基于準直傳感器的微型靶丸姿態(tài)檢測與定位方法研究——論文

1、項目名稱 基于準直傳感器的微型靶丸姿態(tài)檢測與定位方法研究 項目負責人（簽名） 所在學校（蓋章） “研究類別”含義： 基礎(chǔ)研究：指為獲得關(guān)于現(xiàn)象和可觀察事實的基本原理及新知識而進行的實驗性和理論性工作，它不以任何專門或特定的應(yīng)用或使用為目的。 應(yīng)用研究：指為獲得新知識而進行的創(chuàng)造性的研究，它主要是針對某一特定的實際目的或目標。 試驗發(fā)展：指利用從科學研究和實際經(jīng)驗中所獲得的現(xiàn)有知識、生產(chǎn)新材料、新產(chǎn)品、新裝置、新流程和新方法，或?qū)ΜF(xiàn)有的材料、產(chǎn)品、裝置、流程、方法進行本質(zhì)性的改進而進行的系統(tǒng)性工作。 推廣應(yīng)用、科技服務(wù)：指與研究與發(fā)展活動相關(guān)并有助于科學技術(shù)知識的產(chǎn)生、傳播和應(yīng)用的活動。研究項目

2、項目名稱基于準直傳感器的微型靶丸姿態(tài)檢測與定位方法研究研究類別21.基礎(chǔ)研究 2.應(yīng)用研究 3.試驗發(fā)展 4.推廣應(yīng)用 5.科技服務(wù)依托的一級學科機械工程成果形式論文起止時間 2014年3月到2016年12月經(jīng)費申請總額2萬元其他經(jīng)費及其來源自籌項目負責人姓 名職 稱工作單位電子郵箱項除目負組責主人要外成五員名姓名職稱學位專業(yè)工作單位承擔任務(wù)本人簽名項目負責人近三年來承擔的研究項目項目名稱項目來源起止年月排名進展 介入式內(nèi)窺鏡鏡體形狀感知及其與結(jié)腸耦合形變模型研究(項目編號：2013A610048）寧波市科技局2013.3-2014.121/6進展中寧波市自然科學基金項目“基于水鑷微流場的固體

3、微粒運動特性研究”（項目編號：2011A610155）寧波市科技局2011.01-2012.122/4已結(jié)題多路激光自準中的圖像分類與不確定性研究（項目編號：GY112220）寧波大紅鷹學院2011.6-2013.101/6已結(jié)題項目負責人為第一署名人的代表性成果成果名稱成果來源獲得時間排名等級論文：On Vision-Based Orientation Detection Analysis of Industrial Object with Circular-Shape Features（2012年EI檢索）科技工作成果獎三等獎寧波大紅鷹學院2013.31校級寧波市自然基金項目：介入式內(nèi)窺鏡

4、鏡體形狀感知及其與結(jié)腸耦合形變模型研究，科技工作成果獎三等獎科技工作成果獎 三等獎2014.31校級1 本項目研究意義及國內(nèi)外同類研究工作現(xiàn)狀（附主要參考文獻及出處）：1.1本項目研究意義激光核聚變裝置是規(guī)模最大的一類激光系統(tǒng)，為了確保核聚變裝置系統(tǒng)每次運行時，從振蕩器發(fā)出的激光束能夠穩(wěn)定、精確地穿過預(yù)放大器、主放大器、倍頻器、靶室，并將多路激光聚集到一點精確地照射到微型靶丸上，從而達到進行核物理實驗所需的密度與能量，在整個過程中，高能量激光的自動準直是關(guān)鍵的一個過程，需要對多路高精度激光的位置進行無誤差檢測3，如果激光束不能準確的打到指定的目標靶上，會造成對終端光學組件的破壞。因此在激光準直

