WWW.DIS.KONFLIB.RU

БЕСПЛАТНАЯ ЭЛЕКТРОННАЯ БИБЛИОТЕКА

 
<< HOME
Научная библиотека
CONTACTS

Pages:     | 1 || 3 | 4 |   ...   | 15 |

Разработка и исследование оптико-электронных методов определения трехмерной формы объектов

-- [ Страница 2 ] --

разработан и исследован оптико-электронный метод определения трехмерной формы объектов с направленно-рассеивающим характером отражения, основанный на измерении с одного направления яркости отраженного поверхностью оптического излучения и раздельном освещении с двух направлений. Технические решения указанного метода защищены патентом РФ на изобретение.

Достоверность представленных результатов основывается на хорошо апробированных соотношениях, вытекающих из теории сигналов в тепловидении и оптоэлектронике, и феноменологической теории отражения Френеля, а математическая модель поляризационных тепловизионных изображений построена с использованием устойчивого формализма вектор– параметра Стокса и матриц Мюллера для анализа поляризации теплового излучения тел и поляризационных свойств оптических элементов.

Основные положения диссертации, выносимые на защиту:

оптико-физическое обоснование формирования и получения поляризационных тепловизионных изображений объектов, содержащих информацию о трехмерной форме объектов;

оптико-электронный метод определения трехмерной формы объектов, поляризационного комбинированного фильтра, который позволяет определить форму поверхности в реальном масштабе времени;

результаты теоретических и экспериментальных исследований по развитию метода определения трехмерной формы объектов с произвольным состоянием поляризации теплового излучения, основанного на анализе поляризационных термограмм с азимутами поляризации, равными 45° и 90°;

оптико-электронный метод определения трехмерной формы объектов с направленно-рассеивающим покрытием, основанный на измерении с одного направления отраженного поверхностью оптического излучения и раздельном освещении с двух направлений.

следующем:

разработанный метод и устройство определения трехмерной формы объекта, основанные на термограмме с применением поляризационного комбинированного фильтра, позволяет выполнять определение и воспроизведение формы объекта в реальном масштабе времени;

предложенные способ и устройство, защищенные двумя патентами РФ на изобретение № 2431936 и № 2469265, могут быть использованы в практике разработок новых поляризационных тепловизоров и ИК систем наблюдения, позволяющие определить трехмерную форму объектов;

предложенный метод определения трехмерной формы объектов на основе обработки поляризационных термограмм с базисными азимутами поляризации позволяет проводить исследования формы объектов как искусственного, так и естественного происхождения с произвольным состоянием поляризации;

регистрации яркости отраженного поверхностью оптического излучения согласно патенту РФ на изобретение № 2491503 может быть практически использован в лазерно-тепловизионных системах наблюдения;

поляризационно-тепловизионных исследований, позволяющий производить экспериментальные исследования поляризационных термограмм объемных тел и физических моделей объектов;

разработана и внедрена методика дистанционного измерения температуры сложных поверхностей.

Материалы диссертационной работы внедрены в ФГУП «СибНИА им. С.А. Чаплыгина» для определения трехмерной формы и поля температур сложных поверхностей объектов авиационной техники; в отдел главного метролога ОАО «ПО «НПЗ» и в учебный процесс на кафедре наносистем и оптотехники ФГБОУ ВПО «СГГА», по дисциплинам «Теория и расчет ОЭП»

и «Системы оптотехники» направления 200400 – «Оптотехника».

Личный вклад автора. Автором или при его непосредственном участии выполнен анализ методов дистанционного определения формы объектов, дано оптико-физическое обоснование информативности поляризационных тепловизионных изображений, разработаны и исследованы оптикоэлектронные методы определения формы объектов, математическая модель поляризационных тепловизионных изображений, а также проведены теоретические и экспериментальные исследования. Интерпретация результатов исследований осуществлялась совместно с соавторами публикаций.

