CN106965939A - 一种基于近红外多光谱残冰检测的多相机图像采集装置 - Google Patents

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诸葛晶昌
詹湘琳
张卫
吴军
邢书剑
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    • B64D15/00—De-icing or preventing icing on exterior surfaces of aircraft
    • B64D15/20—Means for detecting icing or initiating de-icing
    • G—PHYSICS
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    • G01N—INVESTIGATING OR ANALYSING MATERIALS BY DETERMINING THEIR CHEMICAL OR PHYSICAL PROPERTIES
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Abstract

一种基于近红外多光谱残冰检测的多相机图像采集装置。其包括三角支架、红外光源、多相机图像采集装置和图像处理系统。本发明在模板匹配算法中采用了两种约束条件：像素相关性约束和机身固定结构约束。首先将待匹配图像经过像素相关性匹配算法去除无用点，然后根据飞机机身固定结构的特征采用机身固定结构约束匹配算法再进一步剔除误匹配对，从而提取出精确的匹配点。这样模板图像中所有的特征点均可由此匹配算法在待匹配图像中精确提取出来。另外，本装置中的图像采集系统处理时是将五部相机采集的数字图像与模板图像上的特征点进行匹配，可以快速处理图像，节省时间，并且能够减少环境因素干扰，提高残冰检测速度和效率。

