Содержание к диссертации
Введение
1. Анализ методов и средств определения пространственных параметров динамических объектов 12
1.1. Анализ оптико-электронных устройств ввода и обработки видеоинформации 12
1.2. Требования к оптико-электронному устройству определения пространственных параметров динамических объектов 18
1.3. Методы предварительной обработки изображений 21
1.3.1. Методы повышения контраста 21
1.3.2. Методы выбора порога 24
1.3.3. Методы выделения края объекта изображения 26
1.3.4. Методы фильтрации изображения 31
1.4. Метод сравнения изображений 33
1.5. Обнаружение и локализация объектов на изображении 35
2. Математическая модель оптико-электронного устройства определения пространственных координат динамических объектов 40
2.1. Математическая модель формирование рабочей сцепы 40
2.2. Модель процесса формирования изображений 40
2.3. Модель выделения динамического объекта изображения 43
2.4. Метод пространственной фильтрации помех 46
2.5. Определение внешних границ динамических объектов 51
2.6. Определение пространственных координат динамических объектов 52
3. Разработка быстродействующего оптико-электронного устройства определения пространственных параметров динамических объектов 58
3.1. Методы и алгоритмы функционирования быстродействующего оптико-электронного устройства определения параметров динамических объектов 58
3.1.1. Обобщенный алгоритм определения пространственных параметров динамических объектов 58
3.1.2. Метод выделения динамических объектов 60
3.1.3. Метод сопоставления динамических объектов 63
3.1.4. Алгоритм выделения динамических объектов 65
3.1.5. Алгоритм сопоставления динамических объектов 69
3.1.6. Определение пространственных параметров динамических объектов 72
3.2 Инженерная методика расчет основных параметров быстродействующего оптико-электронного устройства определения пространственных параметров динамических объектов 76
3.2.1. Оценка временных характеристик 76
3.2.2. Оценка точности определения пространственных координат 77
3.2.3. Оценка параметров возможной дальности и скорости наблюдаемого объекта 78
3.3. Быстродействующее оптико-электронное устройство определения пространственных параметров динамических объектов
80
4. Экспериментальные исследования быстродействующего оптико-электронного устройства определения пространственных параметров динамических объектов 94
4.1 Аппаратно-программный стенд для проведения испытаний быстродействующего оптико-электронного устройства
4.1 Определения пространственных параметров динамических объектов 94
4.2. Методика проведения испытаний быстродействующего оптико электронного устройства определения пространственных параметров динамических объектов 99
- Требования к оптико-электронному устройству определения пространственных параметров динамических объектов
- Модель выделения динамического объекта изображения
- Инженерная методика расчет основных параметров быстродействующего оптико-электронного устройства определения пространственных параметров динамических объектов
- Методика проведения испытаний быстродействующего оптико электронного устройства определения пространственных параметров динамических объектов
Введение к работе
Актуальность. В настоящее время в различных отраслях науки и промышленности широкое применение находят оптико-электронные устройства (ОЭУ), обладающие техническим зрением и адаптирующиеся к изменяющимся условиям работы.
Особое место в использовании ОЭУ занимает процесс слежения за движущимися объектами и определения их пространственных параметров, который характеризуется широким практическим применением при определении параметров движения транспортных средств, контроле качества изделий в производственных процессах, построении траектории движения динамических объектов, проведении испытаний и так далее.
Важным направлением является автоматическое выделение динамических объектов, определение их пространственных координат и параметров движения объектов, расположенных в рабочей зоне ОЭУ. Актуальной задачей является выделение объектов, расположенных на сложном фоне, размеры и конфигурация которых изменяются в процессе слежения за ними. Решения данной задачи существенно различаются по сложности в зависимости от количества, вида отслеживаемых объектов и фона.
Современный этап развития оптико-электронной техники характеризуется преимущественным применением двумерных систем визуализации изображений. Некоторые задачи, связанные с анализом изображений, не могут быть решены или решаются с существенной потерей времени и качества без использования пространственных характеристик объекта. Плоская проекция не является реальным отображением действительности. Часть информации о первичном
изображении, несмотря на высокое качество, как правило, теряется. Исходя из этого возникает объективная необходимость в создании быстродействующего оптико-электронного устройства определения пространственных параметров динамических объектов (ППДО), позволяющего обрабатывать информацию в реальном масштабе времени.
