李 越,孙发鱼,白瑞青

(西安机电信息技术研究所,陕西 西安 710065)

0 引言

天线罩作为无线电引信天线的一部分,对于引信性能有着至关重要的影响。高速飞行使火箭弹头部迎风而快速升温、烧蚀[1-2],从而产生热透波效应,直接导致基于聚四氟乙烯材料圆锥状引信天线罩材料外表面产生形变,出现不同程度的凹陷及电性能恶化[3],进而对无线电引信的电磁波传输造成严重影响,因此需要在高速、高温、高过载的情况下测量天线罩的形变量,满足制导火箭弹无线电引信天线罩飞行测试问题。

目前常用的形变量测量方法有两种:接触式测量和非接触式测量。接触式测量主要采用应力传感器[4]来传感物体受力产生的形变大小,其中电阻式应变片受到温度的影响较大,只适合小温度变化范围的应变测量,且在对高速旋转或移动的部件进行应变测试时,会有机械和电路等方面的问题[5];光纤传感器的缺点是稳定性不高,对多种物理量的变化均很敏感[6];声表面波传感器所需基片材料较贵[7],成本较高。非接触式测量技术包括数字全息干涉法,能够对三维物体应力形变进行测量,具有较高的测量精度,但测量成本与复杂性[8]也较高。传统的形变测量方法并不适用于在严苛的弹上环境中对天线罩进行形变测试,无法满足动态测试需求。

本文提出基于遥测的引信天线罩形变非接触式测试方法,适用恶劣环境中动态试验测试。该方法利用CMOS图像传感器[9-10]直接获取引信天线罩形变信息,可以实现有效视场角测量,可靠性好,耐高低温,防冲击,耐震动。

1 基于图像遥测的形变测试原理

为得到高速飞行过程中引信天线罩形变量,可在天线罩内部安装一套图像采集装置进行在线拍摄,并利用无线遥测装置将图像传输到地面进行图像分析。遥测体制采用现有的脉冲编码调频(PCM/FM)体制,该体制具有较强的抗多径衰落能力、较高的接收灵敏度、较好的多通道适应性、较简单的实现方式且满足不大于1 Mb/s的遥测信息传输速率。图像采集装置和图像传感器的尺寸应根据天线罩的内部实际尺寸进行设计,测试系统组成框图如图1所示。

图1 测试系统组成框图Fig.1 Block diagram of the test system

1.1 硬件组成

天线罩形变测试系统由图像采集装置(光学镜头、CMOS图像传感器、板载光源、图像压缩芯片)、遥测装置(遥测编码器、发射机、天线)、遥测接收机(接收天线、接收通道、解调与数据处理)等组成。预先在天线罩内部加工多条水平圆环形刻线和4条垂直刻线;采用板载光源照明天线罩内部的条纹刻线,图像传感器芯片配合光学镜头与图像采集芯片实时采集天线罩内部的圆环图像;采用高效压缩算法对采集的图像进行压缩后通过RS422接口转换芯片,按照预定的传输协议通过网线接入遥测编码器,遥测编码器形成PCM码流,最终的PCM码流送至发射机和天线进行PCM-FM调制、放大和发射,实现飞行过程中天线罩内部图像的实时采集与传输。地面遥测站接收信号,信号解调后进行解压缩处理,利用专用分析算法进行计算,计算出天线罩的变形量与变形位置,并直观的进行显示。图2为天线罩内部硬件组成图。

图2 天线罩内部安装部件示意图Fig.2 Schematic diagram of the internal installation parts of the radome

1.2 软件组成

在弹的飞行过程中,获取图像的退化因素很多,依据地面标定数据和模型,通过图像退化分析,预处理图像增强和特征提取与分析,并综合研判给出天线罩变形量。系统软件分为光电成像系统设置、系统标定、图像接收及显示、变形量分析及结果统计四部分。软件主控区包括图像序列显示、最终变形量三维数据及显示、天线罩内部指定区域变形过程数据及显示。图3为图像处理与变形分析工作框图。

