基于计算机视觉的火箭喷管极性自动化识别方法研究

火箭发动机喷管是控制火箭飞行姿态的主要部件,因此地面测试中的喷管极性测试是一个重要步骤。当前的发动机喷管极性测试依靠人工观测进行判断,对于摆动快、摆角小的一些动作难以清晰辨别。基于工业摄像头系统,利用计算机视觉技术对每一级喷管的运动极性进行实时地自动化识别。在算法设计中,利用基于YOLOv3-tiny的目标识别技术与基于Farneback光流法的运动检测技术,有效地判断出每一个喷管的运动轨迹与极性。同时为了方便地面测试人员使用,将算法、摄像头控制等集成于软件平台,形成软硬件相互协同的一体化系统,做到极性测试自动化、可记录、可追溯。经测试,提出的方法极性识别准确率达到100%,8路摄像头同时工作的视频流识别效率达到20帧/s以上。表明该系统能够提高极性测试效率,保证测试可靠性,为火箭型号测试无人值守提供了解决方案。