В таких устройствах должны рационально сочетаться оптические и электронные методы обработки, что позволит создать быстродействующие ОЭУ, отвечающие требованиям высокой скоросіи обработки изображения, получения информации с требуемой точностью, функционирования в реальном масштабе времени, простоты конструкции и надежности в эксплуатации.
Таким образом, возникает необходимость в создании быстродействующих устройств определения ППДО, расположенных на сложном фоне, функционирующих в реальном масштабе времени.
На основании изложенного следует заключить, что снижение временных затрат при определении пространственных параметров динамических объектов является актуальной научной-технической задачей.
Объектом исследований в работе является процесс подготовки и обработки изображений оптико-электронными устройствами в различных отраслях науки и техники.
Предметом исследований являются методы и средства определения ППДО, расположенных на сложном фоне, в реальном масштабе времени.
Диссертационная работа выполнялась по грантам для поддержки научно-исследовательской работы аспирантов государственных образовательных учреждений высшего профессионального образования;
1. «Основы построения быстродействующих оптико-электронных
систем определения пространственных координат динамических объектов» грант № АОЗ-3.16-58;
2. «Основы теории построения и алгоритмического обеспечения
помехоустойчивых быстродействующих оптико-электронных систем
реального времени определения параметров динамических объектов»
грант № А04-3.16-678.
Целью работы является разработка методов и алгоритмов определения пространственных параметров динамических объектов и создание на их основе быстродействующего ОЭУ, обеспечивающего определение пространственных параметров в реальном масштабе времени.
Для достижения поставленной цели необходимо решить следующие задачи:
Обоснование необходимости создания новых методов обработки изображений, а также построения быстродействующего ОЭУ определения ППДО.
Создание методов и алгоритмов обнаружения динамических объектов и определения их пространственных параметров.
Разработка инженерной методики расчета основных параметров быстродействующего оптико-электронного устройства определения ППДО и методики проведения испытаний.
Разработка быстродействующего устройства определения ППДО, осуществляющего ввод результата в ПЭВМ, и оценка скорое і и его работы.
Научная новизна работы заключается в следующем: 1. Получены аналитические зависимости, на основании которых разработана математическая модель ОЭУ определения ППДО в условиях
8 сложной структуры фона, позволяющая осуществить оценку влияния
внутренних и внешних факторов ОЗУ на быстродействие и точность.
Разработаны новые методы и алгоритмы обнаружения динамических объектов и определения их пространственных параметров за счет анализа части изображения и осуществления поиска в направлении движения объектов, обеспечивающие снижение временных затрат.
Разработана инженерная методика расчета основных параметров быстродействующего оптико-электронного устройства определения ППДО, позволившая определить основные технические характеристики устройства.
Методы исследования. В работе использованы методы цифровой обработки сигналов и изображений, математического моделирования, статистического анализа и теории вероятностей, теории распознавания образов.
Практическая ценность диссертационной работы заключается в том, что установленные закономерности, выводы и рекомендации позволили выполнить проектирование ОЗУ с улучшенными по сравнению с существующими устройствами характеристиками и разработать быстродействующее оптико-электронное устройство определения пространственных параметров динамических объектов, предназначенное для ввода изображения, определения ППДО и передачи результата в ПЭВМ (защищено патентом РФ). Созданные методы, алгоритмы и инженерная методика расчета основных параметров ОЗУ позволяют использовать их при проектировании устройств определения ППДО различного назначения.
Защищаемые положения:
1. Совокупность пяти математических моделей
9 быстродействующего оптико-электронного устройства, на основе которых созданы методы, позволяющие автоматически определить пространственные параметры группы динамических объектов в условиях сложного фона.
Метод и аппаратно-ориептированпый алгоритм выделения динамических объектов, обеспечивающие выделение расположенных на сложном фоне динамических объектов, находящихся в рабочей зоне ОЭУ.
Методика расчета основных параметров быстродействующего оптико-электронного устройства определения ППДО, позволяющая на стадии проектирования определить оптимальные характеристики элементов устройства и требования к их быстродействию и точности.
Аппаратно-программный стенд и методика проведения испытаний быстродействующего ОЭУ определения пространственных параметров динамических объектов.
