基于激光多邊法的坐標(biāo)測量系統(tǒng)布局優(yōu)化

胡進忠，余曉芬，彭鵬，等

摘要：目的：工業(yè)領(lǐng)域特別是船舶、航空航天和核工業(yè)等大型裝備制造業(yè)對大尺寸測量的需求日益強勁，在此背景下，提出了一種基于激光多邊法的坐標(biāo)測量系統(tǒng)。該坐標(biāo)測量系統(tǒng)在實際應(yīng)用時需進行自標(biāo)定，結(jié)合系統(tǒng)自身特點，提出了一種無動點自標(biāo)定方法，并通過對該方法數(shù)學(xué)模型的誤差傳遞規(guī)律的理論分析，對系統(tǒng)的布局優(yōu)化進行了探討。方法：基于激光多邊法的坐標(biāo)測量系統(tǒng)主要由測量基站、目標(biāo)基站和數(shù)據(jù)處理系統(tǒng)構(gòu)成。測量基站可以精確測得其與目標(biāo)基站之間的絕對距離，而不是某些系統(tǒng)（如四路激光跟蹤三維坐標(biāo)測量系統(tǒng)）中所測得的是相對距離。結(jié)合系統(tǒng)這一自身特點，同時考慮到冗余測量可有效提高系統(tǒng)的測量精度及系統(tǒng)成本，當(dāng)測量基站個數(shù)配置為4時，系統(tǒng)可進行無動點自標(biāo)定。所謂無動點自標(biāo)定方法就是不通過增加目標(biāo)點來增加方程個數(shù)，而是完全依靠系統(tǒng)的測量基站本身來完成自標(biāo)定。通過合理建立坐標(biāo)系建立其數(shù)學(xué)模型。通過對該數(shù)學(xué)模型的誤差傳遞規(guī)律進行理論分析，得到了計算結(jié)果。結(jié)果：通過仔細研究無動點自標(biāo)定數(shù)學(xué)模型的誤差傳遞規(guī)律的理論分析結(jié)果，可以發(fā)現(xiàn)：當(dāng) xm3＝xm4＝y(tǒng)m4＝0，則在和中可消除誤差累積。而此時系統(tǒng)的布局方式為：測量基站 M1處于坐標(biāo)原點位置，測量基站M2、M3和 M4分別位于 x軸、y軸和z軸上。在該布局方式中，M1、M2、M3和 M44個點在空間中所構(gòu)成的三棱錐有3個側(cè)面兩兩垂直，定義此三棱錐為直角三棱錐，從而將此布局方式定義為直角三棱錐布局。分別對直角三棱錐布局和正四面體布局、直角三棱錐布局和一般布局方式進行了比對仿真，并以系統(tǒng)未知參數(shù)的殘差平方和與方差和為評價依據(jù)，其中殘差平方和小表示自標(biāo)定結(jié)果更接近理論值，而方差和小表示自標(biāo)定結(jié)果較為穩(wěn)定。仿真結(jié)果表明直角三棱錐布局方式下的各系統(tǒng)未知參數(shù)的殘差平方和與方差和均小于其他布局方式。結(jié)論：基于激光多邊法的坐標(biāo)測量系統(tǒng)可實現(xiàn)無目標(biāo)點自標(biāo)定，通過對無目標(biāo)點自標(biāo)定模型誤差傳遞規(guī)律的理論分析，對系統(tǒng)的布局方式進行優(yōu)化，優(yōu)化結(jié)果為直角三棱錐布局。仿真結(jié)果表明，直角三棱錐布局提高了自標(biāo)定精度，從而保證了系統(tǒng)的測量精度。

