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一种基于深度学习图像超分的环形靶标稳定检测方法

2021-12-15崔海华徐振龙杨亚鹏孟亚云王宝俊

中国机械工程 2021年23期
关键词:检测模型

崔海华 徐振龙 杨亚鹏 孟亚云 王宝俊

1.南京航空航天大学机电学院,南京,2111062.中航西安飞机工业集团股份有限公司制造工程部,西安,710089

0 引言

靶标检测是目标跟踪、大视场测量等领域的基础任务,靶标检测的好坏直接影响目标跟踪精度与测量精度。随着我国航空航天行业的飞速发展,人们对大尺度部件的跟踪与测量提出了更高的要求。JIANG等[1]研制了具有编码特征的小型柔性靶标,提出了基于共柱面特征约束的柔性靶标标定方法,并基于大视场视觉测量原理实现了航天器舱段坐标系的构建。温卓漫等[2]针对航天空间站机械臂辅助对接和目标抓捕过程中的位姿识别问题,提出了一种基于合作靶标快速识别的检测算法,能在1.5 m的距离内准确识别靶标并完成位姿的检测。由此可知,靶标的准确识别与定位是目标跟踪与大视场测量等技术中的关键一环。张小迪等[3]从靶标设计的角度出发,提高了靶标的识别率与定位精度。OLSON[4]、GARRIDO等[5]设计了一种方形编码标志,在位姿估计、增强现实等领域中具有较高的应用价值,但是方形标志角点的提取精度会随着测量距离的增大而降低。王颖等[6]设计了圆环形平面标定靶标并基于该靶标对工业管道内表面进行了三维测量,测量精度为0.081 mm。为提高特征点物体的匹配精度,周申江等[7]在近景摄影测量过程中提出了一种环形编码标志自动识别算法,该算法抵抗噪声能力强,圆形标志点圆心求解可达亚像素精度。……

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