图3 图像采集与处理部分工作框图Fig.3 Block diagram of image acquisition and processing

2 天线罩形变动态测试与分析算法

图4是仿真的天线罩存在变形后采集到的内部图像,实线图案为预制的圆环,虚线图案为内壁变形后的圆环。从图中可以看到,当天线罩变形后,内部的预制图案形状和位置会发生变化。如图4(b),当内壁膨胀后,圆环图案跟着外扩,采集到的圆直径变大,结合当前圆到十字划线中心距离变化及光学成像原理,分解可能的轴向变形和圆度变形,综合分析解算出圆环所处位置内壁的变形量;图4(c)是内壁收缩后采集到的圆环图像;图4(d)是内壁存在蚀化,预制圆变粗形成的图像;图4(e)是内壁变形不均匀,某个方向变形相对严重的图像;图4(f)是相机与天线罩发生相对位移采集的图像,需要配合整体图案进行研判和分解;图4(g)是内壁某个方向相对蚀化严重;图4(h)是内壁同时存在蚀化收缩的情况。

图4 天线罩存在变形后预制同心圆的图像Fig.4 Image of prefabricated concentric circles in the radome after deformation

采用同心圆预制图案,采集到的图像为直径不同、圆心可能存在微小差异的同心圆图像,采用霍夫(Hough)变换检测圆,辅助圆拟合获取高精度圆参数。Hough变换的基本思想是将图像从原图像空间变换到参数空间,在参数空间中,使用大多数边界点都满足的某种参数形式作为图像中曲线的描述,通过设置累加器对参数进行累积,其峰值对应的点就是所需要的信息。图5和图6为圆环标准图像和几种同心圆光投影下天线罩存在变形的图片。

图5 预制同心圆的理想图像Fig.5 Ideal image of prefabricated concentric circles

图6 天线罩存在变形后预制同心圆的图像Fig.6 Image of prefabricated concentric circles in the radome after distortion

图6为天线罩内壁变形引入圆变形的仿真。通过对圆等效直径、圆形度、圆周位置统计特性分析,匹配多个圆环分析结果及角点分析获得天线罩变形参数。

为了对变形进行分析,首先必须正确识别每个圆的成像。Hough变换不仅适用于直线检测,还适用于任何形式的f(x,a)=0所表示的图形的检测,其中x表示坐标向量,a表示系数向量。对于一个半径为r,圆心为(c,d)的圆,将其表示为:(x-c)2+(y-d)2=r2,其中X=[x,y]T,A=[c,d,r]T,其参数空间为三维。显然,图像空间上的一点(x,y)在参数空间中对应着一个圆锥,如图7所示。

图7 Hough变换提取圆示意图Fig.7 Schematic diagram of the Hough transform extraction circle

图像空间的一个圆就对应着这一簇圆锥相交的一个点,这个特定点在参数空间的三维参数一定,就表示一定半径、一定圆心坐标的图像空间的那个圆。上述方法是经典的Hough圆检测方法的原理,它具有对图像噪声、目标不完整性的鲁棒性好,抗干扰能力强的优点。加入基于同心光网格特点的约束条件,就能检测出多个圆及等效方程,对圆进行初步定位。为进一步提高圆参数提取精度,对每个圆进行轮廓跟踪,采用非最大抑制提取精细圆轮廓进行圆拟合,获得各个圆基本参数(c,d,r)及轮廓位置的统计参数。

根据天线罩模型内部圆环特性,结合Hough变换理论,提出一种检测纬线像素信息的方法,旨在通过提取图像中纬线的信息特征,实现对纬线像素信息的准确检测。该方法需定位图像中像素空间的中心,并将参数空间根据一定的角度进行离散化,以极坐标形式表示图像空间中的像素;而后将图像中非零像素的分布,通过映射关系求取在参数空间中通过的区域,统计参数空间中各区域出现的次数,选取次数大于某一阈值的区域作为表示纬线的区域;最终将参数空间中表示纬线的区域的参数作为图像中纬线的参数。该方法将具有一定的抗干扰能力,且检测精度会随离散间隔缩小而提高。