Публикации. По теме диссертации опубликовано 12 научных работ, из них три статьи в рецензируемых научных журналах и изданиях по перечню ВАК Минобрнауки РФ, четыре патента РФ на изобретение, одна статья в научно-техническом журнале «Вестник СГГА», три статьи в сборниках материалов VI, VII, VII Международных научных конгрессов «ГЕО-Сибирь»

2010-2011 гг. и «Интерэкспо ГЕО-Сибирь-2012», один материал доклада в сборнике докладов 21-ой Международной научно-технической конференции по фотоэлектронике и приборам ночного видения. Один отчет НИР № ГР 01200954352.

Апробация работы. Основные положения и практические результаты работы были представлены и обсуждены на научно-технических семинарах кафедры наносистем и оптотехники ФГБОУ ВПО «СГГА», научнотехнических советах Института оптики и оптических технологи ФГБОУ ВПО «СГГА», Международных научных конгрессах «ГЕО-Сибирь-2010», «ГЕО-Сибирь-2011», «ГЕО-Сибирь-2012» (Новосибирск 2010-2012 гг.), 21-ой Международной научно-технической конференции по фотоэлектронике и приборам ночного видения (Москва, 2010 г.) и научнопрактической конференции «Современные тенденции и принципы построения авиационных оптико-электронных систем» (Екатеринбург, 2012 г.).

1 АНАЛИТИЧЕСКИЙ ОБЗОР НАУЧНО-ТЕХНИЧЕСКОЙ

И ПАТЕНТНОЙ ЛИТЕРАТУРЫ ПО ОПТИЧЕСКИМ И

ОПТИКО-ЭЛЕКТРОННЫМ МЕТОДАМ, СПОСОБАМ И

УСТРОЙСТВАМ ИЗМЕРЕНИЯ ТРЕХМЕРНОЙ ГЕОМЕТРИИ





ОБЪЕКТОВ

В настоящее время существует ряд известных методов и способов неконтактного (дистанционного) определения линейных размеров и формы поверхности исследуемых объектов. Современные методы определения ориентаций поверхности и глубины (формы) по изображению, как правило, рассматривают отраженную интенсивность на непрозрачных материалах.

Для расширения возможностей и повышения точности измерений необходимо расширять информативность оптико-электронных приборов и систем, получающие информацию об объекте за счет различных свойств оптического излучения, то есть получить больше информации об объекте, не прибегая к дополнительным средствам, к примеру, за счет поляризации излучения. В разделе рассматриваются методы получения трехмерного изображения как отраженного, так и собственного инфракрасного излучения поверхности объекта.

1.1 Методы обработки изображений и образов Изображение – специфическая форма получения, передачи и хранения информации. Различные изображения издавна играли большую роль в повседневной жизни человека, в культуре науке и технике. Поэтому, значительные усилия ученых и инженеров всегда были направлены на изучение изображений, способов их записи, закономерностей их формирования и получения, а также на выявление на изображениях элементов, по которым можно отнести выделенный фрагмент по ряду признаков к определенной группе объектов, направленных на решение ряда задач, к примеру таких как обнаружение, классификация, распознавание и идентификация, то есть на решение задач извлечения максимальной информации об объекте, при наблюдении которого изображение было получено.

К числу наиболее распространенных задач, которые решают оптикоэлектронные приборы и системы, являются задачи обнаружения, распознавания и классификации объектов. Причем, классификация, например, может производиться методами двух разных направлений. Вопервых, на основе анализа свойств изображений, обработки их, классификации и идентификации с эталоном (математическое направление), во-вторых, на основе использования свойств излучения, за счет которого изображения, построения теории и новых способов распознавания на основе различных физических явлений формирования изображений (оптикоматематическое направление).

Исторически сложилось так, что большее развитие получили методы чисто математического направления, опирающиеся на математическую обработку готовых изображений и сравнение с эталоном. Это можно объяснить тем, что процесс обработки изображений невозможен без математики. Несмотря на такой подход, существует большое число методов распознавания этого класса, которые позволяют решить поставленную задачу в конкретных ситуациях. К настоящему времени разработано множество методов, позволяющих средствами компьютерной обработки цифровых изображений и применению специализированных алгоритмов решать ряд задач, как общего, так и специализированного направления [6, 8, 34, 37].

