数据运算软件进行枪弹姿态实时测试系统软件总体设计方案和具体实现的过程,解决了小弹丸飞行姿态无法实时测试的问题;在实际弹丸飞行姿态测试试验中,该测试系统可以较好的完成实时测试小弹丸攻角和速度参数的任务.     

基于光幕触发CCD交汇连发弹丸坐标处理方法研究

针对CCD线阵交汇系统中测试弹丸连发坐标时以最大帧频连续拍摄,数据量过大而导致处理时间过长的问题,提出一种基于基于激光光幕触发的多峰值检测和自适应阈值弹丸检测的快速检测连发弹丸坐标方法。采用90°的“一”字线型半导体激光器配合原向反射屏形成光电探测靶面,光电转换模块将弹丸过靶时引起的光通量变化转换成电信号产生过靶信号,处理数据时先使用多峰值检测算法,根据获得的过靶信号波形计算出所有弹丸的过靶时刻和对应图像位置信息,并将该幅图像和临近两幅图像拼接成一幅组合图像作为该发弹丸的过靶图像,再使用基于自适应阈值的弹丸检测算法对其进行弹丸目标检测得到弹丸坐标。当该图像检测出多个像素坐标时,使用像素坐标剔除算法进行处理得到准确坐标。最后进行了4组对照试验,在得到正确连发坐标的前提下分别统计本文方法与传统方法的处理时间。结果表明与处理所有图像的传统方法相比,本文提出的方法在保证连发弹丸坐标正确率的前提下,提高了处理速度。     

一种用面阵CCD测试弹丸炸点空间三维坐标的方法

文中针对靶场测试的实际要求，应用摄像测量技术，提出了用面阵CCD摄像测试弹丸炸点相对目标空间三维坐标的一种新方法。阐述了面阵CCD摄像测量炸点坐标的工作原理以及图像处理的步骤。并对其测试精度进行了分析。该方法的有效测试视场完全能够覆盖合格引信所引爆弹丸的爆炸区域，并在很大程度上提高了测试的精度。经过在靶场的实际测试，均取得了较好的实验成果。     

多线阵光电立靶弹丸攻角测量

基于立靶坐标交汇测量原理,介绍了传统单线阵CCD立靶系统,并对单线阵CCD立靶系统中弹丸攻角测量方法进行了分析,指出了其中存在的扫描帧频不足和弹头、弹尾着靶点距离误差的问题.在此基础上,提出了一种新的多阵列光电立靶测量系统的布设方法,利用6个交汇列图像在空间交汇组成光幕阵列,根据飞行弹丸穿越不同光幕阵列的时刻和多光幕立靶系统结构参数,提出了一种新的计算弹丸攻角的方法.利用多线阵光电立靶测量系统巧妙地避免了弹头、弹尾着靶点距离误差对测量结果的影响,保证了测量精度,降低了系统成本.     

SAR插补CCD缺失数据算法及其应用检验

提出了一种利用SAR插补因云遮挡导致CCD数据缺失的算法。通过分析云及其阴影的光谱特征,设计出云及其阴影的提取模型,并运用CCD和SAR之间匹配转化算法和有云影响像元的替换运算,得到插补后的新CCD数据。利用高光谱数据反演海面盐度算法所得海面盐度与实测海面盐度做相关性比较分析对本缺失数据插补算法进行检验。结果表明:研究海域中缺失数据区域的海盐反演精度为R²=0.8441,RMSE=0.7031,即SAR插补CCD缺失数据算法具有较强的可靠性和多源遥感数据兼容性,一定程度上恢复了噪声下垫面的实际情况,可以用于融合多传感器生成时空完整、高精度的数据产品。     

基于CPLD的高速线阵TDI CCD驱动电路设计

随靶场测试技术的要求提高，特别在高速飞行弹丸测试技术领域，对弹丸着靶的两维坐标的测量精度提出了更高要求，利用高速高灵敏度的CCD器件为核心的图像采集系统，采集弹丸过靶的图像，通过图像分析可提高其测量精度；基于CPLD技术，简述IL—E2 TDICCD的基本工作原理及其时序要求，根据其要求自行设计高速线阵IL--E2 TDICCD芯片图像采集所需的复杂时寄和CCD外围驱动电路;分析IL—E2 TDICCD外围驱动电路设计的基本原理与CPLD内部逻辑时序设计，完成线阵IL—E2 TDICCD图像采集的驱动时序电路；实践证明，该电路结构简单，可靠性高，满足测试要求。     

