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    一種空中加油錐套自動(dòng)識(shí)別系統(tǒng)

    2021-11-06 07:35:42裴闖紀(jì)紅霞王毅閆文娟
    無(wú)人機(jī) 2021年9期
    關(guān)鍵詞:錐套空中加油自動(dòng)識(shí)別

    裴闖,紀(jì)紅霞,王毅,閆文娟

    95894部隊(duì)

    空中加油技術(shù)可以有效提升無(wú)人機(jī)的航程和續(xù)航時(shí)間,充分發(fā)揮無(wú)人機(jī)的優(yōu)勢(shì)。本文提出一種空中加油錐套自動(dòng)識(shí)別系統(tǒng),利用CCD攝像機(jī)拍攝加油錐套影像,采用邊緣檢測(cè)、閾值分割、模板匹配等圖像處理技術(shù),精確識(shí)別錐套圖像,通過(guò)坐標(biāo)轉(zhuǎn)換得到錐套的空間位置。測(cè)試結(jié)果表明,該系統(tǒng)能夠滿足加油錐套的識(shí)別和定位要求,可以用于無(wú)人機(jī)受油對(duì)接系統(tǒng),實(shí)現(xiàn)無(wú)人機(jī)智能化自主空中受油。

    空中加油技術(shù)已引起許多國(guó)家的高度重視。在飛行中,有人加油機(jī)為無(wú)人機(jī)補(bǔ)充燃油,可顯著提高無(wú)人機(jī)的航程和續(xù)航時(shí)間,提升無(wú)人機(jī)的使用效益。雖然無(wú)人機(jī)續(xù)航時(shí)間不受飛行員生理因素的限制,但會(huì)受制于油量。同時(shí),由于機(jī)上無(wú)飛行員,無(wú)人機(jī)必須自主完成整個(gè)空中受油過(guò)程。

    有人機(jī)空中加油方式主要分為軟管—錐套式和伸縮管式兩種。其中,軟管—錐套式空中加油技術(shù)應(yīng)用更為廣泛,技術(shù)更為成熟。無(wú)人機(jī)實(shí)現(xiàn)自主空中受油,需要自動(dòng)識(shí)別和定位有人加油機(jī)的錐套,通過(guò)坐標(biāo)轉(zhuǎn)換,轉(zhuǎn)化為無(wú)人機(jī)與有人機(jī)之間的空間位置關(guān)系,利用算法控制無(wú)人機(jī)與有人加油機(jī)完成加受油對(duì)接任務(wù)。本文基于圖像識(shí)別技術(shù),采用特征提取、圖像分割、模板匹配等方法,研究一種有人加油機(jī)錐套自動(dòng)識(shí)別系統(tǒng),用于無(wú)人機(jī)對(duì)有人加油機(jī)錐套的識(shí)別和定位。

    系統(tǒng)組成

    加油錐套自動(dòng)識(shí)別系統(tǒng)由圖像采集模塊和自動(dòng)識(shí)別軟件組成。

    (1)圖像采集模塊的組成

    圖像采集模塊由鏡頭、CCD攝像機(jī)、圖像信號(hào)傳輸電纜、圖像顯示軟件、近紅外光源、近紅外標(biāo)定標(biāo)志組成,如圖2所示。其中,CCD攝像機(jī)選用了灰點(diǎn)(PointGrey)公司制造的GS3-U3-28S4M-C黑白攝像機(jī)。

    在圖像采集過(guò)程中,錐套反射的光線通過(guò)相機(jī)的鏡頭透射到CCD攝像機(jī)上,模數(shù)轉(zhuǎn)換器芯片將光源轉(zhuǎn)換為數(shù)字信號(hào),由相機(jī)內(nèi)部的閃存存儲(chǔ)器保存,最后通過(guò)信號(hào)線傳輸給計(jì)算機(jī)。

