Shack-Hartmann 波前传感器质心探测的优化方法

为提高Shack-Hartmann(S-H)波前传感器的光斑质心探测精度,在分析质心探测误差来源的基础上,提出基于模板匹配的探测窗口选取方法和基于单个光斑的自适应阈值选取方法,将这两种方法与加权质心算法相结合求取质心,提高了质心探测精度。与固定阈值和传统质心算法相比较,当SNR 大于3 时,质心探测精度平均提高了约40%。将文中的方法应用于可见光波段的商品S-H 波前传感器,实验表明:文中方法得到的质心偏离度由传统方法的0.83 pixel 的最大值减小至0.15 pixel。该工作有重要的应用价值。     

星点亚像元定位中系统误差的改进补偿方法

为提高星点图像的质心提取精度,针对星点亚像元定位的系统误差和随机误差提出了一种改进补偿方法。采用三次样条插值函数表示质心位置与系统误差之间的关系,利用该函数进行系统误差补偿,极大地减小了误差采样点的数量和计算量。为了进一步抑制随机误差的影响,在系统误差补偿的基础上,采用非线性加权算法计算星点质心位置,并通过仿真实验确定了该算法的最优加权系数。在没有加入噪声的情况下,改进算法可以将质心法的精度从1/50 pixel 提高到10-4 pixel;加入服从N（0,22）分布的高斯白噪声后,改进算法可以达到0.0054pixel的精度,远小于质心法的0.0184pixel。实验结果表明:文中提出的改进补偿算法计算简单,精度高于质心法,满足了高精度星敏感器质心提取的要求。     

基于亚像素定位技术的激光光斑中心位置测量

传统亚像素定位算法过程中存在着抗干扰能力弱、定位精确度差、软件实现难度大等问题。为了解决这些问题,提高激光光斑中心定位精度,采用曲线拟合算法,结合小尺寸光斑中心的高精度定位测量法,进行了理论分析和实验验证。结果表明,该方法可将质心提取误差控制在0.1pixel内,与传统算法相比,其误差更小。该图像质心测量方法有效地降低了噪声干扰,增强了算法的抗噪声性能。     

提高波前探测精度的高阶矩方法

夏克-哈特曼波前传感器测量畸变波前的探测精度主要取决于光斑质心的测量精度。提出了一种提高光斑质心探测精度的新方法,在优化的探测窗口内使用高阶矩方法计算光斑的质心。首先,在整个子孔径内,通过一阶矩方法获得光斑的近似中心,然后以这个近似中心为中心,包含整个光斑,建立一个矩形窗口,并在该窗口内通过高阶矩方法重新计算光斑的质心。通过该改进的方法,在优化的探测窗口外,噪声的影响基本被消除;在优化的探测窗口内,噪声的影响也因为光斑权值比重的增大而削弱。实验结果证明:与传统方法相比,新方法提高了光斑质心测量的精度、重复性和稳定性。     

Hartmann-Shack波前传感器的自适应质心探测方法

在分析影响Hartmann-Shack(H-S)传感器质心探测精度因素的基础上,提出结合自平方算法、大津算法、光斑位置区域自适应标定、回归局部阈值法等方法,给出一套适合波前像差测量的质心自适应探测方法,该方法具有准确、自适应性强的特点.经验证,与传统的质心探测方法相比,该方法能准确识别并保留更多的有效光斑信息,提高质心探测的精度,扩大H-S传感器的适用范围.     

基于PSF参考模型的星敏感器单粒子效应在轨校正方法

为了提高星敏感器在遭受单粒子效应打击情况下的质心提取精度,提出了一种基于点扩散函数参考模型的在轨校正方法。通过构建星点参考模型及残差校正,该方法能有效去除单粒子噪声,校正噪声星点形态,降低星点质心定位误差。与传统去噪算法相比,该方法能在有效去噪的同时保护星点能量不被破坏。通过仿真实验验证了该算法抗单粒子效应的有效性,通过对比实验验证了该算法相比传统算法的优越性。     

大口径平面光学元件面形检测中激光光斑质心定位

如何快速准确计算透镜焦面上的光斑质心坐标是大口径平面光学元件面形检测系统的核心问题之一,直接决定面形检测的精度和重复性。定义一个半径为r的探测窗口,根据到中心距离建立一维卷积模板,在光斑覆盖区域中寻找窗口内能量和局部最大的位置,确定光斑有效区域;再使用传统重心法计算有效区域质心;最后应用3准则进行误差处理。实验结果表明,该算法检测精度为0.1像素,各指标比传统阈值加权质心定位法提高约1 倍,面形测量的面形相似性和PV 比阈值加权法更贴近干涉仪检测结果。目前,通过长时间的实验验证与改进,已成功运用于实际项目中。     