Реализация результатов работы. Результаты, полученные в диссертационной работе, внедрены в работах ООО «Курский завод упорных подшипников» при создании комплекса по разбраковке абразивных кругов на вулканитовой связке.
Использование в ОКБ «Авиаавтоматика» (г. Курск) разработанных
методов выделения динамических объектов, определения
пространственных координат динамических объектов, выделения
контуров позволило создать быстродействующее оптико-электронное
устройство определения пространственных параметров динамических
объектов, функционирующее в автоматическом режиме и обладающее
высокой производительностью и точностью обработки
видеоизображения.
Научно-методические результаты, полученные в диссертационной
работе, внедрены в учебный процесс кафедры вычислительной техники Курского государственного технического университета и используются при проведении занятий по дисциплинам «Цифровая обработка и анализ изображений», «Микропроцессорные системы для автоматизации технологических процессов».
Апробация работы. Основные положения диссертационной работы были доложены и получили положительную оценку на Международных и Российских конференциях:
«3-ей МНТК медико-экологические информационные технологии» (г. Курск, 2000г.); «Компьютерные технологии обработки и анализа данных» (г. Ташкент, 2000г.); «Датчики и преобразователи информации систем измерения, контроля и управления» ("Датчик-2001", "Датчик-2003") (г. Судак, 2001г., 2003г.); «Новые информационные технологии», (г. Крым, 2001г.); «Молодежь и XXI в.», (г. Курск, 2003г.); «Датчики и преобразователи информации систем измерения, контроля и управления» ("Датчик-2004") (г. Москва, 2004г.); «XL Всероссийской конференции по проблемам математики, информатики, физики и химии» (г. Москва, 2004); 6-й и 7-й международных конференциях «Распознавание-2003», «Распознавание-2005» (г. Курск, 2003г., 2005г.); 2-й и 3-й международных конференциях «Information and Telecommunication Technologies in Intelligent Systems» (Испания, г. Барселона, 2004г., г. Пальма де Майорка, 2005г.); на научно-технических семинарах кафедры ВТ КурскГТУ в течение 2000 - 2005гг.
Публикации. Основные результаты проведенных исследований опубликованы в 18 печатных работах, в том числе 4 статьях, опубликованных в изданиях, входящих в перечень ВАК, в соавторстве написано учебное пособие с грифом УМО. Получен патент на изобретение.
II Личный вклад автора. В опубликованных работах лично автором
предложен метод и устройство выделения контура объекта изображения
[1,5,6,7,18], метод и устройство выделения динамических объектов
[9,10,13,16,17], методы и алгоритмы определения пространственных
параметров динамических объектов [3,11,15,] и устройств их реализации
[2,4,8,12,14].
Структура и объем работы. Диссертационная работа состоит из введения, четырех глав, заключения, списка литературы, включающего 105 наименований, изложена на 122 страницах и поясняется 31 рисунком и 4 таблицами.
Требования к оптико-электронному устройству определения пространственных параметров динамических объектов
Для построения ОЭУ необходимо учесть основные требования при его реализации [19]:- получение информации с требуемой точностью;- простота конструкции;- надежность в эксплуатации;- функционирование в реальном масштабе времени.
Под системой реального времени понимается информационная система, в которой корректность выходной информации зависит не только от примененных алгоритмов, но и от моментов времени появления информации [20].
Недостаточно, чтобы информация была правильной, необходимо чтобы она появлялась в строго определенных временных интервалах. Из вышесказанного определения следует, что система реального времени необязательно быстрая. Например, система навигации корабля могла бы считаться не системой реального времени, потому что скорость мала и обычно "достаточно" времени для принятия решения. Тем не менее, в соответствии с определением, это система реального времени.
Определим более детально "временные ограничения". Во-первых, это период (Pi), с которым поступают i-e задачи в систему, следующий параметр - это максимальная допустимая задержка выдачи управления (Mi) и наихудшее время выполнения задачи (Сі).