來源出版物：中國激光, 2014, 41(1)： 0108006

入選年份：2016

相干合成中基于SPGD算法的平移誤差和傾斜誤差控制

母杰，景峰，王逍，等

摘要：目的：隨機并行梯度下降算法（SPGD）是控制多路激光束的相位鎖定，實現(xiàn)相干合成的一種有效方式。分析了平移誤差和傾斜誤差對相干合成（CBC）的影響，建立 2×2排布的光束模型探討了該算法中的關(guān)鍵參數(shù)——增益系數(shù)和擾動幅值對平移誤差和傾斜誤差控制的影響，并對參數(shù)的優(yōu)化進行了分析。方法：根據(jù)夫瑯和費衍射理論，建立存在平移誤差和傾斜誤差時光束相干合成的遠場分布，采用數(shù)值模擬方法分別分析了僅存在平移誤差和傾斜誤差時的遠場焦斑的狀態(tài)變化。在任意給出一組初始平移誤差和傾斜誤差的情況下，模擬SPGD算法的控制過程，變化增益系數(shù)和擾動幅值進行了平移誤差和傾斜誤差的控制，并進一步的采用自適應(yīng)更新的方式來優(yōu)化關(guān)鍵參數(shù)。結(jié)果：平移誤差使遠場焦斑以λ（即2 λ）為周期發(fā)生分裂，傾斜誤差使光束無法聚焦于同一目標(biāo)。要實現(xiàn)光束的相干合成，需要同時對平移誤差和傾斜誤差進行控制。增益系數(shù)和擾動幅值的取值與SPGD算法的收斂速度和計算精度緊密相關(guān)：隨著迭代次數(shù)的增加，合成焦斑的斯特列爾比（SR）逐漸增大到一定值；隨著增益系數(shù)和擾動幅值的增加，算法的收斂速度不斷提高，當(dāng)大于一定值時，收斂后的SR會出現(xiàn)振蕩，且隨著增益系數(shù)和擾動幅值的增加，振蕩現(xiàn)象會加劇，算法的精度降低，收斂后的SR的值減小，相干合成效果變差；與固定參數(shù)相比，自適應(yīng)參數(shù)會使算法的收斂速度略微下降，但振蕩現(xiàn)象得到明顯的改善，收斂后的SR穩(wěn)定性很好，算法的計算精度增加，SR的值得到提高。結(jié)論：有效地控制平移誤差和傾斜誤差實現(xiàn)光束的共相輸出是光束相干合成的關(guān)鍵。平移誤差會使遠場焦斑發(fā)生分裂，傾斜誤差會使激光束無法在同一目標(biāo)處聚焦，遠場焦斑主瓣能量降低。隨著增益系數(shù)和擾動幅值的增加算法的收斂加快，但是計算精度降低，性能指標(biāo)會出現(xiàn)振蕩現(xiàn)象，相干合成效果變差；自適應(yīng)更新是一種有效的參數(shù)優(yōu)化方式，可以在保證算法收斂速度的同時有效地保持算法的計算精度，避免振蕩的產(chǎn)生，從而保證較好的相干合成效果。

