基于圖像法的光學(xué)瞄具故障診斷.pdf

1、分類號：密級：可交流UDC：編號：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：長春理工大學(xué)(10186)學(xué)科專業(yè)名稱及代碼：機械電子工程(080202)研究方向：機電系統(tǒng)控制與技術(shù)申請學(xué)位級別：碩士指導(dǎo)教師：于正林教授研究生：吳韓飛論文起止時間：2013.09—2014.12I摘要在軍事、探測以及航空等領(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其進行檢測，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)瞄具檢測的基礎(chǔ)研究工作，給出了光學(xué)瞄具常見故障的識別體系，結(jié)合VC開發(fā)平臺設(shè)計了一種快速準確穩(wěn)定性高的光學(xué)瞄具故障診斷系統(tǒng)。光學(xué)瞄具常見有四種故障：黑斑、亮點、閃光和忽明忽暗。本文根據(jù)GJB2422A2006設(shè)計了針對不同故障的分類算法，通

3、過對瞄具圖像的預(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)分類器；結(jié)合本文設(shè)計的故障分類算法，選擇基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的模式識別算法實現(xiàn)對光學(xué)瞄具故障的診斷和分類。同時，基于VC6.0和OpenCV相結(jié)合的開發(fā)技術(shù)設(shè)計了光學(xué)瞄具故障診斷系統(tǒng)，通過對大量瞄具的試驗驗證了基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模式識別算法的正確率高達95%。對比了該算法與傳統(tǒng)人眼目視以及背景差分法準確率和平均