5、測量之前，需要采用模擬光檢驗每個激光點是否擊中所指定的目標靶的檢測范圍之內(nèi)，然后利用激光進行自動準直45。靶準直傳感器作為慣性約束核聚變實驗裝置中的一個重要光學檢測傳感元件，目的是將多路激光引導(dǎo)到靶室的中心實現(xiàn)可控核聚變。靶準直傳感器在系統(tǒng)裝置中主要有兩個作用：1）靶丸定位，2）模擬光位置檢測分析。在靶丸定位之前，首先利用正交布置的遠望瞄準監(jiān)視系統(tǒng)（CCRS1和CCRS2），將TAS（Target Alignment Sensor: 靶準直傳感器）置于真空靶室的中心，建立穩(wěn)定可靠的靶室參考中心，再利用CCRS1和CCRS2以及裝調(diào)后的TAS，使靶室參考中心與TAS的中心一致，然后通過TAS監(jiān)視

6、靶的姿態(tài)并進行模擬光的瞄準。靶準直傳感器通過一系列的光學系統(tǒng)及驅(qū)動裝置被放置于圓形靶室的中心，微型靶丸作為核聚變的載體通過靶架從靶室外移送到靶室中心，這個過程必須滿足一定的位姿精度，定位平移精度1m，定位姿態(tài)精度1Rad。由于定位精度極高，且受到CCD、光照及靶室尺寸的限制，微型靶丸的姿態(tài)定位異常困難，因此實現(xiàn)靶孔直徑只有200m的柱腔靶的姿態(tài)定位是目前急需解決的問題。如果柱狀靶定位不準確，定位誤差不在所允許的范圍內(nèi)，將導(dǎo)致激光打靶偏差，影響打靶的能量，無法實現(xiàn)對激光能量控制，情況嚴重會損壞整個靶室系統(tǒng)，因此如何實現(xiàn)微型靶的姿態(tài)定位檢測是整個靶室系統(tǒng)的核心問題6。本課題擬通過靶準直傳感器組件裝

7、置來完成整個微型靶丸的位姿定位，目前同一類的微型目標的高精度姿態(tài)檢測方法在超精密加工以及自動化生產(chǎn)設(shè)備中也有應(yīng)用前景7。該類技術(shù)目前由于精度問題，應(yīng)用受到了限制，因此必須通過提高視覺檢測精度和穩(wěn)定性來實現(xiàn)。通過這些基礎(chǔ)技術(shù)的研究來解決視覺系統(tǒng)對微型目標的姿態(tài)檢測在慣性約束核聚變實驗裝置中及在高精度自動化裝備中具有重要的研究意義。1.2國內(nèi)外同類研究現(xiàn)狀最早利用視覺技術(shù)對微型靶丸進行姿態(tài)檢測的方法是美國的勞倫斯利弗莫爾國家實驗室提出來的，該方法是通過視覺技術(shù)檢測靶丸兩個端面靶孔的中心位置來調(diào)整靶的姿態(tài)，目前該方法在激光準直系統(tǒng)運用較多，國際上的大部分靶準直傳感器設(shè)計都基于該技術(shù)。該技術(shù)對于靶孔直

8、徑在毫米級以上的大型靶丸，其檢測精度可以滿足要求。但對于直徑在100m級微型靶丸，其檢測精度受光學分辨率、光學照度、靶準直傳感器自身的加工精度以及安裝精度影響較大。目前國內(nèi)的高功率激光打靶孔直徑大部分在200m級的范圍內(nèi)，在這個領(lǐng)域涉及的研究相對較少，對于影響微型靶丸姿態(tài)檢測的精度因素還未形成完整的理論系統(tǒng)，因此本課題提出了基于視覺的微型靶丸（靶丸孔徑200m）的高精度姿態(tài)檢測與定位技術(shù)。參考文獻：1. 江少恩, 丁永坤, 繆文勇,等.我國激光慣性約束聚變實驗研究進展J. 中國科學, 2009, 11(39):1571-1583.2. 朱健強. 中國的神光神光高功率激光實驗裝置 J. 自然雜志