Из этого входной функцией для системы реального времени будет:F(i) = {P(i)M(i\C(i)}-Разработка систем реального времени проходит различные фазы: во первых, определяются задачи, что должно быть выполнено и в каких временных границах; во вторых, разрабатывается программно-аппаратный комплекс, позволяющий осуществить выполнение поставленных задач, и окончательно измеряется время выполнения каждой задачи, а планирование запуском задач осуществляется таким образом, чтобы быть уверенным, что задачи не выйдут за временные границы в работающей системе. Тестовое планирование основано на применении ряда тестов ко всей группе задач, и если они проходяттест, то гарантируется, что ни одна из задач не выйдет из временного интервала. Если нет, необходимо начать разработку сначала, выбрать более быстрый процессор или другие алгоритмы для решения задачи [21].
Поэтому система должна гарантировать время выполнения задач, т.е. при выполнении любого набора задач все задачи останутся внутри своих временных границ. Гарантировать время выполнения - это значит, что система должна быть предсказуемой.
В целях получения информации о пространственных параметрах динамического многотонового объекта, размеры и конфигурация которого изменяются в процессе измерения, расположенного на сложном пространственном фоне, необходима последовательная обработка, требующая оценки сигнала па каждом такте с учетом информации, поступающей в процессе наблюдения [22].
Для определения пространственных параметров динамических объектов необходимо решить следующие задачи:1. Обнаружение областей изображения соответствующих днамическим объектам.2. Отнесение обнаруженных областей к фону или объекту.3. Определение пространственных координат динамических объектов.
При этом важной является задача предобработки изображений, решение которой позволяет нормализовать изображение, повысить контрастность, снизить влияние шумовых составляющих и т.д.
Изображения, вводимые в компьютер, часто оказываются малоконтрастными, то есть у них изменения яркости малы по сравнению с ее средним значением. При этом яркость меняется не от черного до белого, а от серого до чуть более светлого серого. То есть реальный диапазон яркости оказывается намного меньше допустимого. Задача повышения контраста заключается в «растягивании» диапазона яркости изображения на всю шкалу [23].
Эту задачу можно решить при помощи поэлементного преобразования — линейного контрастирования [24]:где g(rt,,«,)- полученное изображение, а,Ь постоянные, /(/7,, ,)-исходное изображение. Параметры этого преобразования можно получить двумя способами.
В первом способе диапазон [/, „„,,,/imJ преобразуется в диапазонВторой способ заключается в том, что берутся такие а и Ь, которые приводят математическое ожидание и дисперсию поля яркостик некоторым «стандартным» величинам. В этом случае предварительнооцениваются математическое ожидание и дисперсия входного ноля — Це,&], и коэффициенты a, b выбираются так, чтобы для выходного поляполучить «стандартные» 1. о" :Еще одна процедура повышения контраста заключается в приведении плотности распределения вероятностей яркости к некоторому «стандартному» виду. Она реализуется при помощи нелинейного поэлементного преобразования, которое строится но экспериментально полученной гистограмме исходного распределения вероятностей яркости, эта процедура называется преобразованием гистограмм.
Построим функцию, осуществляющую данное преобразование. Пусть случайная величина / имеет плотность распределения pt(J). И пусть преобразованная случайная величина g = g(j) должна иметь плотность распределения вероятностей p (g). Будем предполагать, что g(f) —-монотонно возрастающая функция.
Введем в рассмотрение интегральные функции распределения:Если случайная величина / принимает значение / /о, то вероятность этого события определяетсяВ силу монотонности функции поэлементного преобразования
Модель выделения динамического объекта изображения
Задача выделения динамического объекта, движущегося по не известной траектории, включает в себя одновременно восстановление изображения объекта и определения параметров его траектории.
Для выделения динамических объектов изображения разобьем кадр изображения на множество прямоугольных областей S, размер области подбирается опытным путем в зависимости от размеров динамических объектов и характеристик устройства для аппаратной реализации метода.