來源出版物：中國激光, 2014, 41(6)： 0602002

入選年份：2016

星敏感器技術(shù)研究現(xiàn)狀及發(fā)展趨勢

梁斌，朱海龍，張濤，等

摘要：目的：經(jīng)過半個多世紀(jì)的發(fā)展，星敏感器技術(shù)已經(jīng)成為航天器首選的姿態(tài)測量設(shè)備。通過總結(jié)星敏感器發(fā)展歷程，分析其中關(guān)鍵技術(shù)及其影響因素，對星敏感器未來的發(fā)展趨勢進行展望。方法：星敏感器是一種以恒星為探測目標(biāo)的高精度姿態(tài)測量儀器，其發(fā)展經(jīng)歷了析像管星跟蹤器、CCD星敏感器和CMOS星敏感器等階段。星點質(zhì)心定位算法、星圖識別算法和姿態(tài)解算算法是星敏感器的核心技術(shù)。為提高質(zhì)心定位精度，星敏感器的光學(xué)系統(tǒng)采用離焦技術(shù)，用亞像元細分定位算法確定星圖中星點的質(zhì)心位置。星圖識別是用恒星的質(zhì)心位置等特征構(gòu)造識別模式來識別恒星的過程，主要包括3種類型的算法：（1）基于星座特征的星圖識別算法；（2）基于字符模式的星圖識別算法；（3）基于智能行為的星圖識別算法。然后根據(jù)識別出導(dǎo)航星在天球中位置信息，用姿態(tài)解算算法可以得到星敏感器的姿態(tài)信息。根據(jù)姿態(tài)解算過程不同，星敏感器的姿態(tài)解算方法分為靜態(tài)確定性算法和動態(tài)估計算法2種類型。此外，為保障星敏感器在軌運行期間的姿態(tài)測量精度不受到溫度、振動和輻照等因素的影響，星敏感器還需要進行在軌標(biāo)定，在軌標(biāo)定的方法可以分為姿態(tài)依賴和非姿態(tài)依賴2種方法。結(jié)果：姿態(tài)測量精度、星圖識別成功率和姿態(tài)更新頻率是衡量星敏感器性能的最主要的指標(biāo)。影響姿態(tài)測量精度的主要因素包含星點質(zhì)心定位精度、星敏感器光學(xué)系統(tǒng)主點位置和焦距的精度等。星點質(zhì)心定位精度在計算過程中會受到系統(tǒng)誤差和隨機誤差的影響，系統(tǒng)誤差包括算法誤差和光學(xué)系統(tǒng)誤差，隨機誤差主要指成像過程中的各種噪聲。星點質(zhì)心定位的算法誤差與真實位置之間存在正弦周期性關(guān)系，并且隨著星點彌散斑的半徑增大逐步演變成線性關(guān)系；光學(xué)系統(tǒng)誤差可以通過標(biāo)定算法進行補償；隨機誤差可以通過圖像濾波等方法盡可能的降低。結(jié)合目前研究現(xiàn)狀，星點質(zhì)心定位的精度可以達到0.05 pixel左右。星敏感器光學(xué)系統(tǒng)主點位置和焦距的精度可以通過標(biāo)定的算法得到，星敏感器的標(biāo)定包括地面預(yù)標(biāo)定和在軌標(biāo)定2種。地面標(biāo)定可以采用相機標(biāo)定的技術(shù)實現(xiàn)，在軌標(biāo)定則需要根據(jù)拍攝的星圖及姿態(tài)測量誤差等綜合方法實現(xiàn)。星圖識別是星敏感器進行姿態(tài)解算的前提，特別是在“太空迷失”的情況下，星敏感器需要識別拍攝的星圖，進而確定星敏感器的初始姿態(tài)信息。影響星圖識別成功率的因素包括識別模式、導(dǎo)航星表數(shù)據(jù)庫結(jié)構(gòu)以及導(dǎo)航星表數(shù)據(jù)庫的搜索方法等。識別模式是影響星圖識別成功率的決定因素，按照識別模式的不同，星圖識別算法包含基于星座特征的星圖識別算法、基于字符模式的星圖識別算法和基于智能行為的星圖識別算法3類。基于星座特征的星圖識別算法的識別模式直觀易懂、容易實現(xiàn)，但是由于識別模式特征維度低，會導(dǎo)致誤匹配和冗余匹配。基于字符模式的星圖識別算法識別特征存儲量很小、識別速度快，但是識別成功率容易受到星點質(zhì)心位置誤差和偽星點的影響。基于智能行為的星圖識別算法識別率高、識別速度快、實時性和魯棒性好，但由于需要經(jīng)過大量樣本訓(xùn)練才能確定核心參數(shù)，而且核心參數(shù)會受到訓(xùn)練集影響，因此實用價值比較低。在得到識別的導(dǎo)航星后，就可以根據(jù)姿態(tài)解算算法得到航天器的姿態(tài)信息，但是由于星敏感器整個工作流程復(fù)雜，特別是在“太空迷失”情況下，目前星敏感器姿態(tài)更新的頻率一般是4～10 Hz。為了提高姿態(tài)更新的頻率目前主要依靠的方法是縮短成像器件的曝光時間和提高星圖識別的速度。通過對影響星敏感器性能指標(biāo)的綜合分析和討論，可以了解星敏感器核心技術(shù)的目前發(fā)展現(xiàn)狀以及后續(xù)的發(fā)展趨勢。結(jié)論：通過總結(jié)星敏感器的發(fā)展歷程，分析討論星敏感器關(guān)鍵技術(shù)的研究現(xiàn)狀，降低星敏感器成本、提高星敏感器姿態(tài)測量精度和更新頻率以及提高星敏感器的動態(tài)性能是未來星敏感器技術(shù)的主要發(fā)展方向，因此微型化、多視場和高性能星敏感器將是未來星敏感器發(fā)展趨勢。