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11、2, pp. 1348-1356, 2005.6. 李富全，袁曉東，劉昌孝. ICF 實驗中的靶識別技術(shù) J. 光電工程，2004，31(5)：14-16.7. Wilhlelmsen K，Awwal A，F(xiàn)erguson W，et al. Automatic Alignment System for the National Ignition Facility C. Accelerator and Large Experimental Physics Control systems，Knoxville，TN，United States，Oct 14，2007.8. 劉炳國,劉國棟,浦昭邦,等

12、.慣性約束聚變束靶耦合的監(jiān)測及精度分析J.光學精密工程, 2009, 17(3):542-548.9. The OMEGA target-positioning system R. Rochester：LLE，1997：145-159.10. Boege Steven J，Erlan S，Clifford J，et al. NIF pointing and centering systems and target alignment using a 351 nm laser source J.SPIE, 1997, 3047: 248-258. 11. 戴亞平，黃關(guān)龍，李學春，等. 用相關(guān)測量

13、技術(shù)實現(xiàn)精確靶定位技術(shù)研究 J. 中國激光，2000，27(2)：136-139.12. 李富全，袁曉東，劉昌孝. ICF 實驗中的靶識別技術(shù) J. 光電工程，2004，31(5)：14-16.13. K. C. Wilhlelmsen, A. A. S. Awwal, el at. Automatic Alignment System for the National Ignition FacilityC. International Conference on Accelerator and Large Experimental Physics Control Systems, Knoxv

14、ille, TN, United States, 2007. 14. 劉炳國,劉國棟,浦昭邦,等.慣性約束聚變束靶耦合的監(jiān)測及精度分析J.光學精密工程, 2009, 17(3):542-548.15. 張廣軍, 尚鴻雁等. 激光自準直測角中零位畸變模型及仿真研究J ,機械工程學報,2006, 42(5)：64 - 68.16. 劉國棟，浦昭邦等. 慣性約束核聚變靶場監(jiān)測系統(tǒng)空間坐標系的建立與標定方法，光學技術(shù)J,2004, 30(2), 204-208.17. 尚鴻雁,激光自準直測量系統(tǒng)建模方法研究J ,測試技術(shù)學報,2007, 21(1): 6-12.18. Lijun Bao, Zhuo

15、Zhang, Guodong Liu, el at. ICF laser target alignment sensor calibration systemC. Proceedings of the SPIE - The International Society for Optical Engineering, 2007, 6595: 65951K.19. 曲學軍，張璐，張凌云基于新的成像模型的攝像機標定與三維重建J. 儀器儀表學報, 2011, 32(8): 1830-1836.20. Jing Li Feng Yuan Zhen Li. A new method for calibra

16、ting multi-linear CCD in spatial objects exterior orientation measurement J. Journal of Information Hiding and Multimedia Signal Processing, 2011, 2(2): 185-191.21. F. Gazzani. Performance of a 7-parameter DLT method for the calibration of stereo photogrammetric systems using 1-D transducers J. Biom

17、ed. Eng, vol. 14, pp. 476-482, 1992.22. W. A. McClay III, A. A. S. Awwal, el at. “Evaluation of laser-based alignment algorithms under additive random and diffraction noise,” in Photonic Devices and Algorithms for Computing VI , Proc. of SPIE 5556 (SPIE Bellingham, WA, 2004), pp. 243-248.23. J.V. Ca

18、ndy, el at, “Detection of off-normal images for NIF automatic alignment” , in Photonic Devices and Algorithms for Computing VII, Proc. of SPIE Vol. 5907, pp. 59070B-1 - 59070B-12, 2005.24. Kachouri R, Djemal K, Maaref H .Multi-model classification method in heterogeneous image databases J, PATTERN R

19、ECOGNITION, 2010, 43(12): 4077-4088.25. A. A. S. Awwal, C. Law, el at “Commissioning of the off normal processor for NIF alignment images under varying imaging conditions,” in Proceedings of the Sixth Trilaboratory Engineering Conference, p. 16, Monterey, CA, September 12-15, 2005.2 主要研究內(nèi)容、目標、方案和進度及