Пусть Ftnil(x,y)=Fic+Fin+4i - реализация случайной функции, определенная в прямоугольной области S размером n х т, при этом SeKk, F„„(x,y)eK2, a FJU(x ,у )=F2C+F2H+n2 фиксированная реализация части эталонного изображения, определенная в области ц размером П х іти, при этом (с5, F)U(x ,у)=0 вне С,, где XOY и X OY - системы координат, Fiu(x ,у)є К]} текущего и эталонного изображений соответственно. Где г и г2 - функции, описывающие реализацию шума на текущем и эталонном изображениях, F!C,F2C и F!ir F2fi -детерминированные функции, описывающие совпадающие и несовпадающие части. Допустим, что ц и v - поисковые сдвиги эталонного изображения относительно текущего, тогда для выбора точки 0 в системе координат X0Y и значений ai,b], обеспечивающих нулевую систематическую ошибку, запишем взаимно корреляционную функцию в виде:составляющая, gH - искажающая составляющая и g(, - шумовая составляющая. Запишем слагаемые в виде:
Из условия, при котором сигнальная составляющая gc имеет максимум в окрестности (ц=а, v=b), найдем равенство
Как известно [61], условие существования max g (u) в окрестности точки ц=а есть gc(u,)n=a gc(n) илигде FIC,F4. - средние значения изображений; FH. F4,- переменные составляющие изображений, причем FH. =FIC+F]C, F4. = F,r + Fu.. Допустим, что функция, F„„(x,y), достигает наибольшего значения в области S в некоторой точке XQ. ЕСЛИ поместить в точку Х0 центр эталонного изображения и уменьшить его размер, то используя [25, 62], (2.12) можно записать
Так как / //( Хо) является наибольшим значением F}!,(X) в S, то, используя в качестве эталонного изображения окрестность точки Х=Х0, обеспечим работоспособность системы на всей области определения изображения. Но может возникнуть ситуация, когда / - /(хЧу ) будет иметь несколько примерно равных локальных максимумов в области ц.
Для вычисления (2.14) необходимо, чтобы функция F2C(x + /.t) имелаэкстремумы в области ц. Это означает, что для правильной работы системы необходимо, чтобы центр эталонного изображения и его размеры обеспечивали существование таких участков, где функция F4.нарастает и спадает, пройдя свое наибольшее значение. Если gc(p,v) = gc{M)gc(v) а в точках (u=a), (v=b) функции gc{p),gc[v) удовлетворяют условиям существования максимума то и в точке (ц-а; v=b) функция gc.(//,1/)достигает своего максимума. Анализ (2.16) показывает, что Д 0, если в точке (u=a,v=b) положительно произведение вторых частных производных gc{/j,v) по U.
Таким образом, полученные зависимости позволяют распространить найденные требования к существованию максимума gc{/j)n точке (ц=а)на всю функцию gc{p,v).
В результате найденная область S, содержащая текущий объект, максимально совпадающий с эталонным, будет иметь вид:
Работоспособность системы обеспечивается, если значение главного максимума корреляционной функции Jc(ft,v), образованного совпадающими частями текущего и эталонного изображений, превышает значение побочных максимумов JH([t,v), сформированных несовпадающими частями Fm, F211 сравниваемых изображений. Отсюда следует необходимость синтеза алгоритмов, обеспечивающих уменьшение или устранение помех Fm, F2n, Jn(fi,v), для чего требуется разрабатывать специальные методы пространственной фильтрации, уменьшающие влияние указанных помех.
Для этого осуществим преобразование корреляционного интеграла следующим образом [59, 60, 63J:где vifx/, у/J, V2(x2, у?) - функции, описывающие фильтры,введенные с целью фильтрации помех, соответственно, текущего и эталонного изображений; vjfpi, v) - функция, описывающая фильтр, введенный с целью фильтрации от помех.
Для простоты рассмотрим действие отдельно каждого из указанных фильтров. Пусть(2.20)и](х1,у,) = Ц(х1,у1) = где (xi, у,) - координаты центра тяжести любого элемента текущего изображения; (хі, Л) - координаты центра тяжести совпадающего элемента текущего изображения; S - область существования совпадающего элемента; Д8 - приращение области S.
Физически фильтр (2.20) представляет собой маску, в которой изображения элементов прозрачны, по форме и расположению идентичны эталонному изображению, а границы элементов изображения на маске расширены по сравнению с эталонным изображением на величину [64] где S - допустимая ошибка определения координат динамическогообъекта; 81 - смещение элементов на границе экрана индикаторатекущего изображения, имеющего соответствующие размеры растра по горизонтали и вертикали Ар и Вр, при относительном угле у разворота онтико-электроного датчика и динамического объекта, 8 - смещениеэлементов на экране, вызванное движением объекта относительно оптико-электронного датчика со скоростью vsi за время t циклаработы системы.Величины 8 ,3?,8; определяются в масштабах изображений. Очевидно, что маска должна перемещаться синхронно с движением объекта изображения относительно кадра.