Одной из основных задач этой области является определения признаков, по которым можно решить задачу распознавания. Блок-схема классической системы распознавания образов представлена на рисунке 1 [22].

Рисунок 1 – Блок–схема классической системы распознавания Системы распознавания образов предназначены для классификации входных изображений или их частей на несколько категорий. Например, в задаче определения мишени, то есть отнесение её к виду техники (наземная или воздушная), определение класса (гражданская или военная), а также выявление тех признаков, которые могут дать информацию является ли мишень ложной или реальной, то есть представляет собой объект техники или её имитацию.

Следует отметить, что выявление признаков объекта в массиве данных и классификация по полученным признакам объекта представляют собой самостоятельные задачи, по причине того, что, к примеру, определение типа транспортного средства в тепловом оптическом диапазоне можно осуществить до получения его тепловизионного изображения.

Однако практика анализа изображений мишеней, в том числе и тепловых изображений, показывает, что для увеличения вероятности идентификация) необходимо выполнять обработку исходного изображения, то есть применять к нему фильтрацию и осуществлять его коррекцию [8, 37, 38, 56].

Типичными признаками являются топологические (число связных компонент, число узлов и т.д.), метрические (длина, толщина, периметр, площадь, ширина, угол наклона и др.) и признаки формы (петли, дуги, кривизна, вогнутость, выпуклость и др.), а также характеристики взаимного расположения структурных элементов и признаков объектов. Для выработки алгоритма распознавания образов (классификации) измеряются признаки специально подобранных фрагментов изображений, точная классификация которых известна. Результаты измерения признаков отображаются в пространство признаков, затем группируются в соответствии с принадлежностью к классам [5]. По причине того, что изображения могут иметь огромные размеры и во многих случаях число возможных классов очень велико, процесс поиска, нахождения и выделения признаков, определение характеристик взаимного расположения структурных элементов непосредственно на исходном изображении является сложным. Для упрощения процесса классификации и выбора признаков разрабатываются процедуры предварительной обработки и преобразования исходного изображения, приводящие их к линеаризованному виду и в то же время сохраняющие основные структурные свойства изображения, достаточные для анализа и распознавания [11]. В этом направлении используются как классические методы скелетизации [35], оценки сходства контурного использования цифровых фильтров, методы структурного подхода [14] и так далее. Применение каждого из них обусловлено в каждом конкретном случае удобством и целесообразностью. Так, например, методы скелетизации были применены в предварительной обработке треков частиц рукописных и печатных знаков и кодировании изображений. Однако из-за отсутствия быстрых алгоритмов получения скелетных структур, неустойчивости скелетного преобразования и ряда других недостатков, повсеместное применение этого метода невозможно.



Pages:     | 1 || 3 | 4 |   ...   | 15 |
 


Похожие работы:

« ЛАРИН АЛЕКСЕЙ АНДРЕЕВИЧ СПОСОБЫ ОЦЕНКИ РАБОТОСПОСОБНОСТИ ИЗДЕЛИЙ ИЗ КОМПОЗИЦИОННЫХ МАТЕРИАЛОВ МЕТОДОМ КОМПЬЮТЕРНОЙ ТОМОГРАФИИ Специальность: 05.11.13 – Приборы и методы контроля природной среды, веществ, материалов и изделий Диссертация на соискание ученой степени кандидата технических наук Научный руководитель -кандидат технических наук, старший научный сотрудник Бакулин В.Н. Научный консультант - кандидат технических наук, доцент Резниченко В.И. Москва 2013 2 Содержание ...»








 
© 2013 www.dis.konflib.ru - «Бесплатная электронная библиотека»

Материалы этого сайта размещены для ознакомления, все права принадлежат их авторам.
Если Вы не согласны с тем, что Ваш материал размещён на этом сайте, пожалуйста, напишите нам, мы в течении 1-2 рабочих дней удалим его.