20、擬解決的關(guān)鍵問題：2.1本項目的主要研究內(nèi)容1）基于貝葉斯技術(shù)的圖像分類方法建立，實現(xiàn)動態(tài)靶丸圖像的分類與評估（1）對二維靶丸端面圖像降維，獲得圖像的一維特征參數(shù)；（2）分析圖像一維特征參數(shù)的特征值，利用概率密度函數(shù)分析圖像的特性，圖像特性確定后通過圖像的子特性對圖像進行分類，判斷靶丸圖像的中心點參數(shù)是否可信。2）采用基于亞像素梯度矢量霍夫變化方法對靶丸中心進行提?。?）梯度矢量霍夫變化方法的靶丸中心的理論推導(dǎo)；（2）不同光學照度、空氣擾動條件下靶孔中心點位置檢測的不確定性分析。3）靶準直傳感器組件加工精度及封裝誤差對靶丸姿態(tài)檢測影響與修正（1）建立CCD封裝后誤差分析的數(shù)學模型，通過誤差分析

21、模型建立靶丸姿態(tài)檢測的修正方法；（2）建立基于兩端面中心點的微型靶姿態(tài)求解方法。2.2本項目的研究目標1）構(gòu)建靶準直傳感器的微型靶高精度姿態(tài)檢測與定位實驗平臺；2）建立基于貝葉斯技術(shù)的圖像分類方法，實現(xiàn)對動態(tài)靶丸圖像分類與評估；3）揭示靶面圖像針孔中心位置與微型靶姿態(tài)之間的關(guān)系。2.3本項目的研究方案1）靶準直傳感器硬件系統(tǒng)構(gòu)建建立微型靶丸的姿態(tài)檢測模擬平臺，提供靶丸的六維監(jiān)視，該平臺具有高穩(wěn)定性,系統(tǒng)結(jié)構(gòu)如圖1所示。六維監(jiān)視由三組正交的A-CCD、B-CCD和C-CCD面陣組件完成，其中A與B同軸，C與AB處于同一平面，各自成像透鏡光軸構(gòu)成二維正交的直角坐標系。對于柱腔靶而言，A與B構(gòu)成的軸

22、實現(xiàn)二維的平移和二維俯仰、方位角度監(jiān)視，C垂直于AB實現(xiàn)一維平移和一維旋轉(zhuǎn)角度監(jiān)視。對于每組CCD組件的成像面要求精確小于2m，其中CCD組件的物像共軛距為40mm，成像倍率為2倍，視場范圍為3mm x3mm，成像透鏡景深為3m。微型靶姿態(tài)硬件檢測組件由于受加工誤差、封裝誤差及光學誤差等影響需建立模擬平臺的誤差標定系統(tǒng)，從而保證B和A的調(diào)節(jié)范圍在-25mm，同軸度小于80Rad，C的調(diào)節(jié)范圍為-12mm與AB垂直度小于80Rad。圖1 微型靶丸姿態(tài)檢測模擬平臺示意圖2）靶準直傳感器中CCD相對位姿標定模型CCD封裝后的相對位置標定系統(tǒng)必須滿足嚴格的裝配精度，當CCD調(diào)整到最佳位置后，要求對裝配

23、精度進行評估，因此需建立CCD封裝后的相對位置標定算法的數(shù)學模型。在ICF實驗裝置中，靶準直傳感器姿態(tài)檢測對象主要針對柱狀靶，其姿態(tài)求解方法是利用靶端面圖像中心點在兩CCD圖像坐標系下的圖像點進行求解，但是這兩個點處于不同圖像坐標系下，無法進行計算，因此需把這兩個圖像點統(tǒng)一到同一全局坐標下進行分析，而能夠?qū)蓚€圖像點統(tǒng)一到全局坐標系下的前提是A-CCD、B-CCD之間的位姿關(guān)系已知?？紤]到靶準直傳感器裝調(diào)完成后，CCD的安裝誤差、鏡頭的安裝誤差均會影響到B-CCD的靶面中心在A-CCD上的位置，因此采用了精確的光學手段和數(shù)學計算方法標定兩CCD之間位姿關(guān)系及誤差校準。本課題提出的標定實驗方法為

