基于机器视觉的飞机蒙皮损伤检测方法研究

基于机器视觉的飞机蒙皮损伤检测方法研究

论文摘要

由于飞机的运行环境恶劣,除正常飞行带来的疲劳损伤外,还有由于环境因素导致的结构腐蚀等。这些缺陷的产生会对飞机蒙皮结构完整性产生破坏,从而引起结构强度的下降。在飞机运行过程中,在役无损检测非常重要。根据损伤容限的设计要求,需要在结构强度下降到剩余结构强度之前将缺陷检查出来,并加以修理恢复到其结构设计强度。目前,飞机蒙皮检测主要以人工检测为主,存在劳动强度大、检测周期长、漏检率高等问题。如何实现飞机蒙皮损伤的快速、准确检测成为研究重点和热点之一。首先,针对飞机蒙皮的损伤检测设计了一个基于机器视觉的飞机蒙皮识别系统,系统主要包括图像采集模块、无线通讯模块、实时图像处理模块以及在线分类识别模块。图像采集模块选用DEVELE公司的DV-905H型号面阵CCD摄像机;无线通讯模块可分为发送端和接收端,实现数字图像的无线传输;实时图像处理模块可分为图像预处理(图像滤波和图像分割),特征提取(基于铆钉邻域的飞机蒙皮腐蚀特征提取和基于灰度共生矩阵的飞机蒙皮纹理特征提取)等步骤;在线分类识别模块实现飞机蒙皮损伤信息的在线分类识别。其次,在特征提取阶段,由于铆钉邻域是飞机蒙皮的重要特征区域,可以通过对铆钉腐蚀邻域的特征分析来实现对飞机蒙皮的损伤检测。提出了基于铆钉邻域飞机蒙皮腐蚀特征的提取方法,该方法在基于内距均值法确定铆钉中心和半径方法的基础上进行了改进,缩小了腐蚀铆钉的中心偏离度,实现铆钉中心位置的精确确定。然后,针对飞机蒙皮的纹理特征,提出了基于灰度共生矩阵的飞机蒙皮纹理特征提取算法。提取灰度共生矩阵中效果比较好的角二阶矩、主对角线惯性矩、相关系数、熵和逆差距这5个特征,在建立飞机蒙皮损伤图像样本库的基础上,实现对不同类别飞机蒙皮的纹理特征提取。最后,采用支持向量机实现对飞机蒙皮图像的分类识别,同时在MATLAB和VC++编译环境下将支持向量w和超平面截距b相结合,开发出飞机蒙皮损伤在线检测软件,可以直观、快速、准确的实现飞机蒙皮损伤信息的在线分类识别。本文的研究对于提高飞机蒙皮损伤的检测水平,缩短飞机的检修维护时间,保障飞行安全具有重要意义。

论文目录

  • 摘要
  • ABSTRACT
  • 第一章 绪论
  • 1.1 飞机蒙皮损伤检测的背景及意义
  • 1.2 飞机蒙皮损伤检测方法介绍
  • 1.2.1 基于飞机蒙皮的目视检测
  • 1.2.2 基于飞机蒙皮的无损检测
  • 1.2.3 基于飞机蒙皮的机器视觉检测
  • 1.3 飞机蒙皮损伤检测研究现状
  • 1.3.1 爬壁机器人检测飞机蒙皮的特点
  • 1.3.2 爬壁机器人的研究现状
  • 1.3.3 飞机蒙皮检测爬壁机器人的研究现状
  • 1.4 本文主要内容
  • 第二章 基于机器视觉的飞机蒙皮损伤检测系统研究
  • 2.1 引言
  • 2.2 飞机蒙皮视觉检测系统方案设计
  • 2.3 远程机器视觉系统
  • 2.3.1 CCD 摄像机的选型
  • 2.3.2 图像的无线通讯
  • 2.3.3 基于 MV-U2000 图像采集卡的实时图像处理
  • 2.4 本章小结
  • 第三章 基于铆钉邻域的飞机蒙皮腐蚀特征提取
  • 3.1 引言
  • 3.2 铆钉的损伤形式
  • 3.2.1 铆钉的损伤模式
  • 3.2.2 铆钉邻域的蒙皮腐蚀损伤特征
  • 3.3 铆钉图像预处理
  • 3.3.1 图像滤波
  • 3.3.2 仿真实验与讨论
  • 3.4 铆钉区域分割
  • 3.4.1 区域标注
  • 3.4.2 区域分割
  • 3.5 确定铆钉的中心和半径
  • 3.5.1 基于内距均值法的改进算法及步骤
  • 3.5.2 内距均值法改进算法和原方法的比较
  • 3.5.3 提取铆钉腐蚀区域
  • 3.6 铆钉的几何形状特征描述
  • 3.7 本章小结
  • 第四章 基于灰度共生矩阵的飞机蒙皮纹理特征提取
  • 4.1 引言
  • 4.2 飞机蒙皮损伤图像样本库的建立
  • 4.3 灰度共生矩阵
  • 4.3.1 灰度共生矩阵定义
  • 4.3.2 飞机蒙皮的纹理特征提取方法
  • 4.4 仿真实验
  • 4.5 本章小结
  • 第五章 基于支持向量机的飞机蒙皮损伤识别
  • 5.1 引言
  • 5.2 支持向量机(SVM)
  • 5.2.1 支持向量机的基本思想
  • 5.2.2 支持向量机推广到多类问题的分类
  • 5.3 支持向量机的 MATLAB 实现
  • 5.3.1 MATLAB 中的 SVM 工具箱
  • 5.3.2 Libsvm 工具箱
  • 5.4 飞机蒙皮识别的软件设计
  • 5.4.1 软件处理流程
  • 5.4.2 界面设计
  • 5.5 实验结果分析
  • 5.5.1 基于铆钉几何形状特征提取的 SVM 识别
  • 5.5.2 基于灰度共生矩阵特征提取的 SVM 识别
  • 5.6 本章小结
  • 第六章 总结与展望
  • 6.1 工作总结
  • 6.2 今后展望
  • 参考文献
  • 致谢
  • 在学期间的研究成果及发表的学术论文
  • 相关论文文献

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