基于颜色相似性度量的弹孔识别方法

针对现有自动报靶系统对弱小弹孔目标识别能力差的缺点提出了一种新的弹孔识别方法。该方法以彩色图像为数据源,在分析弹孔成像的基础上采用颜色相似性概念对弹孔的特征进行描述。然后,以3×3的方形区域为基本的比较单元对射击前后两帧靶面图像的变化情况进行量化表示,并提取出满足人眼识别阈值的区域。最后,依据对弹孔特点的分析结果从这些区域中提取出满足弹孔特征的区域。实验结果表明：和现有方法相比,该方法充分利用了彩色图像包含的丰富信息,对与背景颜色相似程度低于98%的弹孔实现了有效识别,且符合人眼视觉生理特性。     

基于边缘特征与HSI色彩特征的胸环靶弹孔识别

为解决胸环靶纸图像弹孔准确快速识别问题,提出结合弹孔边缘特征与色彩特征的胸环靶弹孔识别方法。采用形态学边缘检测算法确定胸环靶图像边缘,进行边缘图像增强处理,提高边缘图像与背景的对比度,提取弹孔区域色彩特征数据,实现胸环靶纸图像中弹孔识别。实验及计算分析结果表明：这种方法能准确从一次成像的胸环靶纸图像中进行弹孔提取,还能在一定程度上减少自然环境下光照、灰尘、振动对靶面图像造成的噪声、畸变影响。     

弹底底火表面缺陷图像分割方法

枪弹弹底底火检测是枪弹质量控制的核心,为了有效分割弹底底火表面缺陷图像,提出一种新的分割方法。该方法针对弹底检测要求及弹底图像基本特征,首先大致确定待检测的底火部分图像,对其运用Log算子进行边缘检测确定底火圆边缘;然后分析了Hough变换和最小二乘法圆拟合的圆检测算法的各自优缺点,提出了改进Hough变换和最小二乘法圆拟合相结合的圆检测算法,以获得较精确的底火圆圆心和半径;最后利用底火圆圆心和半径提取底火圆图像,利用统计阈值分割底火表面缺陷,利用数学形态学优化分割结果。通过实验表明,运用此方法分割弹底底火表面缺陷,平均误分割率低于10%,平均偏差小于17个像素,表现出较好的准确性和鲁棒性。     

梯度和散度在弹丸图像边缘提取中的应用

本文将场论中等位线,梯度和散度的概念引入到图像分析中,基于梯度和散度的积分定义,结合图像梯度和散度的与坐标选取无关的简易近似公式,分析灰度图像梯度和散度的物理意义。本文将上述理论总结为一种图像处理方法,应用于弹丸的边缘的提取中,本文方法处理结果比动态边缘提取算子canny所提取的结果更理想。     

一种新型非线性分形图像压缩编码算法

提出一种简单的非线性分形算法，简化了Popeseu等提出的算法，用于解决压缩字典较小的问题．实验结果表明，这一算法简单可行，具有良好的压缩结果和高质量的重建图像。     

一种新型非线性分形图像压缩模型

Hong Yan等提出的非线性分形图像压缩模型开辟了分形图像压缩的新领域，部分解决了经典分形图像压缩编码字典较小的缺点，但是，模型比较复杂．针对这一不足之处，提出一个简单的非线性分形压缩模型，简化了在文献中Hong Yan等提出的模型，并能同样地解决分形压缩字典较小的问题．实验结果表明，这一新的非线性分形压缩模型简单可行，并具有良好的压缩结果和高质量的重建图像．     

基于深度学习SuperGlue的枪弹痕迹自动识别方法

为实现枪弹痕迹自动匹配的准确性,提出了将基于深度学习的SuperPoint特征提取和SuperGlue匹配算法引入枪弹痕迹自动识别研究。通过SuperPoint网络提取弹痕图像特征点位置与描述子向量;研究了SuperGlue的匹配机制,包括注意力机制的图神经网络(GNN)及优化匹配层,将提取的弹底窝痕迹的特征点和描述子使用SuperGlue算法进行匹配。实验表明SuperPoint特征通过SuperGlue匹配,相较于机器学习算法实现了更高的匹配准确度,正确匹配数量提高,为枪支鉴定增加科学性。     

图像几何畸变校正方法

在机器视觉检测中大视场短焦距摄像机镜头一般都存在一定程度的光学畸变,在高精度测量中必须对摄像机镜头畸变进行校正。提出利用光学成像规律和镜头畸变校正模型相结合的畸变校正方法求出初始畸变系数,然后通过优化目标函数求出最优畸变系数,最后采用三次B样条插值对畸变图像进行灰度重建。实验结果表明该方法在不依赖摄像机内部参数的前提下,校正后径向均方根误差为0.45个像素,灰度重建后径向均方根误差为0.36个像素。