24、：利用步距精度為50nm的六自由度送靶機構(gòu)，將直徑為0.8mm微型靶球送入到靶準直傳感器中，并分別置于16處不同位置，依靠送靶機構(gòu)和分析圖像聚焦度來保證微型球靶始終保持在兩CCD的像面中心，從而使16個不同的位置點形成一個平面，減少因靶球位置誤差形成對CCD單應(yīng)性矩陣計算的影響。利用提出的均值漂移圖像分析算法分別提取16幅圖像中靶球的中心點后并集于同一幅圖像中。微型球靶在A-CCD、B-CCD上都會呈現(xiàn)靶面圖像，因此可以形成2個4X4的點陣矩陣，并通過點陣矩陣建立反應(yīng)點與點之間映射關(guān)系的單應(yīng)性矩陣，且兩CCD之間的光軸同軸度誤差、鏡頭的安裝誤差都會反應(yīng)在整個單應(yīng)矩陣中。3）微型靶端面中心點檢測

25、方法與不確定分析利用基于梯度矢量的霍夫變換法檢測靶丸端面的中心點，并分析中心點位置的不確定度的大小是否滿足姿態(tài)檢測的精度。標靶系統(tǒng)定位的目的是將標靶通過靶準直傳感器放入到指定的靶室中，而標靶在植入的過程中，需要對標靶進行監(jiān)控。在檢測的過程中，主要通過圖1中的上、下CCD以及側(cè)面CCD進行定位分析。前期研究發(fā)現(xiàn)，對于靶面的針孔圖像的中心位置檢測是確定標靶姿態(tài)的重要參數(shù)，它的精確度直接影響到整個靶丸的姿態(tài)檢測，從而影響激光的準直系統(tǒng)。在本研究中，提出基于梯度矢量的霍夫變換的標靶針孔中心點檢測，廣義的霍夫變化10的基本原理為將圖像空間轉(zhuǎn)換為參數(shù)空間，需要解決的參數(shù)為針孔中心(a,b)以及圓的半徑r，

26、針孔半徑r是確定的值，因此，只需求解圓心的位置參數(shù)(a,b)?；谑噶刻荻鹊幕舴蜃兓蠼鈭A的參數(shù)，算法流程如圖2所示。在處理時首先將圖像空間轉(zhuǎn)化為參數(shù)空間，得到矢量梯度參數(shù)，將矢量梯度進行配對，計算兩個方向矢量的交點后，對另外剩余的矢量梯度配對并計算交叉點，最后將圖像中最亮的檢測位置點作為圓形的中心。圖2 基于矢量梯度的霍夫變化靶面中心檢測流程圖4）靶丸姿態(tài)檢測模型構(gòu)建靶丸姿態(tài)通過靶孔中心的二維位置獲得，靶孔中心點的檢測誤差對姿態(tài)的影響需要建立合適的數(shù)學模型進行分析。靶丸的兩個靶面全部或者部分在CCD檢測范圍時，根據(jù)柱狀靶兩端面圖象利用雙立方插值方法可精確計算出兩靶面針孔中心點，并求解靶丸姿態(tài)

27、。根據(jù)如圖3所示靶丸在準直傳感器中的位姿關(guān)系，Target position1和 Target position2分別為靶丸兩端面在A-CCD和B-CCD上提取的靶孔中心點， Fiducial marker1和 Fiducial marker2分別為A、B兩CCD的中心基準點（標定后A-CCD、B-CCD的理論中心點）。靶丸經(jīng)過姿態(tài)和位置調(diào)整后，從圖像上提取的靶丸中心點應(yīng)與中心基準點重合，為便于求解運算，利用標定后的靶準直傳感器中A-CCD與B-CCD之間的位姿關(guān)系，將B-CCD上被測目標點的坐標值映射到A-CCD上。靶丸的一個端面中心點在A-CCD上坐標值。靶丸的另一個端面中心點在A-CCD