一种改进的激光光斑中心亚像素定位方法

为了满足平台漂移测量系统中平台漂移角速度高精度测量的要求,基于傅里叶级数,提出了一种改进的激光光斑中心高斯拟合定位方法。该方法在简化高斯拟合模型的同时保证了相对较高的激光光斑中心定位精度。结果表明,改进的高斯定位算法中心定位精度为0.01pixel,明显优于传统质心法和带阈值质心法的0.1pixel。改进后的算法具有较好的算法稳定性。     

基于Fisher准则的Otsu法在光斑中心定位中的应用

激光光斑中心检测广泛应用于基于视觉的形变量测系统中,故其检测算法的优劣直接影响系统量测精度。现有的光斑定位算法存在定位精度低,抗干扰能力差等问题,为了实现光斑的高精度定位,提出一种改进的激光光斑中心定位算法。该方法通过将Fisher准则函数应用于Otsu法对光斑图像进行阈值分割,降低了噪声干扰,提高了光斑定位精度。实验表明,与传统的阈值分割方法相比,光斑中心定位误差降低了40 %以上。     

基于无线传感网络的灾区伤员定位算法

自然灾害发生后,需要对灾区伤员快速定位抢救,这就对定位技术的精确度提出了很高的要求。无线传感器网络中节点定位技术是重要技术之一,在多种定位技术中RSSI测距的定位技术便捷、精确度高,因此广泛使用。传统的三边定位算法受外界因素干扰大,导致测量结果不准确。因此文章将RSSI测距技术和质心定位算法相结合设计了一个灾后伤员定位系统。该系统利用无线传感器网络进行定位请求,RSSI测距技术对未知节点进行测距,最后基于质心定位技术编写算法。该算法经过仿真实验精度完全符合要求。     

哈特曼与CCD传感器信标光轴精密定位对比

捕获、对准和跟踪是大气激光通信系统的核心技术,信标光轴的精密对准可提高通信的稳定性和降低通信误码率.信标光轴的对准主要是对大气激光通信中光束到达角的计算,应用传统的CCD传感器的光斑质心算法,在强湍流的扰动下已经无法准确地测量光束的到达角;提出了应用哈特曼传感器对波前进行探测,采用Zernike多项式模式法重构波前实时...     

用于离子注入机剂量控制器的质心修正算法

针对圆盘式全机械扫描注入机,分析了传统束斑中心算法的缺陷和问题,提出质心的概念来表征束斑的分布,并提出了一种用于注入机剂量控制器的质心修正算法。对这两种算法进行分析、仿真和验证。结果表明,采用质心修正算法后,有效解决了束斑的不同分布对注入剂量精度、片间均匀性和批次间重复性的影响。     

基于二次质心的无线传感器网络定位算法

节点的定位是无线传感器网络中的一种重要技术。提出了一种新的无线传感器网络定位算法——基于二次质心算法的定位算法,与以往的基于三边测量的加权质心方法不同,该算法改进了对未知节点位置的估算方法,一定程度上避免了因多次估算质心而产生的累积误差,提高了定位精度。仿真表明,该算法的定位精度较之前的三边测量方法提高了约19%。     

基于灰度直方图的激光光斑中心定位算法

为了提高半导体激光加工中激光光斑中心定位精度,根据皮秒超短脉冲激光辐照单晶硅后产生的光斑图像灰度分布特点,提出了一种基于灰度直方图的激光光斑中心定位算法,通过模拟激光光斑仿真分析和单晶硅刻蚀实验,对比研究了不同辐照时间与不同激光功率条件下该算法与传统算法的定位精度。结果表明,在辐照时间不同的条件下,该算法定位精度达到0.761μm,比灰度重心法提高51.3%,比最大行列灰度值法提高93.9%;在激光功率不同条件下,该算法的定位精度达到0.793μm,比灰度重心法提高73.4%,比最大行列灰度值法提高86.8%。此研究可为皮秒超短脉冲激光光斑中心定位控制系统的设计提供指导。     

卫星激光通信中目标跟踪算法的改进

分析了用重心法计算光斑能量中心时图像相对光源强度分布失真引入的误差,建立了强度失真模型,引入修正该失真的修正因子,提出了相应的修正算法,并讨论了该修正算法在卫星激光通信跟踪系统中的应用。计算机模拟结果表明,在适当的情况下,计算出的由于像面上强度分布相对光源失真而导致的跟踪角度偏差可增至109″,从而证明了在激光卫星通信系统中,修正因子的引入提高了定位、跟踪精度和信道的可靠性。     

基于RSSI自适应三维加权质心定位算法

针对无线传感网络RSSI加权质心定位算法精度较低的问题,提出了一种采用RSSI值作为加权因子的三维加权质心定位算法。依据RSSI值自适应缩小定位区域,并根据筛选出的最优参考节点构建三维球体定位模型。仿真结果表明,改进的定位算法在相同测试条件下,在精度与稳定性上相较传统加权质心算法有了大幅提高。