从图8可以看出,投影在天线罩内壁的光成像在传感器上的位置不仅与成像透镜有关,更与预制圆的位置相关,对于理想的锥形内壁,锥形内壁的锥角、预制图案参数与图像分析获得的不同圆的直径关联。如果内壁发生变形,采集到的图像中,圆的直径就会发生变化,从发生变化对应的图像直径判别出变形的位置和变形量。理想情况下,即测试系统与天线罩之间不存在相对运动的情况下,假设初始阶段采集到的圆半径分别为r1,r2,r3,发生变形后采集到的圆半径变化为r1′,r2′,r3′,此时Δr1,Δr2,Δr3即为内壁上相应圆环位置处的变形量,十字线的特征变化量表征了四个方向上内壁的变化情况,网格的灰度变化和网络的尺寸变化表征了变形引入的内壁粗糙度变化。在测试过程中,即使天线罩整体晃动,图像采集装置与天线罩不存在相对运动,依然可以用上述方法计算天线罩变形量。

图8 预制同心圆成像示意图Fig.8 Schematic diagram of prefabricated concentric circles

若图像采集装置在天线罩内部发生振动,与天线罩存在相对运动,这时图像采集系统采集到的网格图案在整幅图像中的位置发生变化,图像提取的十字线交叉点的变化位置、各个圆心位置将作为图像采集装置位移量的检测依据,以此为基础进行尺度修正,按照理想状态下的变形量计算方法,就可以对图像采集装置与天线罩存在相对位置变化时的天线罩变形量进行计算。

3 仿真验证

为了验证本文方法的有效性,基于500型天线罩采用数学仿真的方法生成圆环组图案,如图9(a)所示。最外环对应实际直径120 mm圆环,最内环对应距最外环深度150 mm处直径70 mm圆环。由于投射原理,深处的圆环在二维平面上的成像比浅处相同直径圆环要小,仿真图案中的亮环是天线罩内台阶形成的。加入了变形的仿真图案如图9(b),在最外环和最内环均加入了2 mm的局部变形量,中间圆环加入了2 mm的随机半径偏差,可以看出圆环边的毛糙,仿真了内部烧蚀对天线罩内部可能造成的影响。

图9 仿真天线罩内壁圆环组图案Fig.9 Simulating the pattern of the ring group on the inner wall of the radome

对于产生形变的图像,采用文中方法进行了分析,通过预设的不同深度实际尺度信息设定阈值判定变形,对于超过这个阈值范围的区域,将提取为产生形变的像素点并突出标记。检测结果如图10所示,最外环和最内环的局部变形都准确地识别出来了,仿真图案上由于烧蚀引起的圆环扩散,由于零散点存在超差也识别出来了。

图10 仿真图案图像识别结果Fig.10 Image recognition result of simulated pattern

进一步对每个环上坐标位置进行分析,最外面的为外环,向内依次为内环4,内环3,内环2和内环1,可以获得等效圆心、距离方差、环宽、变形位置的角度信息等多种参数。如图11所示,不同曲线表明了变形后圆环上的中点到等效圆心的半径分布,直线表示未变形前圆环上的中点位置到等效圆心的中位距离,能清晰地反映出变形位置。

图11 每个环上中点位置到等效圆心的距离分布曲线Fig.11 Distance distribution curve from the midpoint position on each ring to the center of the equivalent circle

从表1也可以看出:内环3明显环宽偏大,与仿真图案一致;与中位距离的最大偏差和变形发生角度的检出,都表明外环和内环1出现局部变形,检测出的变形方位角与仿真图案一致。

表1 圆环特征分析表Tab.1 The table of ring characteristics

随后在实验室进行了模拟实验,通过粘贴变形块等方法生成一组天线罩内部圆环形变图案,利用算法对这一组图案进行分析。图12是将天线罩俯视图投射到二维平面,并分为若干象限,将像素坐标与实际天线罩位置的转换结果进行展示。每个标记出来的圆圈点位包含该形变位置所在辐角与天线罩高度的信息。

图12 当前坐标形变曲线Fig.12 Deformation curve of the current coordinates

仿真实验分析结果表明,通过对地面绘制好的图案参数进行标定和预设,对天线罩模拟飞行过程中传回的图像进行处理和分析,提取出圆环特征参数,可以计算出天线罩实际变形量。

4 结论

本文提出基于图像遥测的引信天线罩形变动态测试系统,相较于其他测试方法,简化设计,大大提升了测试效率,在功能、性能和环境使用要求等方面能够满足引信天线罩形变量的动态测试要求。通过实验验证,内径变形量测量精度可达2 mm,能够准确测量引信天线罩形变量。