28、上坐標值映射到B-CCD上的坐標值為，根據(jù)這兩個位置參數(shù)確定靶丸的姿態(tài)參數(shù)，包括方位角和俯仰角。如果姿態(tài)調(diào)整精確，兩位置點，應(yīng)重合于。姿態(tài)調(diào)整有兩種方案可供選擇如圖3所示，一種方案為先調(diào)整旋轉(zhuǎn)角，然后調(diào)整方位角，用虛線表示；另一種方案為先調(diào)整俯仰角，然后調(diào)整方位角，用實線表示。本課題研究中，姿態(tài)調(diào)整選擇第一種調(diào)整方案。 圖3 靶面中心點、基準點以及姿態(tài)調(diào)整方案5）微型靶端面圖像聚焦程度對靶孔中心點檢測的影響在靶丸圖像中心點的檢測過程中，靶丸圖像是否聚焦對中心點的檢測精度將造成影響。聚焦度函數(shù)建立首先要解決的問題是對聚焦度函數(shù)的定義，通過計算某種值來評價圖像的質(zhì)量。比較一副聚焦圖像和離焦圖像時，

29、其不同點在于空域中的高頻能量不同。離焦圖像意味著高頻的衰減，而高頻能量點一般位于圖像的邊緣點上。傳統(tǒng)的圖像聚焦方法包括基于圖像的微分方法、基于相關(guān)函數(shù)的測量方法等。傳統(tǒng)聚焦度計算方法在噪點較多的顯微圖像下難以實現(xiàn)自動聚焦，因此要研究基于顯微圖像的聚焦優(yōu)化計算方法。對于某一類圖像的最優(yōu)聚焦度評估方法在于：在一定的離焦距離內(nèi)，聚焦度獲得的曲線滿足一定的單一性，即在顯微圖像從離焦圖像到聚焦圖像的過程中，聚焦度值單調(diào)遞增，為了便于圖像分析，需將聚焦度值歸一到0-1之間，以便利用曲線對圖像聚焦度進行分析。顯微圖像聚焦是一個自動過程，通過聚焦度計算，可測量每一個物距在變化過程中的圖像聚焦程度的相對大小，通

30、過相對大小的判斷來確定物距的位置，整個聚焦的過程需要一定時間進行分析計算。傳統(tǒng)的攀爬方法是以一定步長進行搜索，通過全局判斷，記錄最大聚焦圖像所處的位置，然后利用電機驅(qū)動裝置將靶丸移動到所處的位置。這種方法非常耗時，本研究提出一種自適應(yīng)步長調(diào)整的最優(yōu)快速自動聚焦方法。該方法必須滿足以下條件：通過最少的計算量來獲取聚焦度的最大值，并能夠從任何位置開始分析計算，整個自動聚焦流程圖如圖4所示。圖4 自動聚焦流程圖6）模擬激光打靶驗證實驗基于三維視覺微型靶丸姿態(tài)調(diào)整的研究，其目標是為了讓激光打入到微型靶孔的中心，對高功率激光能量實現(xiàn)可控，從而實現(xiàn)可控核聚變。模擬光檢測的目的是當標靶放置到TAS中指定的位

