双目视觉系统的立体标定与校正

双目视觉系统的立体标定与校正是立体视觉的重要环节,也是研究的关键领域。本文简述了图像、摄像机坐标系和世界坐标系及其相互之间的关系,给出了摄像机标定、立体标定与校正的基本原理;在完成单个摄像机标定的基础上进行了立体标定,并应用Bouguet算法进实现了双目视觉系统的立体校正,得到了双目视觉系统的重要参数旋转矩阵与平移向量,并将双目视觉系统校正为数学意义上的前向平行对准结构。     

一种非接触式双目视觉系统结构参数测量方法

双目视觉系统的设计与精度分析都需要精确的系统结构参数,但普通的测量手段难以胜任。为解决该问题,提出了一种基于摄像机标定的非接触测量方法,以实现结构参数的测量。首先,在研究双目视觉系统精度的基础上给出了双目视觉系统设计和精度分析所涉及的结构参数;然后,在理论上推导了通过摄像机标定的系统外参数与统结构参数的之间的关系;最后,通过标定实验在计算机中解算出了双目系统的外参数,进而测量了双目视觉系统的结构参数,获得了比较精确的系统结构参数。     

双目视觉图像定位技术在自动压铆机数控托架系统上的应用

创新性的将双目视觉图像定位技术应用在自动压铆机上,以实现对铆钉的精确定位,针对压铆机的压铆特性,提出了一种基于特征圆并采用一步移动的双目立体视觉标定方式,建立了双目识别图像定位技术对铆钉的标定方法.对自动压铆机数控托架系统进行了设计,实现了自动压铆机数控托架系统的自动压铆.     

一种基于立体视觉技术的燃烧诊断方法

为了获得一种简便、易于操作的三维光学诊断方法,将双目立体视觉技术引入燃烧诊断领域,并验证了其在燃烧诊断领域应用的可行性。搭建了用于燃烧流场诊断的高速双目立体视觉系统,阐明了双目立体视觉原理并开发了配套软件,通过对标定模板上特征点进行三维重建验证了系统和软件的可用性,对特征点三维重建的绝对误差为0.17mm,相对误差为8%。实现了对非预混冲击火焰表面的三维重建,重建后的三维图像可以清晰地显示出火焰表面的三维几何结构。对一组连续拍摄的图像进行处理,得到火焰在微小时间间隔中的空间演变情况。实验结果表明,利用该技术可以实现对燃烧火焰的三维诊断,利用该技术进行的实验操作相对于其他的光学诊断方法而言也非常简单。     

一种地形轮廓特征的立体视觉三维重建方法

针对自然地形轮廓特征的三维数据测量问题,提出了一种基于区域分割的立体视觉三维重建方法。先通过分水岭变换进行图像分割,根据分割区域边界确定图像中场景的轮廓边缘。轮廓边缘按所属区域分组进行立体匹配,根据分割区域相互邻接的全局特征和各区域的位置、尺寸、灰度值局部特征建立区域约束,并根据区域边缘像素点梯度分布特点建立梯度方向约束,以减小立体匹配的搜索空间、优化匹配顺序、提高匹配精度。进而根据双目立体视觉的成像模型计算匹配边缘点的三维坐标,实现地形轮廓边缘的三维重建。实验结果表明,该方法能够快速有效地重建出体现地形三维结构特征的轮廓边缘,并具有较高的立体匹配正确率和重建精度。     

基于结构光的铆钉凹凸量双目视觉检测方法

为了弥补飞机铆钉凹凸量的传统检测方式在精度、效率及稳定性方面的不足,提出了一种基于结构光的铆钉凹凸量双目视觉检测方法。首先通过工业投影仪将结构光投射到铆接表面,由双目相机采集投影图像。然后根据铆钉边缘特征提取出铆接区域,并采用改进的格雷码解相位方法计算铆接区域表面的相位信息。根据相位信息匹配特征点,利用视差原理计算出点云。最后通过点云数据处理,计算出铆钉的凹凸量。制作标准件并完成了凹凸量测量试验,测量误差在±20μm以内,重复测量标准差小于3μm,单个铆钉测量用时约2.2 s,能够满足现场测量精度和效率要求。     

惯性/双目视觉里程计深组合导航方法

针对现有视觉里程计测量噪声大、匹配精度低、实时性差的问题,研究一种基于Kalman滤波器的惯性/双目视觉里程计组合导航方法.在视觉里程计中引入惯性导航信息,辅助完成实时图截取、搜索区预测、输出速度校正等功能,提高视觉里程计的测量精度与计算速度.利用Kalman滤波器,实现视觉里程计对惯导累计误差的修正,提升组合导航系统的导航精度.车载试验结果表明,惯性/双目视觉里程计深组合导航的实时定位精度优于0.5％D (CEP),具备工程应用条件.     