    (2)自動(dòng)識(shí)別軟件的處理流程

    加油錐套自動(dòng)識(shí)別系統(tǒng)的軟件處理流程詳見(jiàn)圖3。視覺(jué)處理軟件從圖像采集模塊中獲取一幀圖像后,首先進(jìn)行平滑去噪,去除圖像中的散斑等噪聲,并在一定程度上消除運(yùn)動(dòng)模糊;第二,對(duì)去噪后的圖像分別進(jìn)行邊緣特征識(shí)別和近紅外標(biāo)定標(biāo)志特征識(shí)別。對(duì)于邊緣特征識(shí)別,須拍攝加油錐套在不同距離、不同方位和不同光照條件下的10幅圖像,當(dāng)邊緣檢測(cè)完成后,存儲(chǔ)為模板,去噪后的圖像須要進(jìn)行全局邊緣檢測(cè),并利用每一個(gè)存儲(chǔ)模板與之進(jìn)行匹配。通過(guò)實(shí)驗(yàn)預(yù)先測(cè)定匹配系數(shù)閾值,滿足該閾值并且互相關(guān)系數(shù)最高的,判定該位置存在加油錐套并進(jìn)行標(biāo)記。對(duì)于近紅外標(biāo)定標(biāo)志特征識(shí)別,對(duì)去噪圖像進(jìn)行閾值分割和形態(tài)學(xué)操作,提取輪廓進(jìn)行擬合,獲得圓形輪廓后測(cè)量其直徑。設(shè)定近紅外標(biāo)志與相機(jī)的距離,測(cè)量直徑理論值。該理論值與實(shí)際測(cè)量直徑進(jìn)行對(duì)比,在誤差允許的范圍內(nèi),判定該輪廓是否為標(biāo)定標(biāo)志。綜合分析兩種特征的判別結(jié)果,若同時(shí)滿足兩個(gè)特征條件,則加油錐套識(shí)別成功,計(jì)算其坐標(biāo)并傳輸給控制模塊。若不能同時(shí)滿足兩個(gè)特征條件,則表明特征檢測(cè)失敗,讀取下一幀圖像并重新檢測(cè)。

    圖1 軟管式空中加油(左)與加油錐套細(xì)節(jié)圖(右)。

    2 圖像采集模塊組成圖。

    圖3 錐套自動(dòng)識(shí)別和定位軟件處理流程圖。

    邊緣檢測(cè)

    加油錐套具有非常豐富的邊緣信息,容易與背景區(qū)分開(kāi),成為一種獨(dú)立的特征。因此,算法采用邊緣提取和模板匹配的方法,將邊緣信息尋找作為加油錐套定位的一個(gè)判據(jù)。在邊緣提取過(guò)程中,本文采用了索貝爾(Sobel)算子。索貝爾算子是一階導(dǎo)數(shù)的邊緣檢測(cè)算子,在算法實(shí)現(xiàn)過(guò)程中,通過(guò)3×3模板作為核,對(duì)圖像中的每個(gè)像素點(diǎn)做卷積運(yùn)算,然后選取合適的閾值,以提取邊緣。邊緣檢測(cè)結(jié)果如圖4所示。

    圖4 錐套原圖(上)與索貝爾邊緣檢測(cè)結(jié)果圖(下)。

    模板匹配

    在CCD相機(jī)采集的圖像中尋找加油錐套,本文采用模板匹配的方法。模板匹配是目標(biāo)檢測(cè)和跟蹤的經(jīng)典方法,具有簡(jiǎn)單準(zhǔn)確、適用面廣、抗噪性好、計(jì)算速度快等諸多優(yōu)點(diǎn)。模板匹配法是指,在采集的一幀圖像S內(nèi)尋找目標(biāo)模板Tk的位置(k為模板編號(hào)),與目標(biāo)模板最相似的地方定義為目標(biāo)。定義與模板大小相同的窗口,并在圖像S上滑動(dòng),將獲得的所有子區(qū)域圖像S(i,l)(其中i、l為子區(qū)域圖像橫縱軸編號(hào))和目標(biāo)模板Tk進(jìn)行比較,找到與目標(biāo)模板最像的子區(qū)域,就是目標(biāo)位置。

