作为计算机科学的一个重要分支,机器视觉技术在近几十年得到了快速发展,它主要是利用数字化输入设备,获取自然界的各种图像及视频数据,将其转换为数字信息,然后用计算机作为工具对获取的客观世界的图像数据进行研究。机器视觉技术是计算机科学、光学、自动化技术、模式识别和人工智能技术等多种技术的综合。以机器视觉技术为基础的智能识别代替人眼视觉具有很大的优势和发展前景,已经广泛应用于工业、农业、交通以及军事等领域。

        本文研究了机器视觉技术在弹药测试设备研制工作中的应用情况,包括破片迎风面积测量、弹药ICT图像增强、拍摄航弹导弹等飞行目标运动轨迹的图像序列中弱小运动目标识别、基于激光靶的非接触式战斗部破片飞行速度测量等项目。

        本系统可以远距离拍摄获得的航弹、导弹等飞行目标运动轨迹的图像序列,分析这些图像的特点,研究目标自动识别的方法。包含弱小运动目标的序列图像信噪比很低,目标难以自动识别,因此,首先采用基于块匹配技术配准图像序列,对原始图像序列进行切割,得到大小一致的配准图像序列,然后采用基于能量累加的背景去除技术,对图像序列进行图像间平均,得到背景图像,从图像序列中减去背景图像,获得包含目标及噪声的图像序列;采用自适应阈值分割技术,对去除背景后的图像序列进行阈值分割,得到包含目标及噪声点的二值图像;最后利用目标帧间相关的特点,根据目标的速度梯度和方向梯度,对二值图像中所有的点进行帧间相关性判断,对于帧间不相关点判别为噪声点,去除噪声点后,获取目标点,并计算出目标坐标值,在原图像上进行标注。实验结果表明,该方法能够有效地在航弹、导弹等飞行目标运动轨迹的图像序列中准确识别出弱小运动目标。

        系统中采用不同方向的4台科学级相机,对置于亮背景载物台上的目标进行图像拍摄,同时载物台在计算机的控制下按预定程序进行旋转,这样只需要载物台旋转4次,就可以拍摄到需要的16个方向的目标图像,大大提高了工作效率,减少了测量时间;为适应不同大小的破片,提高面积测量精度,在计算机的控制下,相机可以前后移动,使目标的图像尽可能充满摄影视场,使用调焦镜头,在计算机控制下,镜头前后移动,使目标清晰地成像在CCD像面上;相机和镜头的移动均由计算机控制,由丝杠带动,在直流电机的驱动下,沿着导轨前后移动,移动的距离由光栅尺实时记录。

        研究结果表明,在弹药测试领域,机器视觉技术大有可为。可以在许多设备的研制方案中运用机器视觉技术,从而实现客观、准确、实时、非接触的测量过程,提高测试设备的自动化水平,加快常规兵器测试设备的发展。