使用计算机视觉方法进行的发动机极性自动化测试是火箭地面测试中重要的测试环节,该环节存在进一步改进和提升的空间。将递归全对场变换(Recurrent All-pairs Field Transforms, RAFT)光流算法替代传统光流法检测技术用于发动机喷管实...使用计算机视觉方法进行的发动机极性自动化测试是火箭地面测试中重要的测试环节,该环节存在进一步改进和提升的空间。将递归全对场变换(Recurrent All-pairs Field Transforms, RAFT)光流算法替代传统光流法检测技术用于发动机喷管实时运动监测,并根据现场测试场景对光流算法进行了优化,提升了运动检测速度与测量精确度,使自动测试系统具备了摆角的估测能力;在软件系统设计层面,引入差异图像直方图法监听法辅助喷管动作识别,避免了光流法对于未处在监测流程中的摄像头的冗余监听资源消耗,降低了系统硬件设备的负载,同时实现了一种可视化在线判读软件的设计。提出的软件与算法方面的改进在当前已投入使用的极性自动化测试系统上实现了进一步的优化。展开更多
文摘使用计算机视觉方法进行的发动机极性自动化测试是火箭地面测试中重要的测试环节,该环节存在进一步改进和提升的空间。将递归全对场变换(Recurrent All-pairs Field Transforms, RAFT)光流算法替代传统光流法检测技术用于发动机喷管实时运动监测,并根据现场测试场景对光流算法进行了优化,提升了运动检测速度与测量精确度,使自动测试系统具备了摆角的估测能力;在软件系统设计层面,引入差异图像直方图法监听法辅助喷管动作识别,避免了光流法对于未处在监测流程中的摄像头的冗余监听资源消耗,降低了系统硬件设备的负载,同时实现了一种可视化在线判读软件的设计。提出的软件与算法方面的改进在当前已投入使用的极性自动化测试系统上实现了进一步的优化。