來源出版物：中國光學(xué), 2016, 9(1)： 16-29

入選年份：2016

室內(nèi)可見光通信調(diào)制方法分析

張建昆，楊宇，陳弘達

摘要：目的：隨著白光發(fā)光二極管（白光LED）的推廣和普及，基于白光LED的可見光通信技術(shù)因具有無電磁污染、頻譜資源豐富、無需頻率許可、對人眼無傷害等優(yōu)點成為了國內(nèi)外研究熱點。在基于高亮度白光LED的室內(nèi)可見光通信系統(tǒng)中，可以兼顧照明和通信功能。由于人眼安全性和便攜式移動通信裝置的低功耗要求，在給定誤碼率條件下，光源平均發(fā)射功率應(yīng)盡可能低；同時，在滿足室內(nèi)照明亮度要求下，較高的平均功率可以減少LED的使用數(shù)量，因此選擇合適的調(diào)制方式會有助于可見光通信系統(tǒng)性能的優(yōu)化。為了有助于在實際的室內(nèi)照明可見光通信系統(tǒng)中選擇合適的調(diào)制方式，結(jié)合開關(guān)鍵控（OOK）調(diào)制方式，提出并對比分析了4種調(diào)制方式的相關(guān)性能。方法：根據(jù)可見光通信技術(shù)的特點，提出了適用于可見光通信的反向歸零碼開關(guān)鍵控（ROOK-RZ）調(diào)制、反向脈沖位置調(diào)制（RPPM）、反向差分脈沖位置調(diào)制（RDPPM）和反向數(shù)字脈沖間隔調(diào)制（RDPIM）4種調(diào)制方式。給出了各種調(diào)制方式的符號結(jié)構(gòu)，結(jié)合開關(guān)鍵控（OOK）調(diào)制方式，結(jié)合實驗仿真的方法，分析比較了各種調(diào)制方式的帶寬需求和平均發(fā)射功率，推導(dǎo)出了誤時隙率表達式，并對各種調(diào)制方式的誤時隙率進行了比較。仿真實驗結(jié)果表明：（1）在帶寬需求方面，帶寬需求是由比特波形中最小的脈沖寬度決定，RPPM、RDPPM和RDPIM的帶寬需求均隨著調(diào)制階數(shù)M的增加而增大，其中RDPPM和RDPIM的帶寬需求幾乎一致，RPPM 的帶寬需求最高，OOK的帶寬需求最低；（2）在平均發(fā)射功率方面，在峰值功率相同的條件下，發(fā)射一個相同符號時各種調(diào)制方式的平均發(fā)射功率不同，對于RPPM、RDPPM和RDPIM隨著調(diào)制階數(shù)M的增加歸一化平均功率趨于最大值2，調(diào)制階數(shù)M相等時，RPPM的功率高于其他調(diào)制方式；（3）在誤時隙率方面，誤時隙率隨著信噪比的增加而減小，當(dāng)調(diào)制階數(shù)M一定時，RPPM的誤時隙率最小，RDPPM和RDPIM誤時隙率最大。結(jié)論：OOK調(diào)制方式簡單，不需符號同步，具有最小的帶寬需求，但是平均發(fā)射功率不高，并且誤時隙率高。RPPM 在相同調(diào)制階數(shù)M時，具有最高的平均發(fā)射功率，而且信噪比優(yōu)于其他方式，但是具有最大的帶寬需求，同時需要嚴格的時鐘同步。RDPPM和RDPIM的各項性能介于OOK和RPPM之間。在實際可見光通信系統(tǒng)中，應(yīng)充分考慮各種調(diào)制方式的帶寬需求、平均發(fā)射功率和誤時隙率，根據(jù)實際需要選擇合適的調(diào)制方式，以適應(yīng)未來室內(nèi)照明可見光通信的要求。