31、置后，利用功率較小的模擬光進行激光打靶前的測試分析實驗，通過實驗確定激光是否能夠準確打入到指定的區(qū)域，一般區(qū)域范圍為600m。模擬光未經(jīng)過放大鏡頭直接經(jīng)過反射鏡打入到CCD的，靶孔圖像經(jīng)過透鏡放大的區(qū)域，并非為實際的靶孔區(qū)，實際的靶孔區(qū)為放大靶孔的一半，而靶孔中心點位置不變，如圖5模擬光的入射位置分析圖所示，圖中外圓為經(jīng)過透鏡后放大的靶孔區(qū)（白色區(qū)域），內(nèi)圓為實際的靶孔區(qū)（灰色區(qū)域），直徑為放大靶孔區(qū)直徑的一半。當光斑入射到CCD面上后，如何檢測光斑中心位置來判斷該模擬光是否打入到實際的靶孔內(nèi)，而模擬光是否聚焦采用分析光斑輪廓大小的方法進行判斷都是該系統(tǒng)將要解決的問題 。圖5 模擬光的入射位置

32、分析2.4本項目的研究擬解決的關(guān)鍵問題以基于視覺的微型靶丸的姿態(tài)檢測將要解決的問題為基礎(chǔ)， 擬解決以下關(guān)鍵技術(shù)：1）靶丸圖像的分類方法研究CCD檢測單元檢測到環(huán)形光源照射到靶面上反射過來的光強，如果光照強度太大，從靶面上反射過來的光會使CCD達到飽和，這種情況會影響到靶丸中心點的檢測。另外由于靶丸自身的光潔度及加工精度的影響，容易造成靶面圖像分區(qū)不明確，從而對靶孔中心點的檢測造成影響，因此如何評判靶丸圖像的質(zhì)量需要建立圖像的分類機制9。圖像分類的目的是通過對檢測到的靶丸圖像進行評估，判斷該圖像是否可以作為靶孔中心點的提取圖像。擬采用的方法是通過對二維圖像降維，得到圖像的一維參數(shù)特性，然后對一維

33、的特征值進行分析，利用灰度圖像通過概率密度函數(shù)來分析圖像的特性，當這種圖像特性確定之后，接下來通過圖像的子特性對圖像進行分類。采用多假設(shè)決策理論進行分類，通過建立規(guī)則庫對圖像進行分類，利用算法通過觀測空間把圖像分類到相應(yīng)的空間中。為了使整個分類更精確，定義多個處理單元， 首先定義圖像信息I(x,y)，它表示的是靶丸圖像，通過對靶丸圖像的特性分析，利用矢量表示圖像的一系列的特性，利用其中的子特性對圖像進行分類。通過直方圖提取圖像的特性，把圖像轉(zhuǎn)換為概率密度函數(shù)。利用貝葉斯規(guī)則及先驗信息通過似然估計提供給后驗概率估計，該概率用來對圖像進行分類。這樣可以得到：對于給定的檢測圖像，其屬于類的概率。靶丸

34、圖像特征是用來區(qū)分激光束的正常圖像和非正常圖像的一個參數(shù)，為了使它們之間有一個對比關(guān)系，必須將二維圖像轉(zhuǎn)化為一維參數(shù)進行分析，亦即圖像的二維空間向一維空間的轉(zhuǎn)換。貝葉斯分類之后，可以剔除那些非正常的準直圖像，但由于某些原因這些圖像可能會變形，因此可能會具備不期望的特性，這些特性可能導(dǎo)致準直算法對激光束的位置的估計很差，因此在算法設(shè)計時需要滿足更大的誤差來完成特性的檢測。整個圖像分類算法的過程可以描述為如下三個方面：（1）將圖像的二維參數(shù)轉(zhuǎn)化為一維的直方圖函數(shù)；（2）估計非正常圖像的特征矢量；（3）利用決定圖像屬于哪一類。2）CCD組件封裝的安裝誤差標定及誤差消除數(shù)學模型的建立微型靶丸高精度位姿

