基于Faster R-CNN的精密零部件的识别方法

在航空航天领域中，惯性陀螺等精密器件装配精度要求较高，目前大多采用人工装配的方法，装配效率低、装配过程受人主观影响大。针对上述存在的问题，采用基于Faster R-CNN模型的目标识别算法，通过VGG16特征提取网络提取特征信息，在模型训练过程中利用COCO数据集的深度网络模型进行迁移训练，防止模型过拟合并加速参数的训练过程。同时，该方法还与其他深度学习模型以及传统的目标识别算法进行了对比，在自建的数据模型测试集上进行试验。结果表明，基于VGG16的Faster R-CNN目标识别模型在复杂环境及物体发生遮挡的情况下对于惯性陀螺的识别具有明显的优势，准确率可达到87.80%，召回率80.30%，识别速度可达到15FPS，能够满足实时性要求。     

单目摄像机与三维激光雷达联合标定的研究

为解决单目摄像机与三维激光雷达组成的传感系统中数据匹配的问题,文章采用基于平面特征的方法实现了两传感器的联合标定,提出了通过优化平面靶标摆放位置来减少样本数量并提高样本质量,保证标定精度的方法。通过建立数学模型和实验验证了本文方法及算法的正确性,当靶标位置均匀分布在摄像机视场内,并且法向量方向均匀分布在四个象限时,只需4个标定位置即可完成参数求解,且标定误差与使用16个位置时相当。     

基于微型光谱仪的光纤压力高速解调技术

为解决高超声速飞行器中大气压力传感系统的多通道、高精度、强环境适应性等技术需求问题,具有耐高温、易组网、高灵敏度、抗电磁干扰等优点的光纤压力传感技术成为航空航天压力传感领域的重要研究方向。提出一种基于微型光谱仪的光纤压力高速解调技术,该技术采用基于体相位光栅和线阵光电探测器的微型光谱仪作为光谱探测单元、Actel公司的片上SoC电路系统作为智能信息处理单元,融合数字滤波、线性拟合、曲线寻峰、信号重构等数据处理算法,完成光纤压力传感器高速解调系统研制,并搭建压力检测实验平台。试验结果表明:系统的压力测量范围优于260kPa,测量精度接近0.1%F.S.,分辨率为10Pa,动态响应可达5kHz。