基于立体视觉的直升机机载旋翼共锥度测量系统研究

摘要

直升机旋翼共锥度是反映直升机旋翼动平衡特性的重要参数，它直接影响直升机的安全性、稳定性和机动性等关键指标，因此旋翼共锥度的精确测量为直升机旋翼的生产与维护提供重要依据。在基于立体视觉的直升机机载旋翼共锥度测量系统中，采集的旋翼图像往往具有大场景、背景复杂以及含有一定干扰噪声等特点，导致传统标记点检测算法定位慢、精度低，进而影响旋翼共锥度实时测量。针对上述问题，本文对旋翼图像中圆形标记点的快速精准定位方法进行了深入研究，主要工作内容和研究成果如下：
　　(1)概述了基于立体视觉的直升机机载旋翼共锥度测量系统及相关理论知识。首先，介绍了直升机旋翼共锥度的测量原理和双目立体视觉原理；然后，开展了基于立体视觉的直升机机载旋翼共锥度测量系统设计，该系统包括硬件子系统和软件子系统，硬件系统包括：光电传感器模块、双目图像采集模块、PC/104嵌入式系统、供电模块和配置工具模块；软件系统包括：配置软件和旋翼共锥度测量软件；最后，深入分析了该系统中圆形标记点检测算法存在定位慢和精度低的原因，并针对该问题开展了圆形标记点定位方法的研究。
　　(2)提出了一种基于CIC的圆形标记点快速定位算法(简称：CIC算法)。首先，利用Canny算子对旋翼图像进行边缘检测，再采用连通域搜索法提取轮廓信息；然后，依次采用连通域轮廓的圆度特征、惯性率特征和凹凸度特征筛选旋翼图像中圆形标记点，并进行验证；最后，采用最小二乘圆拟合法实现圆心的精确定位。通过大量仿真和真实环境中圆形标记点检测实验，结果表明，本算法能够在复杂背景下精准快速地定位圆形标记点。但是，当旋翼处于高速旋转以及相机焦距不准等因素影响时，造成图像中圆形标记点边缘模糊，导致部分圆形标记点漏检。
　　(3)针对上述部分圆形标记点漏检的现象，改进了一种基于EDCIC的圆形标记点快速定位算法(简称：EDCIC算法)。首先，采用高斯滤波器对图像进行平滑，利用Sobel算子获取梯度等级图和梯度方向图，并利用梯度等级图搜索图像中的锚点；其次，采用Smart Routing算法连接锚点，得到边缘图像；再次，利用Helmholtz感知原理判决边缘线段，去除边缘图像中的杂线；最后，采用CIC算法对边缘图像进行圆形标记点检测。通过大量仿真和真实环境中圆形标记点检测实验，结果表明，本算法与传统圆形标记点检测算法相比，具有较高的检测速度、定位精度，并较好地解决了由于边缘模糊造成圆形标记点漏检的问题，可用于提高复杂背景下直升机旋翼共锥度的测量速度和精度。

目录

第一章 绪论

1.1 课题研究背景及意义

1.2 国内外研究现状

1.3 本文主要研究内容和技术路线

第二章 直升机机载旋翼共锥度测量系统设计

2.1 概述

2.2 系统总体设计

2.3 直升机机载旋翼共锥度测量原理

2.4 硬件系统设计

2.5 软件系统设计

2.6 软硬件系统联调中存在的问题

2.7 本章小结

第三章 基于CIC的圆形标记点快速定位算法

3.1 概述

3.2 算法描述

3.3 连通域轮廓检测

3.4 圆形标记点检测

3.5 基于最小二乘法的圆形标记点精准定位

3.6 实验及结果分析

3.7 本章小结

第四章 基于EDCIC的圆形标记点快速定位算法

4.1 概述

4.2 问题描述

4.3 EDPF边缘检测算法

4.4 实验及结果分析

4.5 本章小结

第五章 工作总结与展望

5.1 研究工作总结

5.2 研究工作展望

参考文献

攻读硕士学位期间参与的科研项目和研究成果

致谢

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