來源出版物：中國激光, 2011, 38(4)： 0405003

入選年份：2016

基于視覺激光切割厚板切割狀態(tài)監(jiān)控方法

高士友，馬雷，張潤生

摘要：目的：為了充分利用圖像中彩色信息分析激光切割狀態(tài)，從彩色圖像中分別選取藍色通道、綠色通道和紅色通道生成各自通道圖像，藍色、綠色和紅色通道圖像中激光切割區(qū)域大小、幾何形狀與彩色圖像存在一定的差異，這些差異反應(yīng)了激光切割的不同特征。方法：試驗用功率為4 kW的CO2激光器，利用氧氣輔助切割，氣體壓力為2.5 kg/cm2，切割速度為70 mm/min，焦距為180 mm，焦點半徑為0.5 mm，焦點距離切割的板面1 mm，監(jiān)控系統(tǒng)包括光纖鏡頭、彩色工業(yè)攝像機（CCD）和工控機。實驗采用厚度為15 mm碳鋼板材。鏡頭視場為10 mm×10 mm，采集圖像為RGB彩色圖像，大小為640像素512像素。在圖像識別中，首先以激光焦點在圖像中的位置為中心建立坐標(biāo)系，以x軸方向為起始，45°為間隔向8個方向搜索激光切割區(qū)域的邊緣點，根據(jù)邊緣點到坐標(biāo)原點的距離信息確定激光切割方向和切割頂點；建立邊緣識別用拋物線模型，根據(jù)邊緣處存在灰度特征、梯度特征和方向特征設(shè)計識別目標(biāo)函數(shù)，識別切割頂點兩側(cè)邊緣，進而識別整個切割點處的幾何形狀。結(jié)果：藍色通道圖像的區(qū)域最小，與切縫相對應(yīng)，其邊緣處紋理反應(yīng)切縫的表面質(zhì)量和邊緣處是否掛渣；綠色通道圖像的區(qū)域比藍色通道的稍大一些，與切縫邊緣相對應(yīng)；紅色通道圖像的區(qū)域最大，其反應(yīng)了熱影響區(qū)的狀態(tài)。實驗表明識別方法具有良好的適應(yīng)性、準(zhǔn)確性和實時性。結(jié)論：（1）利用激光切割彩色圖像獲取紅色、綠色和藍色通道灰度圖像，分析各通道圖像差異，得出激光切割點在圖像中為箭頭形狀。（2）根據(jù)激光切割點幾何形狀特點，給出激光切割方向與切割點頂點識別方法，該方法能準(zhǔn)確獲取切割方向和切割點位置。（3）建立識別用拋物線方程，構(gòu)建12特征單元，提取切割點邊緣處的灰度特征和梯度特征，建立識別目標(biāo)函數(shù)對激光切割點頂點兩側(cè)邊緣進行準(zhǔn)確識別，并給出切割點下部區(qū)域識別方法。該方法識別準(zhǔn)確，穩(wěn)健性較強。（4）通過對激光切割點區(qū)域邊緣形狀識別，可以準(zhǔn)確判定激光切割加工中切割點狀態(tài)，在不良情況下及時報警。同時為后續(xù)設(shè)備閉環(huán)控制提供基礎(chǔ)。