Определим эффективность предложенного способа фильтрации помех. Помехозащищенность в данном случае определяется величинойгде Кн - число несовпадающих элементов на исходном текущемизображении (на входе фильтра); Кф - число несовпадающих элементовна отфильтрованном изображении (на выходе фильтра).Если элементы текущего изображения распределены равномернопо экрану, то площадь, на которой могут оказаться несовпадающиеэлементы, уменьшается в К, раз, характеризующейпомехозащищенность
Инженерная методика расчет основных параметров быстродействующего оптико-электронного устройства определения пространственных параметров динамических объектов
Для создания быстродействующего оптико-электронного устройства определения пространственных параметров динамических объектов необходимо оценить временные затраты на обработку изображения [84], рассчитываются следующие параметры:1. Время ввода изображения Ти.2. Время предварительной обработки изображения Тпр.3. Время определения пространственных параметров для одного динамического объекта Топр. для каждого из имеющихся в наличии типов процессоров. Данный параметр определяется опытным путем с помощью вычислительного эксперимента.4. Общее время обработки кадра.
Время ввода изображения Ти определяется зависимостью:где ТЭ - время преобразования входного светового сигнала в электрический; ТБП - время ввода изображения в блок памяти; ТВ -время ввода изображения из блока памяти в процессор.
Время предварительной обработки вычисляется следующим образом:где Т лок - максимальное время локализации динамических объектов; Ткон - время выделения контуров; Тидент - время идентификации объектов; Т кор - время определения пространственных координат.где Кр - коэффициент, учитывающий неравенство строк и столбцов матрицы изображения M#N; Xmgx - предельный размер объекта по оси х; Г, - время выделения 1 точки контура.
В результате время, затраченное на обработку одного етереокадра изображения Тобр, запишется в следующем виде:
Точность определения пространственных координат динамических объектов зависит от погрешности аналого-цифрового преобразования, точности выделения динамических объектов и выделения внешнего контура динамических объектов и точности определения пространственных координат.
Максимальная погрешность аналого-цифрового преобразования равна[24]где Ыд. - количество уровней дискретизации яркости.
Среднее квадратическое отклонение [85] аналого-цифровогопреобразования по уровню яркости равногде о - среднее квадратическое отклонение функции Р(х,у).
После нормализации яркости кадра яркость пиксела Р равнагде к - величина, обратная контрасту изображения, є - случайная величина из диапазона [O...NAun] .
При выделении контура производится определение перепада яркости между двумя точками с яркостями Р, и Pi и сравнение полученного значения перепада с пороговым значением.
Погрешность определения пространственных координат будет равна погрешности выделения контура на изображениях, полученных от двух оптико-электронных датчиков, и погрешности калибровки ОЭД.
Захват в пространстве объекта наблюдения зависит от совокупности угла поля зрения первого и второго оптико-электронных датчиков ОЭД1 и ОЭД2, и относительной дальности до них, что определяется известным выражением [86]где W(1 - линейный размер объекта по горизонтали; L - дальность до объекта; а - угол поля зрения на объект.
Относительно размера оптической проекции объекта на поверхности МФПЗС W"t, угол поля зрения характеризуется величиной
Для определения минимального и максимального расстояний от наблюдаемого объекта до ОЭД1 и ОЭД2 запишем отношение где Wm- размер рабочей поверхности МФПЗС; W , - число элементов
МФПЗС, приходящихся на изображение наблюдаемого объекта; Wlt число элементов в кадре изображения. Подставив (3.21) в (3.20), получим
Из (3.22) видно, что минимальное возможное расстояние доW объекта будет при W" = Wf/, т.е. когда = 1, а максимальное при W" = \,тогда минимальное и максимальное возможные расстояния определяются выражениями:
Минимальное значение скорости объекта ограничено выражением (3.4) и (3.6). Максимальное значение определяется
На основании разработанных методов и алгоритмов предлагается обобщенная структурная схема быстродействурощего оптико-электронного устройства определения пространственных параметров динамических объектов (ППДО) (рис. 3.12).
