基于主动式全景视觉传感器的火炮身管损伤检测系统研究

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1、硕士学位论文论文题目：基于主动式全景视觉传感器的火炮身管损伤检测系统研究作者姓名韩国栋指导教师汤一平教授学科专业电子与通信工程培养类别全日制专业学位硕士所在学院信息工程学院提交日期2016年10月18日浙江工业大学学位论文原倒性声明，本人邦重声明：所提交的学位论文是本人在导师的指导下独立进行研巧工作所取得的研充成果，本论丈不包含其他个人或。除文中己经加标注引用的内容外集体已经发表或撰写过的研究成果，也不含为获得浙江工业大学或其它教育机构的学位证书而使用过的材料。对本文的研巧作出重要责献的个人和集体，巧已在文中臥明确方式标明。本人承担本声明的法律责任

2、。心／作者签名：日期：＞｜年月日＾／学位论文版权使用授巧书本学位论文作者完全了解学校有关保留、使用学位论文的规定，同意学校保留并向国家有关部口或机构送交论文的复印件和电子版，允许论文被查阅和借閒。本人授权浙江了业大学可Ｗ将本学位论文的全部或部分内容编入有关数据库进行检索。，可＾＾？采用影印、缩印或扫描等复制手段保存和汇编本学位论文本学位论文属于一１、保密□，在年解密后适用本授权书。２、保密□，在Ｈ年解密后适用本授权书。３、不保密呂方＂＂（ｉ在上相应方框内打Ｖ）＾！心作者签名：Ｉ本夺曰期：片仁年月；曰导师签名：曰期：Ｗ年

3、月曰居Ｉ浙江工业大学硕士学位论文基于主动式全景视觉传感器的火炮身管损伤检测系统研究作者姓名：韩国栋指导教师：汤一平教授浙江工业大学信息工程学院2016年10月DissertationSubmittedtoZhejiangUniversityofTechnologyfortheDegreeofMasterRESEARCHOFDETECTIONSYSTEMFORGUNBARRELDAMAGEBASEDONACTIVESTEREOOMNI-DIRECTIONALVISIONSENSORCandidate:HanGuodongAdvisor:Prof.TangYipingCo

4、llegeofInformationEngineeringZhejiangUniversityofTechnologyOctober2016浙江工业大学硕士学位论文基于主动式全景视觉传感器的火炮身管损伤检测系统研究摘要火炮在陆地战中占据着主导地位，因此世界各国都十分注重火炮的基础研究。火炮发射过程中，炮弹、火药燃气等会对身管产生物理或化学损伤，身管内膛会出现种种损伤，包括裂缝、腐蚀等，严重影响火炮发射的精度、身管寿命以及射击的安全性等，因此如何对火炮身管损伤进行快速检测成为亟待解决的问题。现有的检测设备存在着图像形变大、无缝拼接难、难以同时获取身管内膛形貌数据等问题，针对

5、上述问题，本文设计并实现了火炮身管损伤检测系统，采用基于主动式全景视觉传感器的火炮身管损伤检测设备，采集身管内膛中的全景图像用于检测身管内膛的“貌”，采集激光扫描全景图像用于检测身管内膛的“形”，并将信息融合实现对损伤的定性定量分析，实现火炮身管的“采集-识别-判定-重构”全过程的自动检测。本文研究内容如下：1.火炮身管损伤检测设备的研究。本文设计实现了火炮身管损伤检测设备，硬件部分主要包括主动式全景视觉传感器（activestereoomni-directionalvisionsensor,ASODVS）、无线通信单元、对心爬行机构和LED照明光源等。检测流程如下：工作

6、人员平稳推动伸缩杆并带动对心爬行机构向前爬行，固接在对心爬行机构上的ASODVS实时获取身管内壁的全景图像，无线传输单元将图像传输至电脑端，通过配套软件对损伤进行检测识别。2.基于卷积神经网络(ConvolutionalNeuralNetwork,CNN)的身管损伤识别方法的研究。火炮身管内阴阳膛线密布，环境较为复杂，火炮损伤具有较大的类内差异、较小的类间差异，因此本文主要通过下述流程提取火炮身管损伤区域并对其进行识别：首先对全景图像预处理，消除影响损伤区域提取的干扰因素，预处理主要包括：展开全景图像、分割阴阳膛线区域、调整光照强度、消除膛线干扰等；然后，通过连通域法提取

7、经最优阈值法处理的二值图像中的损伤区域；最后，根据已有的损伤数据，训练卷积神经网络模型，采用训练后的模型实现损伤的分类识别。i浙江工业大学硕士学位论文3.基于主动式全景视觉传感器的火炮身管损伤“形”的检测方法的研究。火炮身管内膛损伤类别繁多，某些损伤仅通过“貌”无法识别，需要融合“形”的信息，因此本文采取下述方法对身管内损伤进行定量分析，主要包括深度、面积、形变等：首先对激光扫描全景图像进行激光中心点的提取，并对其进行平滑处理；然后根据标定结果计算得到身管内壁上的激光投影点的空间坐标；最后对激光点云数据处理得到损伤信息，并3D