基于立体视觉的监控视频人体目标跟踪

针对普通单目监控视频无法得到视频中目标深度信息的问题,以及人体目标在视频画面中因大小变化而不能被准确检测的问题,提出了一种综合双目视觉测距进行视频中人体目标的检测和跟踪的算法。算法可以根据人体目标在视频画面中的大小,按全部人体、人体的肩部以上区域、人脸的顺序进行检测,并显示被检测出的区域相对于摄像机的距离。完成在视频画面中标记检测区域,并显示检测区域和摄像机之间距离的任务。     

基于双目视觉的管路快速检测技术研究与实现

为了改变传统管路检测方法的弊端,实现管路的实时快速测量,在研究双目视觉技术的基础上提出了将视觉测量应用于管路系统检测中,实现管路模型三维重建工作。首先采用双目摄像机,对管路系统进行拍摄,得到多组管路图像,然后利用相机的标定确定相机的内外参数,通过经典的边缘提取方法提取图像中的边缘特征,采用曲线拟合的方法提取管路的中心线,通过管路中心线匹配算法,建立了左右图像的匹配关系,最后得到管路的几何参数并进行三维重建。实例验证了该方法可行、有效。     

基于无损切换的无人机自主空中加油技术研究

提出了基于无损切换的无人机自主空中加油解决方案,建立了包括无损切换的双目视觉传感器、激光测距传感器以及扰动影响的无人机和硬式加油管的仿真系统;研究了近距离逼近与自动对接阶段的无损切换算法,双目视觉特征点识别与位姿估计算法,双目视觉测量与激光测距融合算法,分别对近距离逼近与自动对接阶段的位姿测量进行了仿真验证。结果表明,本技术方案可实现近距离逼近和自动对接的相对位姿精确测量,且具有较强的实时性、准确性和鲁棒性,保证了自动空中加油的平稳跟踪引导和自动对接。     

涡喷发动机供油调节系统的故障仿真及分析

供油调节系统的性能是影响发动机可靠性的重要因素。针对某弹用涡喷发动机，在综合已经发生的各种故障基础上，提出了发动机供油调节系统的故障模式集，并通过发动机及其供油调节系统的联合仿真平台，采用改变模型参数和结构的方法对三种典型故障进行了仿真分析和评估。结果表明：供油调节系统故障对发动机正常工作有很大影响。所采用的仿真方法具有实际的工程运用价值。     

发动机经验故障方程的建立与求解

本文提出了根据发动机故障样本建立发动机故障方程并利用最优化方法(主特征量模型)求解的故障诊断方法。经验故障方程是不同于发动机小偏差方程的另一类故障方程,它为发动机故障诊断提供了一条简便易行的途径,并且使发动机故障诊断范围扩展到气路分析方法难以适用的场合。文申讨论了经验故障方程的建立方法,求解方法和应用特点,给出了利用经验故障方程进行发动机故障诊断的实例。     

Aircraft engine fault detection based on grouped convolutional denoising autoencoders

Many existing aircraft engine fault detection methods are highly dependent on performance deviation data that are provided by the original equipment manufacturer. To improve the independent engine fault detection ability, Aircraft Communications Addressing and Reporting System (ACARS) data can be used. However, owing to the characteristics of high dimension, complex correlations between parameters, and large noise content, it is difficult for existing methods to detect faults effectively by using ACARS data. To solve this problem, a novel engine fault detection method based on original ACARS data is proposed. First, inspired by computer vision methods, all variables were divided into separated groups according to their correlations. Then, an improved convolutional denoising autoencoder was used to extract the features of each group. Finally, all of the extracted features were fused to form feature vectors. Thereby, fault samples could be identified based on these feature vectors. Experiments were conducted to validate the effectiveness and efficiency of our method and other competing methods by considering real ACARS data as the data source. The results reveal the good performance of our method with regard to comprehensive fault detection and robustness. Additionally, the computational and time costs of our method are shown to be relatively low.     