Методика проведения испытаний быстродействующего оптико электронного устройства определения пространственных параметров динамических объектов
При проведении испытаний определялись вероятность обнаружения динамического объекта, погрешность определения пространственных параметров динамических объектов, быстродействие ОЭУ [99].
Методика проведения испытания состоит из следующих основных этапов:1. Установить У01 и У02 на УР и установить расстояние между ними, равное базе ОЭУ.2. Установить ОЭД1 и ОЭД2 на У01 и У02 соответственно, расположив их так, чтобы их оптические оси были расположены в одном направлении.3. Установить PC на расстоянии двух метров относительно ОЭД1 и ОЭД2 так, чтобы оптические оси оптико-электронных датчиков были направлены на PC.5. Загрузить в ПЗУ быстродействующего ОЭУ определения ППДО программу управления устройством.6. Инициализировать устройство путем запуска пользовательской части программы на ПЭВМ.7. Произвести калибровку ОЭУ следующим образом [100-102]:на PC закрепить пять маркеров (рис. 4.4,), получить изображение сцены от ОЭД1 и ОЭД2 (рис. 4.5 а,б), определить расположение маркеров на изображении, полученном от ОЭД1 и ОЭД2, рассчитать линейные и угловые отклонения, скорректированные на базу В ОЭУ, ОЭД1 и ОЭД2, при помощи У01 и У02 и рассчитанных отклонений установить ОЭД1 и ОЭД2 так, чтобы
Далее необходимо проверить правильность произведенных корректировок. После калибровки изображения с ОЭД1 и ОЭД2 примут вид (рис. 4.6), при этом расстояние между маркерами, находящимися в центре, должно быть равно базе В. n в Рис. 4.6. Изображение рабочей сцены от ОЭД1 и ОЭД2 после калибровки8. Установить динамический объект относительно рабочей сцены на расстоянии одного метра пятьдесят сантиметров от ОЭУ, при этом должны соблюдаться условия освещенности сцены и контрастности исследуемого объекта относительно сцены.9. Осуществить запуск пользовательской части программы и инициализировать устройство на определение пространственных параметров динамических об ьектов.10. Сравнить полученные результаты с расчетными.
В ходе проведения эксперимента была проведена оценка вероятности обнаружения динамических объектов [102-105], различных размеров, различного количества одновременного появления в обычном режиме и с воздействием внешней помехи, которая определялась как отношение количества верно обнаруженных объектов к общему количеству обрабатываемых стереокадров при условии, что динамический объект полностью находился в поле зрения ОЭУ не менее двенадцати миллисекунд. 102 Вероятность обнаружения единственного динамического объекта в зависимости от его размера в процентах от общего размера изображения приведены на рисунке 4.7. 103 определения пространственных параметров динамических объектов, и определялись погрешности отклонений от расчетных значений измерения их пространственных координат.
Результаты определения координаты ОХ приведены на рис. 4.8, а координаты OY на рис, 4.9. 50 20 30Номер кадра, ИРис. 4.10. Результаты определения скорости динамического объекта105
В результате проведения эксперимента получены временные затраты быстродействующего ОЭУ определения ППДО на определение пространственных координат в зависимости от количества динамических объектов, одновременно находящихся в поле зрения ОЭУ (рис. 4.11).
В результате экспериментальных исследований установлено:- полученные экспериментальные данные с допустимой погрешностью соответствуют теоретически рассчитанным значениям пространственных параметров динамических объектов, что подтверждает адекватность разработанной математической модели быстродействующего ОЭУ определения ППДО;- при увеличении расстояния между ОЭД (базы), увеличиваетсяточность определения дальности динамического объекта относительно быстродействующего ОЭУ определения ППДО;- при выделении динамического объекта вероятность его обнаружения зависит от размеров объекта;- быстродействие быстродействующего ОЭУ определения ППДО находится в непосредственной зависимости от количества динамических объектов, находящихся одновременно в поле зрения ОЭУ.
Для сравнительного анализа полученных в ходе испытаний технических характеристик ОЭУ выбраны устройства [14, 18], наиболее близкие к разработанному быстродействующему ОЭУ определения ППДО и имеющие лучшие характеристики из известных устройств. Технические характеристики устройств сведены в таблицу 4.2.