35、檢測組件必須滿足特定的加工精度和安裝精度，定位精度小于8m，同軸度精度小于80Rad。由于加工誤差和安裝誤差的存在，當微型靶丸檢測組件裝備完成之后，需對其精度進行測定，特別是A&B-CCD同軸度及與C-CCD之間的垂直度的關(guān)系，如果不標定會影響靶丸姿態(tài)的檢測精度，因此必須建立起該組件CCD之間的位姿關(guān)系?？紤]到CCD自身具備的檢測功能，擬采用高精度直徑為200m的球形靶丸分別在A-CCD和B-CCD都能聚焦的情況下，在N(N>8)個不同的位置上形成球型靶圖像，建立起A-CCD和B-CCD之間的二維圖像點的映射矩陣，通過映射矩陣的優(yōu)化求解方法，得到A-CCD和B-CCD之間的位姿關(guān)

36、系，把A-CCD和B-CCD的圖像點轉(zhuǎn)換在同一空間坐標系中，通過同一坐標系的空間點求解出靶丸的姿態(tài)。A-CCD和B-CCD之間的位姿關(guān)系反應(yīng)在映射矩陣中，安裝誤差及光學誤差也反應(yīng)在映射矩陣中，因此消除了整個組件產(chǎn)生的安裝誤差。2.5本項目的研究總體安排及進度2014.03 -2014.12：對微型靶丸姿態(tài)檢測中的三大關(guān)鍵技術(shù)進行理論上分析，包括：光源照度大小對靶孔中心位置點檢測的影響分析；靶孔中心的位置點檢測及不確定分析；CCD封裝組件的安裝誤差標定及誤差消除數(shù)學模型的建立。2015.01-2015.12：建立微型靶丸的姿態(tài)檢測樣機平臺及軟件系統(tǒng)，在該平臺進行靶丸姿態(tài)的檢測分析為后續(xù)的研究做鋪

37、墊。2016.01-2016.12：在樣機平臺的基礎(chǔ)上進行靶丸姿態(tài)的真實檢測分析，根據(jù)實驗結(jié)果對所提出的方法進行修正，并對提出的方法理論進行評估分析并做相應(yīng)的改進。上述計劃進度和研究內(nèi)容可能會隨著項目的進展做適當調(diào)整，如論文的撰寫會穿插進行。3與本項目有關(guān)的工作條件（包括研究工作基礎(chǔ)、實驗條件等）申請人自2002年起開始從事檢測技術(shù)、圖像分析技術(shù)方面的研究工作，完成了一套基于USB口的金屬磁記憶無損檢測系統(tǒng)的設(shè)計，并在進給機構(gòu)的可變徑結(jié)構(gòu)研究、控制電機的開發(fā)上有一定的理論基礎(chǔ)和實踐經(jīng)驗。在圖像分析檢測方面，提出的均值漂移方法在石油管道缺陷分析中得以實現(xiàn)，并成功將相關(guān)技術(shù)應(yīng)用到工業(yè)自動化設(shè)備中的

38、工件姿態(tài)定位分析中。目前已主持完成浙江省教育廳科研項目一項，主持在研寧波市自然基金項目一項，參與其它各類課題的研究數(shù)項，發(fā)表論文多篇，具有較強的科研能力。課題組具有豐富的工作基礎(chǔ)，較強的科研能力。能夠保障課題的順利實施。與課題相關(guān)論文：【1】 The 3D shape analysis of elastic rod in shape sensing medical robot systemC. CIEEE International Conference on Robotics and Biomimetics, 2010:1014-1018.(EI檢索，檢索號：20111313856171)【

39、2】 On vision-based orientation detection method of rigid-bodyC. Intetnational symposium on computer science and technology, 2009,348-352.(CPCI-S檢索，檢索號：ISI：000290688600095)【3】 On vision-based orientation detection analysis of industrial object with circular-shape FeaturesC. Applied Mechanics and Materials, 2012, 190-191: 710-714.(EI檢索，檢索號：20124215573296)【4】 基于PID控制器燃燒室的過程控制，科技通報J， Vol. 29, No.6, 2013.6,p 176-178【5】 基于PID的4CrW2Si鋼離子氮化性能研究，熱加工工藝J，Vol. 42, No.14