來源出版物：中國激光, 2012, 39(2)： 0203007

入選年份：2016

紅外與可見光融合圖像的質(zhì)量評價

王宇慶，王索建

摘要：目的：融合圖像的質(zhì)量評價在圖像融合技術(shù)的研究中具有重要的意義。由于各種圖像融合技術(shù)的核心思想都是把由工作于不同波長范圍或者具有不同成像機理的各種圖像傳感器獲取的對同一個場景的多種圖像信息“融合”生成一幅新的圖像，而融合后的圖像中所包含有更多的HVS（human visual system，人類視覺系統(tǒng)）敏感信息是人們關(guān)注的重點，因此，與其他的圖像質(zhì)量評價算法不同，融合圖像的質(zhì)量評價算法必須對新增加的圖像信息進行準(zhǔn)確的評價。由于圖像融合的過程與人腦獲取信息的方式不同，各種圖像傳感器得到的信息存在冗余和相關(guān)，這不僅影響了融合效果也影響了對融合圖像質(zhì)量的判別。融合圖像質(zhì)量評價研究的最終目的就是討論如何分析融合后圖像的信息量增加的數(shù)量和類型。方法：為了提高融合圖像質(zhì)量評價中評價結(jié)果與人眼視覺特性的一致程度，分析了現(xiàn)有的融合圖像質(zhì)量評價方法，將影響圖像質(zhì)量的因素分為信息量的類型變化和信息量的數(shù)量變化兩方面內(nèi)容，在此基礎(chǔ)上，針對現(xiàn)有方法的不足，提出了一種基于圖像結(jié)構(gòu)信息復(fù)數(shù)表示的融合圖像質(zhì)量評價方法。結(jié)果：通過計算圖像亮度分量的梯度，構(gòu)造了一種表征圖像結(jié)構(gòu)信息的梯度復(fù)數(shù)矩陣，由于包含亮度和人眼敏感結(jié)構(gòu)信息的復(fù)數(shù)矩陣可以很好的平衡圖像中的各種類型結(jié)構(gòu)信息，因此所提的方法用該矩陣表征圖像的結(jié)構(gòu)信息?？紤]到復(fù)數(shù)無法計算互信息等參數(shù)，將分塊奇異值分解后得到的矩陣作為度量矩陣，采用該矩陣計算了兩種融合圖像質(zhì)量評價方法，實驗結(jié)果表明，該方法提高了評價結(jié)果與人眼視覺特性的一致程度，對于融合效果較好的金字塔和小波方法給出了3.7485和3.7222的評價結(jié)果，與人眼視覺特性的一致性優(yōu)于傳統(tǒng)方法。結(jié)論：在深入分析和廣泛比較研究的基礎(chǔ)上，提出了一種基于圖像結(jié)構(gòu)信息復(fù)數(shù)表示的融合圖像質(zhì)量評價方法。用復(fù)數(shù)表示圖像的結(jié)構(gòu)信息，增加了圖像矩陣所描述的圖像結(jié)構(gòu)信息與 HVS的相關(guān)程度，避免了傳統(tǒng)的僅以傳遞統(tǒng)計信息量為評價標(biāo)準(zhǔn)的各種方法的不足。該方法充分利用了圖像中人眼較為敏感的圖像邊緣信息，將其作為信息傳遞的重要內(nèi)容，同時兼顧了對未知信息的預(yù)測。計算機仿真實驗證明了該方法的優(yōu)越性，評價結(jié)果優(yōu)于傳統(tǒng)的互信息等方法而且，算法對兩組圖像的評價結(jié)果比較接近，這說明算法具有良好的穩(wěn)定性，與 HVS的一致性較理想。另外，根據(jù)算法原理，該評價方法所給出的框架可以推廣到其他類型的融合圖像質(zhì)量領(lǐng)域，用復(fù)數(shù)結(jié)構(gòu)信息代替相應(yīng)的實數(shù)元素進行計算，擴充了原有的信息表現(xiàn)形式，提高了算法對重要信息的敏感程度。

來源出版物：中國光學(xué), 2014, 7(3)： 396-401

入選年份：2016