Description

一种基于近红外多光谱残冰检测的多相机图像采集装置
技术领域
本发明属于民航机场飞机除冰后的残冰检测技术领域，特别是涉及一种基于近红外多光谱残冰检测的多相机图像采集装置。
背景技术
近年来，我国民航业快速发展，但在运行保障能力方面还存在不足。在冬天全国范围内大部分机场易受冰雪天气影响，从而导致大量航班延误，结果给人们出行带来不便。因此，开展飞机除冰自动化技术研究，提高飞机冬季除冰自动化水平和效率已成为我国降低冬季飞机延误的重要手段之一。而飞机除冰后的残冰检测又极为关键，直接影响除冰效率和飞行安全，并且成为国际民航领域研究的重点课题。
基于近红外多光谱理论的飞机地面残冰自动检测方法研究，可提升我国民航冬季运行保障能力，大量减少我国航班因为冰雪天气造成的延误，提高了正点率。虽然现阶段采用的近红外多光谱飞机残冰检测技术可以有效检测残冰的面积，并且检测残冰的厚度可以精确到0.5mm。该方法基于冰、水在不同的波长下产生不同的反射与散射，建立模型。视觉检测区域利用CCD相机和特定机型结构特征的检测定位，以便于确定残冰位置。系统工作时飞机表面反射的红外光线经滤光片、相机镜头进入CCD相机并经图像采集、图像处理等环节得到特定光谱范围检测区域每一个点的反射光强值。图像采集时用分时采集的方法，四个波段的滤光片在轮盘的控制下分时转动到镜头前部采集相应波长通道下的图像。
以上方法存在的问题就是各通道下的图像不是同时采集，所以环境变化带来的干扰无法消除，因此对残冰检测精度存在影响，为了提高残冰检测效果，需要考虑从原理上消除环境差异带来的误差。
发明内容
为了解决上述问题，本发明的目的在于提供一种能够减少环境误差的基于近红外多光谱残冰检测的多相机图像采集装置。
为了达到上述目的，本发明提供的基于近红外多光谱残冰检测的多相机图像采集装置包括三角支架、红外光源、多相机图像采集装置和图像处理系统；其中三角支架的下端固定在地面上；红外光源安装在三角支架的中间部位，用于对飞机蒙皮待检测区进行照射；多相机图像采集装置包括一部颜色识别相机和四部CCD相机；每部CCD相机的镜头前面都安装有一个具有不同带通的滤光片；其中颜色识别相机位于中间部位，四部CCD相机在颜色识别相机的四角呈矩形设置；五部相机均与图像处理系统相连接，并且由图像处理系统控制五部相机同时拍照。
所述的CCD相机为工业红外CCD相机；颜色识别相机为工业可见光相机。
本发明提供的基于近红外多光谱残冰检测的多相机图像采集装置在模板匹配算法中采用了两种约束条件：像素相关性约束和机身固定结构约束。首先将待匹配图像经过像素相关性匹配算法去除无用点，然后根据飞机机身固定结构的特征采用机身固定结构约束匹配算法再进一步剔除误匹配对，从而提取出精确的匹配点。这样模板图像中所有的特征点均可由此匹配算法在待匹配图像中精确提取出来。另外，本装置中的图像采集系统处理时是将五部相机采集的数字图像与模板图像上的特征点进行匹配，可以快速处理图像，节省时间，并且能够减少环境因素干扰，提高残冰检测速度和效率。
附图说明
图1为本发明提供的基于近红外多光谱残冰检测的多相机图像采集装置结构示意图。
图2为本发明提供的模板匹配过程示意图。
具体实施方式
下面结合附图对本发明提供的基于近红外多光谱残冰检测的多相机图像采集装置进行详细说明。
如图1所示，本发明提供的基于近红外多光谱残冰检测的多相机图像采集装置包括三角支架9、红外光源8、多相机图像采集装置7和图像处理系统6；其中三角支架9的下端固定在地面上；红外光源8安装在三角支架9的中间部位，用于对飞机蒙皮待检测区进行照射；多相机图像采集装置7包括一部颜色识别相机5和四部CCD相机1；每部CCD相机1的镜头前面都安装有一个具有不同带通的滤光片；其中颜色识别相机5位于中间部位，四部CCD相机1在颜色识别相机5的四角呈矩形设置；五部相机均与图像处理系统6相连接，并且由图像处理系统6控制五部相机同时拍照。
所述的CCD相机(1)为工业红外CCD相机；颜色识别相机5为工业可见光相机。
现将本发明提供的基于近红外多光谱残冰检测的多相机图像采集装置工作原理阐述如下：当需要进行飞机蒙皮表面残冰检测时，如图1所示，首先由工作人员调整好三角支架9的位置，使得三角支架9与飞机蒙皮待检测区保持一个合适的距离和方向，并调整好红外光源8的照射角度，调整好五部相机的对应位置和拍照角度。然后打开红外光源8而向飞机蒙皮待检测区照射红外光，红外光到达飞机蒙皮表面会进行反射、折射和吸收一系列过程。接下来在图像处理系统6的控制下，利用五部相机同时采集飞机蒙皮待检测区的数字图像，其中四部CCD相机1拍照一次分别通过不同滤光片的作用得到4个不同波段的近红外数字图像，而从颜色识别相机5拍照的数字图像中能够分辨出飞机蒙皮待检测区每一部分的具体颜色；然后将上述所有数字图像传送给图像处理系统6；图像处理系统6将得到的数字图像进行边缘检测、去噪、滤波等处理，得到有效数字图像，这是因为机场区域的背景比较复杂，存在各种标志线，建筑等，这样会对飞机的结构特征造成干扰，因此，一些过长的边缘应提前去除。图像处理系统6先将上述有效数字图像进行坐标转换，然后将坐标转换后的有效数字图像与其内部预先存储的模板图像利用像素相关性约束算法匹配，进行特征点的提取，然后根据飞机机身固定结构的特征利用机身固定结构约束匹配算法再进一步剔除误匹配对，从而提取出精确的匹配点。
由于五部相机所安装的位置不重合，对飞机蒙皮一个特定区域采集图像时会有不同的角度，因此本发明需要进行外部方位的坐标匹配。在五部相机中，将位于中间的颜色识别相机5的坐标设置为标准坐标系，其它四部CCD相机1各自通过坐标转换算法转换到标准坐标系下，这样五部相机采集到的数字图像中每一个像素点都能一一对应，方便系统进行处理。
对于数字图像，一定邻域内像素之间具有一定的相关性，并且相关性随着像素间距离的增大而减小。在此截取模板图像和待匹配图像中的一个特征点进行说明。在图2(a)所示的模板图像中，选取一特征点P，将以该点为中心的(2M+1)×(2N+1)区域作为比对范围。在图2(b)所示的待匹配图像中也同样选取(2M+1)×(2N+1)大小的区域作为比对范围。将待匹配图像上比对范围内的所有特征点P’均与模板图像中特征点P进行比对运算，计算其相关系数。为了达到最佳匹配效果，本发明将相关系数阈值定为0.8，即当求得的相关系数大于0.8时，初始认为此点是模板图像中特征点P的匹配点并将其保留、记录。如果待匹配图像中仅有一点与模板图像中的特征点P相匹配，那么就将该点定义为完全匹配点，如果有多个点与模板图像中特征点P匹配则作为候选匹配点。当求得的相关系数小于0.8时，则认为此点不是模板图像中特征点P的匹配点并将其剔除，经过上述像素相关性匹配算法可去除无用点，由此确定出飞机蒙皮待检测区有无残冰。
另外，飞机目标是一个多边形的立体结构，其角点特征比较明显，而角点是特征点的重要组成部分，对于飞机的轮廓应该提前提取出特征点，通过多次试验选取出比较容易检测的特征点，定义为模板图像并保存在图像处理系统6中，这样在得到采集的数字图像后便于进行实时数据分析。

Claims (2)

1.一种基于近红外多光谱残冰检测的多相机图像采集装置，其特征在于：所述的基于近红外多光谱残冰检测的多相机图像采集装置包括三角支架(9)、红外光源(8)、多相机图像采集装置(7)和图像处理系统(6)；其中三角支架(9)的下端固定在地面上；红外光源(8)安装在三角支架(9)的中间部位，用于对飞机蒙皮待检测区进行照射；多相机图像采集装置(7)包括一部颜色识别相机(5)和四部CCD相机(1)；每部CCD相机(1)的镜头前面都安装有一个具有不同带通的滤光片；其中颜色识别相机(5)位于中间部位，四部CCD相机(1)在颜色识别相机(5)的四角呈矩形设置；五部相机均与图像处理系统(6)相连接，并且由图像处理系统(6)控制五部相机同时拍照。
2.根据权利要求1所述的基于近红外多光谱残冰检测的多相机图像采集装置，其特征在于：所述的CCD相机(1)为工业红外CCD相机；颜色识别相机(5)为工业可见光相机。
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