本文關(guān)鍵詞：航天器合作靶標(biāo)自動識別關(guān)鍵技術(shù)研究，，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

【摘要】：隨著人類航天技術(shù)的不斷進(jìn)步,空間活動日益頻繁。追蹤航天器和目標(biāo)航天器之間相對位置和姿態(tài)的測量是順利開展空間活動的關(guān)鍵環(huán)節(jié)。為了滿足測量位姿需求,通常在目標(biāo)航天器上安裝預(yù)先設(shè)計(jì)好的合作靶標(biāo),追蹤航天器通過識別靶標(biāo)獲取位姿參數(shù),因此航天器合作靶標(biāo)自動識別是系統(tǒng)穩(wěn)定工作的重要前提。本文針對機(jī)械臂執(zhí)行空間任務(wù)時(shí)合作靶標(biāo)自動識別的關(guān)鍵技術(shù)展開研究,主要包括以下幾個方面:1、在充分調(diào)研國內(nèi)外航天工程中合作靶標(biāo)應(yīng)用情況基礎(chǔ)上,設(shè)計(jì)了一款由點(diǎn)、線段、圓環(huán)構(gòu)成的立體靶標(biāo)。標(biāo)志點(diǎn)的位置關(guān)系滿足P3P算法求解位姿的條件,有利于位姿測量。圓環(huán)與線段的相互制約關(guān)系提高了復(fù)雜場景中靶標(biāo)識別的準(zhǔn)確率和抗干擾、抗遮擋能力。2、航天應(yīng)用中,高等級器件通常處理能力較差,內(nèi)存小,運(yùn)算速度慢,因此Hough變換、模式匹配等復(fù)雜的識別算法無法滿足應(yīng)用需求。本文針對靶標(biāo)的形狀特點(diǎn),設(shè)計(jì)了一種基于幾何特征的快速識別算法。算法利用圓周上兩段子弧對應(yīng)相同圓參數(shù)的幾何特性識別圓,并根據(jù)圓和線段的位置關(guān)系識別靶標(biāo)。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,算法魯棒,能夠在噪聲污染、強(qiáng)光、弱光、逆光、旋轉(zhuǎn)、遮擋等多種復(fù)雜場景中準(zhǔn)確識別靶標(biāo)。算法簡潔、速度快,處理時(shí)間小于125ms,滿足航天實(shí)時(shí)位姿測量8幀的要求。3、空間機(jī)械臂工作過程中,手眼相機(jī)與目標(biāo)之間存在相對運(yùn)動,導(dǎo)致圖像出現(xiàn)運(yùn)動模糊。為了解決運(yùn)動模糊影響下靶標(biāo)識別問題,提出一種正則化盲去卷積算法。復(fù)原算法分兩步實(shí)現(xiàn),首先建立基于0范數(shù)的正則化模型,從模糊圖像中估計(jì)模糊核,在模糊核估計(jì)過程中用分段函數(shù)近似代替0范數(shù),避免了0范數(shù)求解的NP難問題,簡化了算法。在得到較準(zhǔn)確的模糊核后,利用基于超拉普拉斯先驗(yàn)的去模糊算法實(shí)現(xiàn)圖像復(fù)原,得到復(fù)原圖像后再識別靶標(biāo)。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,和其他主流算法相比,本文算法能夠在更少的時(shí)間內(nèi)得到更清晰的圖像,提高了運(yùn)動模糊影響下靶標(biāo)識別的能力。4、空間機(jī)械臂手眼相機(jī)采用的是定焦系統(tǒng),因此在工作距離內(nèi),手眼相機(jī)在不同位置拍攝的圖像會存在不同程度的離焦模糊,靶標(biāo)圓環(huán)和線段特征模糊不清晰,造成無法識別靶標(biāo)。本文根據(jù)靶標(biāo)離焦模糊圖像的特點(diǎn),首先確定感興趣區(qū)域(ROI,Region of Interest),針對ROI進(jìn)行復(fù)原和識別。復(fù)原算法中,利用分?jǐn)?shù)傅里葉變換(FRFT,Fractional Fourier Transform)對應(yīng)光菲涅爾衍射過程的特性建立FRFT模型,通過連續(xù)的FRFT和其逆變換實(shí)現(xiàn)離焦圖像復(fù)原。復(fù)原過程中,使用一種快速算法實(shí)現(xiàn)了FRFT的離散化計(jì)算。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,算法能夠有效地解決離焦模糊對靶標(biāo)識別的影響,提高了離焦?fàn)顟B(tài)下靶標(biāo)識別的準(zhǔn)確率。
【關(guān)鍵詞】：靶標(biāo)識別 圓識別 邊緣跟蹤 運(yùn)動模糊 離焦模糊
【學(xué)位授予單位】：中國科學(xué)院研究生院(長春光學(xué)精密機(jī)械與物理研究所)
【學(xué)位級別】：博士
【學(xué)位授予年份】：2015
【分類號】：TP391.41
【目錄】：

• 摘要4-6
• Abstract6-9
• 目錄9-11
• 第1章 緒論11-23
• 1.1 課題研究背景及意義11
• 1.2 國內(nèi)外合作靶標(biāo)應(yīng)用現(xiàn)狀11-18
• 1.3 靶標(biāo)模型設(shè)計(jì)18-20
• 1.4 論文主要研究內(nèi)容及結(jié)構(gòu)安排20-21
• 1.5 本章小結(jié)21-23
• 第2章 單像素邊緣跟蹤算法23-41
• 2.1 引言23
• 2.2 圖像去噪23-26
• 2.3 邊緣檢測26-29
• 2.4 邊緣跟蹤29-34
• 2.5 實(shí)驗(yàn)結(jié)果與分析34-38
• 2.6 本章小結(jié)38-41
• 第3章 復(fù)雜場景下靶標(biāo)自動識別方法41-61
• 3.1 引言41
• 3.2 圓識別41-49
• 3.3 線段識別與靶標(biāo)判別49-51
• 3.4 實(shí)驗(yàn)結(jié)果與分析51-59
• 3.5 本章小結(jié)59-61
• 第4章 運(yùn)動模糊影響下靶標(biāo)自動識別方法61-87
• 4.1 引言61-64
• 4.2 基于0范數(shù)的模糊核估計(jì)64-67
• 4.3 基于超拉普拉斯先驗(yàn)?zāi)Ｐ偷姆敲とゾ矸e算法67-72
• 4.4 基于最大后驗(yàn)概率的盲去卷積復(fù)原算法理論分析與性能評價(jià)72-78
• 4.5 實(shí)驗(yàn)結(jié)果與分析78-84
• 4.6 本章小結(jié)84-87
• 第5章 離焦模糊影響下靶標(biāo)自動識別方法87-107
• 5.1 引言87-88
• 5.2 FRFT及快速計(jì)算方法88-93
• 5.3 離焦模糊形成的原理93-94
• 5.4 離焦模型94-95
• 5.5 基于FRFT模型的離焦圖像復(fù)原算法95-96
• 5.6 離焦圖像復(fù)原質(zhì)量評價(jià)96-98
• 5.7 基于FRFT的離焦模糊圖像靶標(biāo)識別算法98-100
• 5.8 實(shí)驗(yàn)結(jié)果與分析100-105
• 5.9 本章小結(jié)105-107
• 第6章 總結(jié)與展望107-109
• 6.1 工作總結(jié)及主要創(chuàng)新成果107-108
• 6.2 展望108-109
• 參考文獻(xiàn)109-119
• 在學(xué)期間學(xué)術(shù)成果情況119-121
• 指導(dǎo)教師及作者簡介121-123
• 致謝123-124

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