    其中,采用歸一化互相關(guān)系數(shù)RkNCC作為判斷子區(qū)域圖像S(i,l)和目標(biāo)模板Tk相似程度的依據(jù),定義為:

    算法實(shí)現(xiàn)過(guò)程如6圖所示,實(shí)現(xiàn)步驟如下所述。

    第一,取加油錐套的10幅圖像作為模板匹配圖像,10幅圖像的拍攝角度均不同。根據(jù)無(wú)人機(jī)與加油錐套的垂直和水平距離,確定水平和垂直的偏轉(zhuǎn)角度。對(duì)10幅模板匹配圖像進(jìn)行索貝爾算子邊緣檢測(cè),得到T0、T1、……T9,這十幅模板匹配圖像已預(yù)先計(jì)算好并存儲(chǔ)于計(jì)算機(jī)內(nèi)存中,不占用目標(biāo)搜索時(shí)間。

    第二,從攝像頭獲取一幀圖像,并進(jìn)行索貝爾算子邊緣檢測(cè),得到待匹配圖像。按照模板匹配算法,與模板T0、T1、……T9逐個(gè)進(jìn)行匹配,生成十幅互相關(guān)系數(shù)圖像,每個(gè)模板匹配的最大互相關(guān)系數(shù)分別為R0NCC、R1NCC、……R9NCC。

    第三,通過(guò)實(shí)驗(yàn)確定一個(gè)閾值,用最大互相關(guān)系數(shù)與其進(jìn)行比較。超過(guò)這個(gè)閾值,確定加油錐套存在。把滿足閾值條件且互相關(guān)系數(shù)最高的那一幅圖像作為確定位置的依據(jù)。否則,該幅圖像模板匹配目標(biāo)檢測(cè)失敗,采集新的圖像進(jìn)行檢測(cè)。

    圖5 美軍有人機(jī)為X-47B無(wú)人機(jī)加油。

    圖6 基于模板匹配的目標(biāo)搜索流程圖。

    目標(biāo)定位

    為了提高目標(biāo)定位的速度和精度,技術(shù)人員在加油錐套上添加了近紅外標(biāo)志環(huán)。當(dāng)模板匹配搜索到加油錐套的位置后,采用閾值分割獲得標(biāo)志圓環(huán)的圖像?;谧畲箢愰g的閾值分割是一種最佳閾值分割方法。該方法是在判斷分析最小二乘法原理的基礎(chǔ)上推導(dǎo)得出。在完成閾值分割后,需要對(duì)標(biāo)志環(huán)進(jìn)行提取和識(shí)別。根據(jù)目標(biāo)物的特征,本文選用霍夫變換進(jìn)行圓檢測(cè)。

    霍夫變換圓檢測(cè)的基本思想是,先將圖像中的邊緣像素點(diǎn)映射到參數(shù)空間,再把參數(shù)空間中的坐標(biāo)點(diǎn)元素對(duì)應(yīng)的累加值進(jìn)行累加,然后根據(jù)累加值確定圓心和半徑。通過(guò)模板匹配、閾值分割和圓檢測(cè)之后,獲得加油錐套在圖像中的像素位置,最后通過(guò)坐標(biāo)變換,確定加油錐套的空間位置,如圖7所示。

    圖7 加油錐套精確定位結(jié)果。

    測(cè)試結(jié)果

    采用本文提出的圖像采集硬件和識(shí)別算法,對(duì)加油錐套進(jìn)行自動(dòng)識(shí)別和定位。測(cè)試結(jié)果表明,在2 ~8m范圍內(nèi),該系統(tǒng)能夠準(zhǔn)確識(shí)別出加油錐套并精確地定位出加油錐套中心,利用坐標(biāo)轉(zhuǎn)換可以得到加油錐套位置。視覺(jué)系統(tǒng)能夠始終對(duì)加油錐套進(jìn)行跟蹤,實(shí)時(shí)測(cè)量與受油管的距離,通過(guò)與實(shí)際距離進(jìn)行對(duì)比,誤差在1%以內(nèi),能夠滿足要求。

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