基于UIO的航空发动机执行机构故障诊断

为了提高航空发动机诊断过程中对噪声干扰和模型参数变化的鲁棒性,应用UIO(Unknown Input Ob-server)理论估计发动机动态系统的工作状态,通过干扰正交投影弱化外界干扰对状态估计的影响,处理了航空发动机执行机构的故障诊断问题。对航空发动机执行机构设计一组UIO观测器,其中每个UIO用于监测估计对应执行机构的故障偏移量,计算系统输出理论估计值与发动机实际测量信号间的残差数据,分析残差队列的幅值特性,实现航空发动机执行机构系统的故障检测和隔离。某型涡扇发动机上的实验结果表明,与Kalman滤波算法相比,UIO诊断方法更能鲁棒地检测和隔离出执行机构故障。     

基于滑动时间窗主成分分析的液体火箭发动机传感器故障诊断方法

安装在发动机上的各种传感器是发动机状态监测的主要依据,由于工作环境恶劣,传感器失效时有发生。由于发动机运行过程中的性能蜕变和台次差异,现有基于主成分分析（PCA）的传感器故障隔离方法应用条件苛刻且诊断效果有限。针对这些问题,在对发动机数据分析的基础上,将滑动时间窗方法与PCA方法结合,提出双滑动时间窗的PCA方法用于故障传感器的隔离,并基于发动机试车数据进行了方法验证。结果表明：该方法能降低发动机性能蜕变和台次差异对发动机传感器故障诊断的影响,没有参数相关性的限制,可以实现对四种常见传感器故障的有效隔离,以及对两种发动机试验过程中故障的准确检测。研究证明了高速运转系统性能蜕变和强耦合复杂大系统台次差异对基于数据的故障诊断方法效果的影响,验证了在线学习/训练算法对这两种现象的鲁棒性。     

非平稳信号特征提取在航空发动机故障诊断中的应用

在航空发动机早期故障诊断中,特征提取是早期诊断的重要过程之一.文中以航空发动机转子故障为研究对象,给出了基于经验模式分解、小波分析为核心的故障特征提取方法,并作了针对性的比较研究.在matlab7.0环境下开发了一个故障特征提取软件系统.研究结果表明:基于经验模式分解的时频分析方法可以很有效地提取到非平稳故障特征信号,是一种适合于非线性信号处理的方法.     

航空发动机数控系统多故障识别

提出了一种基于模糊逻辑的航空发动机数控系统多故障的识别方法.首先采用Takagi-Sugeno(T-S)模糊模型描述一种涡喷发动机数控系统的非线性模型,然后应用全解耦奇偶方程进行多故障的检测和隔离,并结合卡尔曼滤波器识别出传感器和执行器故障参数.仿真结果表明,针对传感器和执行器同时发生故障的情况,此方法能有效检测故障,并能准确识别出故障参数.      

某型涡喷发动机状态监控与主要故障诊断系统方案

某型涡喷发动机技术水平低,可靠性和使用维修性差。在飞行过程中,时有喘振、超降转,自动停车等严重故障发生,地面又常常不能再现,难以分析故障原因,更谈不上预测故障。研制和发展状态监控与故障诊断技术,对模清故障的原因及规律,及时预报故障,避免大事故是必要的。它还可以提供机件使用情况的信息,以利由定时维修过渡到视情维修。      

某航空涡轴发动机健康状况监视与分析

为了及时掌握某涡轴发动机的健康状况，设计了机载发动机参数监视仪，发动机的热力参数，滑油参数及振动参数进行了监视，编制了地面分析软件，给出了用于诊断发动机单元体故障的测量参数和部件性能评估参数，探讨了利用故障因子概念诊断单元体故障的方法，运用发动机的实际无故障数据和模拟故障数据进行了仿真，结果表明，诊断结论可信，该系统在对役涡轴发动机的健康监视具有实用性。     

Match-mode method and its numerical simulation for rotor-stator interaction source modes and propagation modes in an annular duct with multi-treatments

Ａｎｐｒｅｄｉｃｔｉｏｎｓｙｓｔｅｍｆｏｒｔｈｅｉｎ－ｄｕｃｔｓｏｕｎｄｆｉｅｌｄｉｎａｅｒｏｅｎｇｉｎｅｃａｎｐｒｏｖｉｄｅｔｈｅｔｈｅｏｒｅｔｉｃａｌｆｏｕｎｄａｔｉｏｎｆｏｒｔｈｅｐｒａｃｔｉｃａｌｅｎｇｉｎｅｅｒｉｎｇｓｕｐ－ｐｒｅｓｓｉｎｇ...