基于圖像法的光學(xué)瞄具故障診斷.pdf_第1頁(yè)
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1、分類(lèi)號(hào):密級(jí):可交流UDC:編號(hào):基于圖像法的光學(xué)瞄具故障診斷THEFAULTDIAGNOSISOFOPTICALSIGHTBASEDONIMAGEPROCESSING學(xué)位授予單位及代碼:長(zhǎng)春理工大學(xué)(10186)學(xué)科專(zhuān)業(yè)名稱(chēng)及代碼:機(jī)械電子工程(080202)研究方向:機(jī)電系統(tǒng)控制與技術(shù)申請(qǐng)學(xué)位級(jí)別:碩士指導(dǎo)教師:于正林教授研究生:吳韓飛論文起止時(shí)間:2013.09—2014.12I摘要在軍事、探測(cè)以及航空等領(lǐng)域,光學(xué)瞄具有廣泛的應(yīng)用

2、,其性能的好壞、觀測(cè)精度的高低直接決定著各領(lǐng)域的研究成果。為了保證光學(xué)瞄具生產(chǎn)質(zhì)量和工作的可靠性,傳統(tǒng)上依靠人眼目視的方法對(duì)其進(jìn)行檢測(cè),但其主觀誤差大、效率低。為此,本文介紹了基于圖像處理技術(shù)完成光學(xué)瞄具檢測(cè)的基礎(chǔ)研究工作,給出了光學(xué)瞄具常見(jiàn)故障的識(shí)別體系,結(jié)合VC開(kāi)發(fā)平臺(tái)設(shè)計(jì)了一種快速準(zhǔn)確穩(wěn)定性高的光學(xué)瞄具故障診斷系統(tǒng)。光學(xué)瞄具常見(jiàn)有四種故障:黑斑、亮點(diǎn)、閃光和忽明忽暗。本文根據(jù)GJB2422A2006設(shè)計(jì)了針對(duì)不同故障的分類(lèi)算法,通

3、過(guò)對(duì)瞄具圖像的預(yù)處理、分割以及特征提取,選定像素灰度值、面積和閃爍頻率作為故障特征參數(shù)。以瞄具故障參數(shù)作為輸入變量,構(gòu)建了BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分類(lèi)器;結(jié)合本文設(shè)計(jì)的故障分類(lèi)算法,選擇基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的模式識(shí)別算法實(shí)現(xiàn)對(duì)光學(xué)瞄具故障的診斷和分類(lèi)。同時(shí),基于VC6.0和OpenCV相結(jié)合的開(kāi)發(fā)技術(shù)設(shè)計(jì)了光學(xué)瞄具故障診斷系統(tǒng),通過(guò)對(duì)大量瞄具的試驗(yàn)驗(yàn)證了基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模式識(shí)別算法的正確率高達(dá)95%。對(duì)比了該算法與傳統(tǒng)人眼目視以及背景差分法準(zhǔn)確率和平均

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